refactor: relocate 260724 seminar slides and plan to dedicate working directory and update image paths
This commit is contained in:
@@ -40,7 +40,7 @@ LLM 기반 에이전트 시스템 아키텍처는 크게 다음 3가지 핵심
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- **보안 샌드박싱**: 임의 코드 실행이나 파일 훼손 방지를 위해 파일 시스템 격리 및 API 호출 권한 등의 안전 제어막 형성
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- **도구 활용 (Tool Use)**: 에이전트가 학습되지 않은 외부 정보에 접근하거나 외부 시스템에 영향을 미치기 위해 계산기, 코드 실행용 샌드박스, 웹 브라우저, 외부 API 등을 주도적으로 호출하는 능력
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@@ -59,7 +59,7 @@ AI 에이전트의 대표 주자인 Claude는 Claude Desktop App에서 Claude Co
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- **작동 방식의 차이**: Claude Cowork는 일상적인 사무 비서 역할로 Cloud 상에서 필요한 파일(pdf, word, excel 등)을 읽고 쓰는 방식을 사용하며, Claude Code는 Coding 작업에 특화되어 Local Computer에 필요한 모듈과 소프트웨어를 설치하여 직접 파일 수정 및 실행을 수행
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- **환경적 이점**: Claude Code는 터미널에서 로컬 컴퓨터의 필요한 모듈/소프트웨어를 바탕으로 작업 디렉터리 내 파일을 직접 제어하여 개발 업무에 고도화된 성능 발휘
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- **생산성 극대화**: Claude Code를 프로젝트에 알맞게 조련하여 사용할 경우 단순 Cloud 비서 환경 대비 월등히 높은 결과물 기대 가능
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@@ -80,16 +80,16 @@ Skills(기술/도구 패키지)는 AI 에이전트가 외부 환경과 동적으
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- 생화학 데이터베이스(ChEMBL), 의학 학술 논문(PubMed, arXiv), 유전학 정보(dbSNP, ClinVar) 등 전문 영역의 연구용 OpenAPI와 연동하여 자율 연구원(Researcher) 역할을 돕는 조사용 Skill
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### Github를 점령한 Skills
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### Understand skill
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Turn any codebase, knowledge base, or docs into an interactive knowledge graph you can explore, search, and ask questions about.
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### 유행이라 개발해본 multi-agent-mux skill
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@@ -111,18 +111,18 @@ Turn any codebase, knowledge base, or docs into an interactive knowledge graph y
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- **컨텍스트 격리**: 하위 작업의 맥락만을 분기(Branch)하여 처리함으로써 상위 대화의 컨텍스트 오염을 막고 토큰 소모량 최적화 및 속도 개선
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- **예시**: 메인 에이전트가 리팩토링 중 특정 모듈 에러 복구 작업만을 subagent에 위임하여 처리하는 독립적인 문제 해결 기법
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- ### Team agent란
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Team agent는 단일 계층적인 수직 구조를 넘어, 수평적이고 다양한 역할을 맡은 여러 독립 에이전트가 협의체(Crew/Team)를 구성하여 대화형 협력(Multi-agent Debate) 및 협상을 통해 목표를 완수하는 협동형 에이전트 구성 방식입니다.
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- **의견 충돌 및 합의**: 특정 설계안에 대해 서로 다른 관점의 에이전트들이 논쟁(Debate)을 벌이고, 최종적으로 조율된 결과를 PM 에이전트가 도출하는 식의 협력 모델
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- **협력적 의사결정**: 복잡한 문제에 대해 실시간으로 의견과 피드백을 교환하여 점진적으로 결과물의 품질 고도화
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## 구성 기술: TMUX · crewAI · LangGraph
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@@ -146,10 +146,10 @@ Turn any codebase, knowledge base, or docs into an interactive knowledge graph y
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- **Microsoft AutoGen**: 대화형 에이전트 설계(Conversational Agentic Design)에 중점을 둔 프레임워크로, 에이전트 간 대화를 통해 코드를 실행하고 피드백을 주고받는 풍부한 동적 워크플로우 제공
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- **BeeAI**: 에이전트를 탐색, 실행, 공유할 수 있는 중앙 집중형 오픈소스 플랫폼으로 리눅스 재단(LF) 하위에서 ACP 표준 프로토콜을 백본으로 구축
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## [사례] 실제 구현하며 겪은 문제점들
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1. **Agent들과 각 Agent들의 세션 관리**
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- 다수의 에이전트와 그 아래에 동적으로 생성되는 subagent들의 생명주기(Lifecycle) 및 고유 식별자(UUID)를 동기화하고 상태를 지속적으로 보존하는 일관된 세션 관리 시스템 요구
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2. **에이전트 상호 탐색(Service Discovery)과 역할 식별**
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@@ -188,7 +188,7 @@ Turn any codebase, knowledge base, or docs into an interactive knowledge graph y
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5. **작업 및 태스크 관리 시스템 (Job & Task Lifecycle Controller)**
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- 하나의 부모 작업을 하위 스크럼(Scrum) 단위로 쪼개어 서브에이전트들에게 뿌려주는 라이프사이클 관리 기능이 있어야 함. 각 서브에이전트의 생성부터 소멸까지의 메시징 토픽과 임시 토큰을 정리해야 하며, 이 과정에서 부하를 고르게 배분하고 실력 있는 에이전트를 매칭하기 위한 로드 밸런싱 기법 병행
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### 🔗 요구사항과 기술 솔루션 매핑 (Bridge Mapping)
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- **요구사항 1(작업 환경 공유)** 및 **요구사항 2(서비스 디스커버리)**는 상호 연동 장벽을 허물기 위해 **§4 에이전트 상호운용성 표준(ACP/A2A)**을 통해 규격화된 표준 명세로 제공
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@@ -40,7 +40,7 @@ LLM 기반 에이전트 시스템 아키텍처는 크게 다음 3가지 핵심
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- **보안 샌드박싱**: 임의 코드 실행이나 파일 훼손 방지를 위해 파일 시스템 격리 및 API 호출 권한 등의 안전 제어막 형성
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- **도구 활용 (Tool Use)**: 에이전트가 학습되지 않은 외부 정보에 접근하거나 외부 시스템에 영향을 미치기 위해 계산기, 코드 실행용 샌드박스, 웹 브라우저, 외부 API 등을 주도적으로 호출하는 능력
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@@ -59,7 +59,7 @@ AI 에이전트의 대표 주자인 Claude는 Claude Desktop App에서 Claude Co
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- **작동 방식의 차이**: Claude Cowork는 일상적인 사무 비서 역할로 Cloud 상에서 필요한 파일(pdf, word, excel 등)을 읽고 쓰는 방식을 사용하며, Claude Code는 Coding 작업에 특화되어 Local Computer에 필요한 모듈과 소프트웨어를 설치하여 직접 파일 수정 및 실행을 수행
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- **환경적 이점**: Claude Code는 터미널에서 로컬 컴퓨터의 필요한 모듈/소프트웨어를 바탕으로 작업 디렉터리 내 파일을 직접 제어하여 개발 업무에 고도화된 성능 발휘
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- **생산성 극대화**: Claude Code를 프로젝트에 알맞게 조련하여 사용할 경우 단순 Cloud 비서 환경 대비 월등히 높은 결과물 기대 가능
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@@ -80,16 +80,16 @@ Skills(기술/도구 패키지)는 AI 에이전트가 외부 환경과 동적으
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- 생화학 데이터베이스(ChEMBL), 의학 학술 논문(PubMed, arXiv), 유전학 정보(dbSNP, ClinVar) 등 전문 영역의 연구용 OpenAPI와 연동하여 자율 연구원(Researcher) 역할을 돕는 조사용 Skill
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### Github를 점령한 Skills
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### Understand skill
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Turn any codebase, knowledge base, or docs into an interactive knowledge graph you can explore, search, and ask questions about.
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### 유행이라 개발해본 multi-agent-mux skill
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@@ -111,18 +111,18 @@ Turn any codebase, knowledge base, or docs into an interactive knowledge graph y
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- **컨텍스트 격리**: 하위 작업의 맥락만을 분기(Branch)하여 처리함으로써 상위 대화의 컨텍스트 오염을 막고 토큰 소모량 최적화 및 속도 개선
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- **예시**: 메인 에이전트가 리팩토링 중 특정 모듈 에러 복구 작업만을 subagent에 위임하여 처리하는 독립적인 문제 해결 기법
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- ### Team agent란
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Team agent는 단일 계층적인 수직 구조를 넘어, 수평적이고 다양한 역할을 맡은 여러 독립 에이전트가 협의체(Crew/Team)를 구성하여 대화형 협력(Multi-agent Debate) 및 협상을 통해 목표를 완수하는 협동형 에이전트 구성 방식입니다.
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- **의견 충돌 및 합의**: 특정 설계안에 대해 서로 다른 관점의 에이전트들이 논쟁(Debate)을 벌이고, 최종적으로 조율된 결과를 PM 에이전트가 도출하는 식의 협력 모델
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- **협력적 의사결정**: 복잡한 문제에 대해 실시간으로 의견과 피드백을 교환하여 점진적으로 결과물의 품질 고도화
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## 구성 기술: TMUX · crewAI · LangGraph
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@@ -146,10 +146,10 @@ Turn any codebase, knowledge base, or docs into an interactive knowledge graph y
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- **Microsoft AutoGen**: 대화형 에이전트 설계(Conversational Agentic Design)에 중점을 둔 프레임워크로, 에이전트 간 대화를 통해 코드를 실행하고 피드백을 주고받는 풍부한 동적 워크플로우 제공
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- **BeeAI**: 에이전트를 탐색, 실행, 공유할 수 있는 중앙 집중형 오픈소스 플랫폼으로 리눅스 재단(LF) 하위에서 ACP 표준 프로토콜을 백본으로 구축
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## [사례] 실제 구현하며 겪은 문제점들
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1. **Agent들과 각 Agent들의 세션 관리**
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- 다수의 에이전트와 그 아래에 동적으로 생성되는 subagent들의 생명주기(Lifecycle) 및 고유 식별자(UUID)를 동기화하고 상태를 지속적으로 보존하는 일관된 세션 관리 시스템 요구
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2. **에이전트 상호 탐색(Service Discovery)과 역할 식별**
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@@ -188,7 +188,7 @@ Turn any codebase, knowledge base, or docs into an interactive knowledge graph y
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5. **작업 및 태스크 관리 시스템 (Job & Task Lifecycle Controller)**
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- 하나의 부모 작업을 하위 스크럼(Scrum) 단위로 쪼개어 서브에이전트들에게 뿌려주는 라이프사이클 관리 기능이 있어야 함. 각 서브에이전트의 생성부터 소멸까지의 메시징 토픽과 임시 토큰을 정리해야 하며, 이 과정에서 부하를 고르게 배분하고 실력 있는 에이전트를 매칭하기 위한 로드 밸런싱 기법 병행
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### 🔗 요구사항과 기술 솔루션 매핑 (Bridge Mapping)
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- **요구사항 1(작업 환경 공유)** 및 **요구사항 2(서비스 디스커버리)**는 상호 연동 장벽을 허물기 위해 **§4 에이전트 상호운용성 표준(ACP/A2A)**을 통해 규격화된 표준 명세로 제공
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