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Multi-Agent로 복잡한 데이터 분석 워크플로우 자동화
Multi-Agent 시스템으로 복잡한 데이터 분석 워크플로우를 자동화한 경험이 있습니다. 여러 데이터 소스를 통합해 인사이트를 도출하는 과정이 사람이 수동으로 조율하기에 너무 복잡했고, 단일 LLM으로는 단계별 검증과 재시도 로직을 구현하기 어려웠습니다.
Multi-Agent 활용으로 데이터 수집 에이전트, SQL 분석 에이전트, 인사이트 요약 에이전트, 검증 에이전트 4개를 오케스트레이터가 조율하는 구조를 설계했습니다. 데이터 분석 방법으로 각 에이전트가 중간 결과를 공유 메모리에 기록하고, 다음 에이전트가 이를 참조하는 방식으로 컨텍스트를 유지했습니다. 결과적으로 분석 리포트 생성 시간이 2일에서 20분으로 단축됐고, 단계별 검증으로 오류율도 크게 줄었습니다. 이 경험으로 Multi-Agent 설계에서 에이전트 역할 경계를 명확히 하는 것이 얼마나 중요한지 배웠습니다.
이 결의 특징
4개 에이전트(수집·SQL·요약·검증)를 오케스트레이터가 조율하는 구조를 명시하고, 중간 결과를 공유 메모리에 기록해 컨텍스트를 유지하는 메커니즘이 서술돼 있습니다. 2일→20분이라는 수치와 함께 '에이전트 역할 경계를 명확히 하는 것이 핵심'이라는 설계 교훈이 명시돼, 도구 나열이 아니라 아키텍처 판단 경험이 드러나는 결입니다.
면접관이 다음에 할 행동
검증 에이전트가 오류를 발견했을 때 어떻게 처리했는지에 대한 서술이 없어 면접관이 '에이전트 중 하나가 실패하면 전체 파이프라인이 어떻게 되나요?'나 '재시도 로직은 어떻게 설계했나요?'로 장애 처리 설계를 파고드는 자리가 생기는 결입니다.