Multi-agent

Google Agent Development Kit를 평가하는 팀을 위한 실전 가이드로, 컨텍스트 관리, callbacks, 멀티에이전트 구성, 롤아웃 판단 기준을 중심으로 정리한다.

AI Agent 개발의 모든 것! Tool Calling(Function Calling) 원리, ReAct 패턴, Multi-Agent 아키텍처(CrewAI/AutoGen/LangGraph), MCP(Model Context Protocol), Agent 프레임워크 비교, Tool Calling 성능 최적화, 프로덕션 배포 전략.

AutoGen, CrewAI, LangGraph — 세 Multi-Agent 프레임워크를 실제 코드와 함께 비교합니다. 각각의 철학, 장단점, 그리고 어떤 상황에 무엇을 선택해야 하는지 현업 엔지니어 관점에서 정리했습니다.

단일 에이전트에서 멀티에이전트 협업까지 — 계층형, 파이프라인, 스웜 패턴의 설계 원칙과 LangGraph·CrewAI·AutoGen 프레임워크별 구현 방법을 실전 코드와 함께 정리한다.

LLM 에이전트 프레임워크 3종(AutoGen, CrewAI, LangGraph) 종합 비교 가이드. 아키텍처 설계 철학, 멀티 에이전트 오케스트레이션 패턴, 도구 통합, 메모리 관리, 프로덕션 배포 전략, 그리고 실전 선택 기준까지 코드 예제와 함께 다룹니다.

LangGraph 기반 멀티 에이전트 오케스트레이션 패턴과 NeMo Guardrails를 활용한 안전장치 구현부터 프로덕션 배포, 운영 노하우까지 다루는 종합 가이드.

LangGraph 기반 멀티에이전트 챗봇의 그래프 설계부터 상태 관리, 도구 통합, 가드레일, 평가 체계, 프로덕션 배포까지 실전 가이드.

LangGraph로 상태 기반 AI 에이전트 워크플로우를 구축한다. StateGraph, 조건부 라우팅, 멀티에이전트 오케스트레이션, Human-in-the-Loop, 그리고 LangGraph Platform 배포까지 실전 코드 포함.