Hierarchial-Agent-Team.ipynb

계층적 멀티 에이전트 팀(Hierarchial Agent Team)

시스템에 더 많은 에이전트를 추가하면 슈퍼바이저가 모든 에이전트를 관리하기 너무 어려워질 수 있습니다. 슈퍼바이저가 다음에 호출할 에이전트에 대해 잘못된 결정을 내리기 시작하거나, 단일 슈퍼바이저가 추적하기에는 컨텍스트가 너무 복잡해질 수 있습니다. 즉, 애초에 멀티 에이전트 아키텍처를 채택하게 된 것과 동일한 문제가 발생하게 됩니다.

이를 해결하기 위해 시스템을 계층적으로 설계할 수 있습니다. 예를 들어, 개별 슈퍼바이저가 관리하는 전문화된 에이전트 팀을 별도로 만들고, 최상위 슈퍼바이저가 팀을 관리하도록 할 수 있습니다.

• 참고 자료: https://wikidocs.net/270691
• 관련 논문: https://arxiv.org/abs/2308.08155

환경 설정

import os
import getpass
from dotenv import load_dotenv
 
load_dotenv("../.env", override=True)
 
 
def _set_env(var: str):
    env_value = os.environ.get(var)
    if not env_value:
        env_value = getpass.getpass(f"{var}: ")
 
    os.environ[var] = env_value
 
 
_set_env("LANGSMITH_API_KEY")
os.environ["LANGSMITH_TRACING"] = "true"
os.environ["LANGSMITH_PROJECT"] = "langchain-academy"
_set_env("OPENAI_API_KEY")

# 스트리밍 에이전트 출력을 깔끔하게 렌더링하기 위해
# pretty_print_messages 헬퍼를 사용할 것입니다
from langchain_core.messages import convert_to_messages
 
 
def pretty_print_message(message, indent=False):
    pretty_message = message.pretty_repr(html=True)
    if not indent:
        print(pretty_message)
        return
 
    indented = "\n".join("\t" + c for c in pretty_message.split("\n"))
    print(indented)
 
 
def pretty_print_messages(update, last_message=False):
    is_subgraph = False
    if isinstance(update, tuple):
        ns, update = update
        # skip parent graph updates in the printouts
        if len(ns) == 0:
            return
 
        graph_id = ns[-1].split(":")[0]
        print(f"Update from subgraph {graph_id}:")
        print("\n")
        is_subgraph = True
 
    for node_name, node_update in update.items():
        update_label = f"Update from node {node_name}:"
        if is_subgraph:
            update_label = "\t" + update_label
 
        print(update_label)
        print("\n")
 
        messages = convert_to_messages(node_update.get("messages", []))
        if messages and len(messages) > 0 and last_message:
            messages = messages[-1:]
 
        for m in messages:
            pretty_print_message(m, indent=is_subgraph)
        print("\n")

리서치 팀(Research Team)

리서치 팀은 search agent와 research_agent라는 두 개의 작업자를 가집니다. 작업자 에이전트를 생성하고 팀 슈퍼바이저를 생성합니다.

리서치 도구

from langchain_tavily import TavilySearch
 
# 웹 검색 도구 정의
web_search_tool = TavilySearch(max_results=5)

# 웹 페이지에서 세부 정보를 스크래핑하기 위한 도구 정의
from typing import List
from langchain_core.tools import tool
from langchain_community.document_loaders import WebBaseLoader
 
 
@tool
def scrape_webpages(urls: List[str]):
    """제공된 웹 페이지에서 상세 정보를 추출하기 위해 사용하십시오."""
 
    loader = WebBaseLoader(
        web_paths=urls,
        header_template={
            "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) Chrome/110",
        },
    )
    docs = loader.load()
 
    return "\n".join(
        [
            f'<Document source="{doc.metadata.get("source", "")}" title="{doc.metadata.get("title", "")}">{doc.page_content}</Document>'
            for doc in docs
        ]
    )
 

scrape_webpages.invoke(
    input={"urls": ["https://langchain-ai.github.io/langgraph/concepts/multi_agent/"]}
)

'<Document source="https://langchain-ai.github.io/langgraph/concepts/multi_agent/" title="Overview">\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nOverview\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n          Skip to content\n        \n\n\n\n\n\n\n\n            \n            \nThese docs will be deprecated and removed with the release of LangGraph v1.0 in October 2025. Visit the v1.0 alpha docs\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n            LangGraph\n          \n\n\n\n            \n              Overview\n            \n          \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n            Initializing search\n          \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n    GitHub\n  \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n          \n  \n  \n    \n  \n  Get started\n\n        \n\n\n\n          \n  \n  \n    \n  \n  Guides\n\n        \n\n\n\n          \n  \n  \n    \n  \n  Reference\n\n        \n\n\n\n          \n  \n  \n    \n  \n  Examples\n\n        \n\n\n\n          \n  \n  \n    \n  \n  Additional resources\n\n        \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n    LangGraph\n  \n\n\n\n\n\n\n    GitHub\n  \n\n\n\n\n\n\n    Get started\n    \n  \n\n\n\n\n\n\n\n\n    Guides\n    \n  \n\n\n\n\n\n\n\n\n            Guides\n          \n\n\n\n\n\n    Agent development\n    \n  \n\n\n\n\n\n            Agent development\n          \n\n\n\n\n    Overview\n    \n  \n\n\n\n\n\n    Run an agent\n    \n  \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n    LangGraph APIs\n    \n  \n\n\n\n\n\n            LangGraph APIs\n          \n\n\n\n\n    Graph API\n    \n  \n\n\n\n\n\n\n    Functional API\n    \n  \n\n\n\n\n\n\n    Runtime\n    \n  \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n    Core capabilities\n    \n  \n\n\n\n\n\n            Core capabilities\n          \n\n\n\n\n    Streaming\n    \n  \n\n\n\n\n\n\n    Persistence\n    \n  \n\n\n\n\n\n\n    Durable execution\n    \n  \n\n\n\n\n\n\n    Memory\n    \n  \n\n\n\n\n\n\n    Context\n    \n  \n\n\n\n\n\n\n    Models\n    \n  \n\n\n\n\n\n\n    Tools\n    \n  \n\n\n\n\n\n\n    Human-in-the-loop\n    \n  \n\n\n\n\n\n\n    Time travel\n    \n  \n\n\n\n\n\n\n    Subgraphs\n    \n  \n\n\n\n\n\n\n\n    Multi-agent\n    \n  \n\n\n\n\n\n            Multi-agent\n          \n\n\n\n\n\n    Overview\n    \n  \n\n\n\n\n    Overview\n    \n  \n\n\n\n\n      Table of contents\n    \n\n\n\n\n      Multi-agent architectures\n    \n\n\n\n\n\n\n      Handoffs\n    \n\n\n\n\n\n\n      Handoffs as tools\n    \n\n\n\n\n\n\n\n\n      Network\n    \n\n\n\n\n\n      Supervisor\n    \n\n\n\n\n\n      Supervisor (tool-calling)\n    \n\n\n\n\n\n      Hierarchical\n    \n\n\n\n\n\n      Custom multi-agent workflow\n    \n\n\n\n\n\n\n\n\n      Communication and state management\n    \n\n\n\n\n\n\n      Handoffs vs tool calls\n    \n\n\n\n\n\n      Message passing between agents\n    \n\n\n\n\n\n\n      Sharing full thought process\n    \n\n\n\n\n\n      Sharing only final results\n    \n\n\n\n\n\n      Indicating agent name in messages\n    \n\n\n\n\n\n\n\n\n      Representing handoffs in message history\n    \n\n\n\n\n\n      State management for subagents\n    \n\n\n\n\n\n      Using different state schemas\n    \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n    Prebuilt implementation\n    \n  \n\n\n\n\n\n    Custom implementation\n    \n  \n\n\n\n\n\n\n\n\n    MCP\n    \n  \n\n\n\n\n\n\n    Tracing\n    \n  \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n    Reference\n    \n  \n\n\n\n\n\n\n    Examples\n    \n  \n\n\n\n\n\n\n    Additional resources\n    \n  \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n      Table of contents\n    \n\n\n\n\n      Multi-agent architectures\n    \n\n\n\n\n\n\n      Handoffs\n    \n\n\n\n\n\n\n      Handoffs as tools\n    \n\n\n\n\n\n\n\n\n      Network\n    \n\n\n\n\n\n      Supervisor\n    \n\n\n\n\n\n      Supervisor (tool-calling)\n    \n\n\n\n\n\n      Hierarchical\n    \n\n\n\n\n\n      Custom multi-agent workflow\n    \n\n\n\n\n\n\n\n\n      Communication and state management\n    \n\n\n\n\n\n\n      Handoffs vs tool calls\n    \n\n\n\n\n\n      Message passing between agents\n    \n\n\n\n\n\n\n      Sharing full thought process\n    \n\n\n\n\n\n      Sharing only final results\n    \n\n\n\n\n\n      Indicating agent name in messages\n    \n\n\n\n\n\n\n\n\n      Representing handoffs in message history\n    \n\n\n\n\n\n      State management for subagents\n    \n\n\n\n\n\n      Using different state schemas\n    \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nMulti-agent systems¶\nAn agent is a system that uses an LLM to decide the control flow of an application. As you develop these systems, they might grow more complex over time, making them harder to manage and scale. For example, you might run into the following problems:\n\nagent has too many tools at its disposal and makes poor decisions about which tool to call next\ncontext grows too complex for a single agent to keep track of\nthere is a need for multiple specialization areas in the system (e.g. planner, researcher, math expert, etc.)\n\nTo tackle these, you might consider breaking your application into multiple smaller, independent agents and composing them into a multi-agent system. These independent agents can be as simple as a prompt and an LLM call, or as complex as a ReAct agent (and more!).\nThe primary benefits of using multi-agent systems are:\n\nModularity: Separate agents make it easier to develop, test, and maintain agentic systems.\nSpecialization: You can create expert agents focused on specific domains, which helps with the overall system performance.\nControl: You can explicitly control how agents communicate (as opposed to relying on function calling).\n\nMulti-agent architectures¶\n\nThere are several ways to connect agents in a multi-agent system:\n\nNetwork: each agent can communicate with every other agent. Any agent can decide which other agent to call next.\nSupervisor: each agent communicates with a single supervisor agent. Supervisor agent makes decisions on which agent should be called next.\nSupervisor (tool-calling): this is a special case of supervisor architecture. Individual agents can be represented as tools. In this case, a supervisor agent uses a tool-calling LLM to decide which of the agent tools to call, as well as the arguments to pass to those agents.\nHierarchical: you can define a multi-agent system with a supervisor of supervisors. This is a generalization of the supervisor architecture and allows for more complex control flows.\nCustom multi-agent workflow: each agent communicates with only a subset of agents. Parts of the flow are deterministic, and only some agents can decide which other agents to call next.\n\nHandoffs¶\nIn multi-agent architectures, agents can be represented as graph nodes. Each agent node executes its step(s) and decides whether to finish execution or route to another agent, including potentially routing to itself (e.g., running in a loop). A common pattern in multi-agent interactions is handoffs, where one agent hands off control to another. Handoffs allow you to specify:\n\ndestination: target agent to navigate to (e.g., name of the node to go to)\npayload: information to pass to that agent (e.g., state update)\n\nTo implement handoffs in LangGraph, agent nodes can return Command object that allows you to combine both control flow and state updates:\ndef agent(state) -> Command[Literal["agent", "another_agent"]]:\n    # the condition for routing/halting can be anything, e.g. LLM tool call / structured output, etc.\n    goto = get_next_agent(...)  # \'agent\' / \'another_agent\'\n    return Command(\n        # Specify which agent to call next\n        goto=goto,\n        # Update the graph state\n        update={"my_state_key": "my_state_value"}\n    )\n\nIn a more complex scenario where each agent node is itself a graph (i.e., a subgraph), a node in one of the agent subgraphs might want to navigate to a different agent. For example, if you have two agents, alice and bob (subgraph nodes in a parent graph), and alice needs to navigate to bob, you can set graph=Command.PARENT in the Command object:\ndef some_node_inside_alice(state):\n    return Command(\n        goto="bob",\n        update={"my_state_key": "my_state_value"},\n        # specify which graph to navigate to (defaults to the current graph)\n        graph=Command.PARENT,\n    )\n\n\nNote\nIf you need to support visualization for subgraphs communicating using Command(graph=Command.PARENT) you would need to wrap them in a node function with Command annotation:\nInstead of this:\nbuilder.add_node(alice)\n\nyou would need to do this:\ndef call_alice(state) -> Command[Literal["bob"]]:\n    return alice.invoke(state)\n\nbuilder.add_node("alice", call_alice)\n\n\nHandoffs as tools¶\nOne of the most common agent types is a tool-calling agent. For those types of agents, a common pattern is wrapping a handoff in a tool call:\nAPI Reference: tool\nfrom langchain_core.tools import tool\n\n@tool\ndef transfer_to_bob():\n    """Transfer to bob."""\n    return Command(\n        # name of the agent (node) to go to\n        goto="bob",\n        # data to send to the agent\n        update={"my_state_key": "my_state_value"},\n        # indicate to LangGraph that we need to navigate to\n        # agent node in a parent graph\n        graph=Command.PARENT,\n    )\n\nThis is a special case of updating the graph state from tools where, in addition to the state update, the control flow is included as well.\n\nImportant\nIf you want to use tools that return Command, you can use the prebuilt create_react_agent / ToolNode components, or else implement your own logic:\ndef call_tools(state):\n    ...\n    commands = [tools_by_name[tool_call["name"]].invoke(tool_call) for tool_call in tool_calls]\n    return commands\n\n\nLet\'s now take a closer look at the different multi-agent architectures.\nNetwork¶\nIn this architecture, agents are defined as graph nodes. Each agent can communicate with every other agent (many-to-many connections) and can decide which agent to call next. This architecture is good for problems that do not have a clear hierarchy of agents or a specific sequence in which agents should be called.\nAPI Reference: ChatOpenAI | Command | StateGraph | START | END\nfrom typing import Literal\nfrom langchain_openai import ChatOpenAI\nfrom langgraph.types import Command\nfrom langgraph.graph import StateGraph, MessagesState, START, END\n\nmodel = ChatOpenAI()\n\ndef agent_1(state: MessagesState) -> Command[Literal["agent_2", "agent_3", END]]:\n    # you can pass relevant parts of the state to the LLM (e.g., state["messages"])\n    # to determine which agent to call next. a common pattern is to call the model\n    # with a structured output (e.g. force it to return an output with a "next_agent" field)\n    response = model.invoke(...)\n    # route to one of the agents or exit based on the LLM\'s decision\n    # if the LLM returns "__end__", the graph will finish execution\n    return Command(\n        goto=response["next_agent"],\n        update={"messages": [response["content"]]},\n    )\n\ndef agent_2(state: MessagesState) -> Command[Literal["agent_1", "agent_3", END]]:\n    response = model.invoke(...)\n    return Command(\n        goto=response["next_agent"],\n        update={"messages": [response["content"]]},\n    )\n\ndef agent_3(state: MessagesState) -> Command[Literal["agent_1", "agent_2", END]]:\n    ...\n    return Command(\n        goto=response["next_agent"],\n        update={"messages": [response["content"]]},\n    )\n\nbuilder = StateGraph(MessagesState)\nbuilder.add_node(agent_1)\nbuilder.add_node(agent_2)\nbuilder.add_node(agent_3)\n\nbuilder.add_edge(START, "agent_1")\nnetwork = builder.compile()\n\nSupervisor¶\nIn this architecture, we define agents as nodes and add a supervisor node (LLM) that decides which agent nodes should be called next. We use Command to route execution to the appropriate agent node based on supervisor\'s decision. This architecture also lends itself well to running multiple agents in parallel or using map-reduce pattern.\nAPI Reference: ChatOpenAI | Command | StateGraph | START | END\nfrom typing import Literal\nfrom langchain_openai import ChatOpenAI\nfrom langgraph.types import Command\nfrom langgraph.graph import StateGraph, MessagesState, START, END\n\nmodel = ChatOpenAI()\n\ndef supervisor(state: MessagesState) -> Command[Literal["agent_1", "agent_2", END]]:\n    # you can pass relevant parts of the state to the LLM (e.g., state["messages"])\n    # to determine which agent to call next. a common pattern is to call the model\n    # with a structured output (e.g. force it to return an output with a "next_agent" field)\n    response = model.invoke(...)\n    # route to one of the agents or exit based on the supervisor\'s decision\n    # if the supervisor returns "__end__", the graph will finish execution\n    return Command(goto=response["next_agent"])\n\ndef agent_1(state: MessagesState) -> Command[Literal["supervisor"]]:\n    # you can pass relevant parts of the state to the LLM (e.g., state["messages"])\n    # and add any additional logic (different models, custom prompts, structured output, etc.)\n    response = model.invoke(...)\n    return Command(\n        goto="supervisor",\n        update={"messages": [response]},\n    )\n\ndef agent_2(state: MessagesState) -> Command[Literal["supervisor"]]:\n    response = model.invoke(...)\n    return Command(\n        goto="supervisor",\n        update={"messages": [response]},\n    )\n\nbuilder = StateGraph(MessagesState)\nbuilder.add_node(supervisor)\nbuilder.add_node(agent_1)\nbuilder.add_node(agent_2)\n\nbuilder.add_edge(START, "supervisor")\n\nsupervisor = builder.compile()\n\nCheck out this tutorial for an example of supervisor multi-agent architecture.\nSupervisor (tool-calling)¶\nIn this variant of the supervisor architecture, we define a supervisor agent which is responsible for calling sub-agents. The sub-agents are exposed to the supervisor as tools, and the supervisor agent decides which tool to call next. The supervisor agent follows a standard implementation as an LLM running in a while loop calling tools until it decides to stop.\nAPI Reference: ChatOpenAI | InjectedState | create_react_agent\nfrom typing import Annotated\nfrom langchain_openai import ChatOpenAI\nfrom langgraph.prebuilt import InjectedState, create_react_agent\n\nmodel = ChatOpenAI()\n\n# this is the agent function that will be called as tool\n# notice that you can pass the state to the tool via InjectedState annotation\ndef agent_1(state: Annotated[dict, InjectedState]):\n    # you can pass relevant parts of the state to the LLM (e.g., state["messages"])\n    # and add any additional logic (different models, custom prompts, structured output, etc.)\n    response = model.invoke(...)\n    # return the LLM response as a string (expected tool response format)\n    # this will be automatically turned to ToolMessage\n    # by the prebuilt create_react_agent (supervisor)\n    return response.content\n\ndef agent_2(state: Annotated[dict, InjectedState]):\n    response = model.invoke(...)\n    return response.content\n\ntools = [agent_1, agent_2]\n# the simplest way to build a supervisor w/ tool-calling is to use prebuilt ReAct agent graph\n# that consists of a tool-calling LLM node (i.e. supervisor) and a tool-executing node\nsupervisor = create_react_agent(model, tools)\n\nHierarchical¶\nAs you add more agents to your system, it might become too hard for the supervisor to manage all of them. The supervisor might start making poor decisions about which agent to call next, or the context might become too complex for a single supervisor to keep track of. In other words, you end up with the same problems that motivated the multi-agent architecture in the first place.\nTo address this, you can design your system hierarchically. For example, you can create separate, specialized teams of agents managed by individual supervisors, and a top-level supervisor to manage the teams.\nAPI Reference: ChatOpenAI | StateGraph | START | END | Command\nfrom typing import Literal\nfrom langchain_openai import ChatOpenAI\nfrom langgraph.graph import StateGraph, MessagesState, START, END\nfrom langgraph.types import Command\nmodel = ChatOpenAI()\n\n# define team 1 (same as the single supervisor example above)\n\ndef team_1_supervisor(state: MessagesState) -> Command[Literal["team_1_agent_1", "team_1_agent_2", END]]:\n    response = model.invoke(...)\n    return Command(goto=response["next_agent"])\n\ndef team_1_agent_1(state: MessagesState) -> Command[Literal["team_1_supervisor"]]:\n    response = model.invoke(...)\n    return Command(goto="team_1_supervisor", update={"messages": [response]})\n\ndef team_1_agent_2(state: MessagesState) -> Command[Literal["team_1_supervisor"]]:\n    response = model.invoke(...)\n    return Command(goto="team_1_supervisor", update={"messages": [response]})\n\nteam_1_builder = StateGraph(Team1State)\nteam_1_builder.add_node(team_1_supervisor)\nteam_1_builder.add_node(team_1_agent_1)\nteam_1_builder.add_node(team_1_agent_2)\nteam_1_builder.add_edge(START, "team_1_supervisor")\nteam_1_graph = team_1_builder.compile()\n\n# define team 2 (same as the single supervisor example above)\nclass Team2State(MessagesState):\n    next: Literal["team_2_agent_1", "team_2_agent_2", "__end__"]\n\ndef team_2_supervisor(state: Team2State):\n    ...\n\ndef team_2_agent_1(state: Team2State):\n    ...\n\ndef team_2_agent_2(state: Team2State):\n    ...\n\nteam_2_builder = StateGraph(Team2State)\n...\nteam_2_graph = team_2_builder.compile()\n\n\n# define top-level supervisor\n\nbuilder = StateGraph(MessagesState)\ndef top_level_supervisor(state: MessagesState) -> Command[Literal["team_1_graph", "team_2_graph", END]]:\n    # you can pass relevant parts of the state to the LLM (e.g., state["messages"])\n    # to determine which team to call next. a common pattern is to call the model\n    # with a structured output (e.g. force it to return an output with a "next_team" field)\n    response = model.invoke(...)\n    # route to one of the teams or exit based on the supervisor\'s decision\n    # if the supervisor returns "__end__", the graph will finish execution\n    return Command(goto=response["next_team"])\n\nbuilder = StateGraph(MessagesState)\nbuilder.add_node(top_level_supervisor)\nbuilder.add_node("team_1_graph", team_1_graph)\nbuilder.add_node("team_2_graph", team_2_graph)\nbuilder.add_edge(START, "top_level_supervisor")\nbuilder.add_edge("team_1_graph", "top_level_supervisor")\nbuilder.add_edge("team_2_graph", "top_level_supervisor")\ngraph = builder.compile()\n\nCustom multi-agent workflow¶\nIn this architecture we add individual agents as graph nodes and define the order in which agents are called ahead of time, in a custom workflow. In LangGraph the workflow can be defined in two ways:\n\n\nExplicit control flow (normal edges): LangGraph allows you to explicitly define the control flow of your application (i.e. the sequence of how agents communicate) explicitly, via normal graph edges. This is the most deterministic variant of this architecture above — we always know which agent will be called next ahead of time.\n\n\nDynamic control flow (Command): in LangGraph you can allow LLMs to decide parts of your application control flow. This can be achieved by using Command. A special case of this is a supervisor tool-calling architecture. In that case, the tool-calling LLM powering the supervisor agent will make decisions about the order in which the tools (agents) are being called.\n\n\nAPI Reference: ChatOpenAI | StateGraph | START\nfrom langchain_openai import ChatOpenAI\nfrom langgraph.graph import StateGraph, MessagesState, START\n\nmodel = ChatOpenAI()\n\ndef agent_1(state: MessagesState):\n    response = model.invoke(...)\n    return {"messages": [response]}\n\ndef agent_2(state: MessagesState):\n    response = model.invoke(...)\n    return {"messages": [response]}\n\nbuilder = StateGraph(MessagesState)\nbuilder.add_node(agent_1)\nbuilder.add_node(agent_2)\n# define the flow explicitly\nbuilder.add_edge(START, "agent_1")\nbuilder.add_edge("agent_1", "agent_2")\n\nCommunication and state management¶\nThe most important thing when building multi-agent systems is figuring out how the agents communicate.\nA common, generic way for agents to communicate is via a list of messages. This opens up the following questions:\n\nDo agents communicate via handoffs or via tool calls?\nWhat messages are passed from one agent to the next?\nHow are handoffs represented in the list of messages?\nHow do you manage state for subagents?\n\nAdditionally, if you are dealing with more complex agents or wish to keep individual agent state separate from the multi-agent system state, you may need to use different state schemas.\nHandoffs vs tool calls¶\nWhat is the "payload" that is being passed around between agents? In most of the architectures discussed above, the agents communicate via handoffs and pass the graph state as part of the handoff payload. Specifically, agents pass around lists of messages as part of the graph state. In the case of the supervisor with tool-calling, the payloads are tool call arguments.\n\nMessage passing between agents¶\nThe most common way for agents to communicate is via a shared state channel, typically a list of messages. This assumes that there is always at least a single channel (key) in the state that is shared by the agents (e.g., messages). When communicating via a shared message list, there is an additional consideration: should the agents share the full history of their thought process or only the final result?\n\nSharing full thought process¶\nAgents can share the full history of their thought process (i.e., "scratchpad") with all other agents. This "scratchpad" would typically look like a list of messages. The benefit of sharing the full thought process is that it might help other agents make better decisions and improve reasoning ability for the system as a whole. The downside is that as the number of agents and their complexity grows, the "scratchpad" will grow quickly and might require additional strategies for memory management.\nSharing only final results¶\nAgents can have their own private "scratchpad" and only share the final result with the rest of the agents. This approach might work better for systems with many agents or agents that are more complex. In this case, you would need to define agents with different state schemas.\nFor agents called as tools, the supervisor determines the inputs based on the tool schema. Additionally, LangGraph allows passing state to individual tools at runtime, so subordinate agents can access parent state, if needed.\nIndicating agent name in messages¶\nIt can be helpful to indicate which agent a particular AI message is from, especially for long message histories. Some LLM providers (like OpenAI) support adding a name parameter to messages — you can use that to attach the agent name to the message. If that is not supported, you can consider manually injecting the agent name into the message content, e.g., <agent>alice</agent><message>message from alice</message>.\nRepresenting handoffs in message history¶\nHandoffs are typically done via the LLM calling a dedicated handoff tool. This is represented as an AI message with tool calls that is passed to the next agent (LLM). Most LLM providers don\'t support receiving AI messages with tool calls without corresponding tool messages.\nYou therefore have two options:\n\nAdd an extra tool message to the message list, e.g., "Successfully transferred to agent X"\nRemove the AI message with the tool calls\n\nIn practice, we see that most developers opt for option (1).\nState management for subagents¶\nA common practice is to have multiple agents communicating on a shared message list, but only adding their final messages to the list. This means that any intermediate messages (e.g., tool calls) are not saved in this list.\nWhat if you do want to save these messages so that if this particular subagent is invoked in the future you can pass those back in?\nThere are two high-level approaches to achieve that:\n\nStore these messages in the shared message list, but filter the list before passing it to the subagent LLM. For example, you can choose to filter out all tool calls from other agents.\nStore a separate message list for each agent (e.g., alice_messages) in the subagent\'s graph state. This would be their "view" of what the message history looks like.\n\nUsing different state schemas¶\nAn agent might need to have a different state schema from the rest of the agents. For example, a search agent might only need to keep track of queries and retrieved documents. There are two ways to achieve this in LangGraph:\n\nDefine subgraph agents with a separate state schema. If there are no shared state keys (channels) between the subgraph and the parent graph, it\'s important to add input / output transformations so that the parent graph knows how to communicate with the subgraphs.\nDefine agent node functions with a private input state schema that is distinct from the overall graph state schema. This allows passing information that is only needed for executing that particular agent.\n\n\n\n\n\n\n\n\n  Back to top\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n                Previous\n              \n\n                Use subgraphs\n              \n\n\n\n\n\n                Next\n              \n\n                Prebuilt implementation\n              \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n      Copyright © 2025 LangChain, Inc | Consent Preferences\n\n  \n  \n    Made with\n    \n      Material for MkDocs\n    \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n</Document>'

리서치팀 그래프 상태 정의

from typing import Annotated
from langgraph.graph.message import MessagesState
 
 
class ResearchState(MessagesState):
    team_members: Annotated[list[str], "팀원 에이전트 목록"]
    next_agent: Annotated[str, "다음 작업자"]

에이전트 노드 생성

from typing import Literal
from pydantic import BaseModel, Field
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.messages import HumanMessage
from langgraph.prebuilt import create_react_agent
from langgraph.graph.state import CompiledStateGraph
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, MessagesPlaceholder
from langchain_core.runnables import RunnableSerializable
 
 
# 에이전트 노드 생성 함수
def create_agent_node(agent: CompiledStateGraph | RunnableSerializable):
    def agent_node(state):
        response = agent.invoke(state)
        answer = response["messages"][-1].content
        return {"messages": [HumanMessage(content=answer, name=agent.name)]}
 
    return agent_node
 
 
# 슈퍼파이저 에이전트 생성 함수
def create_team_supervisor(model_name, system_prompt, members: list[str]):
    # 다음 작업자 선택 옵션 목록 정의
    options_for_next_agent = ["FINISH"] + members
 
    class RouteResponse(BaseModel):
        """
        워크플로우 라우팅 응답 모델
 
        현재 에이전트가 작업을 완료한 후, 다음에 실행될 에이전트를 결정하거나
        전체 워크플로우를 종료하기 위한 응답 모델입니다.
        """
 
        next_agent: Annotated[
            Literal[*options_for_next_agent],
            Field(
                ...,
                description="다음으로 라우팅할 에이전트의 이름 또는 'FINISH'를 지정합니다. "
                "사용 가능한 값:\n"
                "- 에이전트 이름: 해당 에이전트로 작업을 전달\n"
                "- 'FINISH': 모든 작업이 완료되어 워크플로우를 종료\n"
                "현재 작업 상태와 요구사항을 기반으로 가장 적합한 다음 단계를 선택하세요.",
            ),
        ]
 
    prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
        [
            (
                "system",
                system_prompt
                + "\nGiven the conversation above, who should act next agent? "
                "\nOr should we FINISH? Select one of: {options}",
            ),
            MessagesPlaceholder(variable_name="messages"),
        ]
    ).partial(options=", ".join(options_for_next_agent))
 
    llm = ChatOpenAI(model=model_name, temperature=0)
 
    supervisor_chain = prompt | llm.with_structured_output(RouteResponse)
 
    def supervisor(state: ResearchState):
        response = supervisor_chain.invoke(state["messages"])
        return {"next_agent": response.next_agent}
 
    return supervisor
 
 
# 검색 에이전트
search_agent = create_react_agent(
    "openai:gpt-4.1-mini", tools=[web_search_tool], name="Searcher"
)
search_node = create_agent_node(search_agent)
 
# 웹 스크래핑 노드
web_scraping_agent = create_react_agent(
    "openai:gpt-4.1-mini", tools=[scrape_webpages], name="WebScraper"
)
web_scraping_node = create_agent_node(web_scraping_agent)
 
# Supervisor 에이전트
research_supervisor = create_team_supervisor(
    "gpt-4.1-mini",
    "You are a supervisor tasked with managing a conversation between the"
    " following workers: Search, WebScraper. Given the following user request,"
    " respond with the worker to act next. Each worker will perform a"
    " task and respond with their results and status. When finished,"
    " respond with FINISH.",
    ["Searcher", "WebScraper"],
)

리서치팀 그래프 생성

from langgraph.graph import StateGraph, END
from langgraph.checkpoint.memory import MemorySaver
 
 
def get_next_node(state: ResearchState):
    return state["next_agent"]
 
 
research_builder = StateGraph(ResearchState)
 
research_builder.add_node("Searcher", search_node)
research_builder.add_node("WebScraper", web_scraping_node)
research_builder.add_node("Supervisor", research_supervisor)
 
research_builder.add_edge("Searcher", "Supervisor")
research_builder.add_edge("WebScraper", "Supervisor")
research_builder.add_conditional_edges(
    "Supervisor",
    get_next_node,
    {
        "Searcher": "Searcher",
        "WebScraper": "WebScraper",
        "FINISH": END,
    },
)
 
research_builder.set_entry_point("Supervisor")
 
research_graph = research_builder.compile(checkpointer=MemorySaver())
 

from IPython.display import Image, display
 
display(Image(research_graph.get_graph().draw_mermaid_png()))

from langgraph.graph.state import CompiledStateGraph
from langchain_core.runnables import RunnableConfig
from random import random
 
 
def run_graph(graph: CompiledStateGraph, message: str, recursive_limit: int = 50):
    config = RunnableConfig(
        recursion_limit=recursive_limit, configurable={"thread_id": random()}
    )
 
    inputs = {
        "messages": [HumanMessage(content=message)],
    }
 
    for chunk in graph.stream(inputs, config):
        pretty_print_messages(chunk)
 
    return graph.get_state(config).values

output = run_graph(
    research_graph,
    "https://finance.naver.com/news 의 주요 뉴스 정리해서 출력해줘. 출처(URL) 도 함께 출력해줘.",
)

Update from node Supervisor:




Update from node WebScraper:


================================ Human Message =================================
Name: WebScraper

네이버 금융 뉴스 주요 뉴스 정리:

1. 반도체 실적 기대 vs 미중·셧다운 리스크 [주간증시전망] (파이낸셜뉴스)
2. 양자컴퓨팅 ETF 20%대 급등..중국 테크 일제히 약세 [ETF 스퀘어] (파이낸셜뉴스)
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4. 트럼프 ‘암초’ 천당·지옥 오간 비트코인…“중국 추가 보복이 관건” [가상자산 나침반] (디지털타임스)
5. 닛케이 4만8000선 돌파 '다카이치 랠리'...일본 반도체 ETF 20% 급등 (이데일리)
6. 일본 ‘메타플래닛’·홍콩 ‘문’…아시아판 스트래티지 만든다는 이 남자의 전략 (매일경제)
7. "1억으로 한 달 만에 3000만원 벌었어요"…개미들 신났다 [종목+] (출처 언론 미상)
8. 금·은 투자 과열주의보…골드뱅킹 잔액 1.5조 돌파 (출처 언론 미상)
9. 우리WON뱅킹앱, 이달 말까지 최고 연 7% 적금…32종 특판·서비스 마련 (출처 언론 미상)
10. [이런펀드어때요?] 신한운용 'SOL AI반도체 소부장 ETF' (출처 언론 미상)

출처: https://finance.naver.com/news


Update from node Supervisor:

print(output["messages"][-1].content)

네이버 금융 뉴스 주요 뉴스 정리입니다:

1. 반도체 실적 기대 vs 미중·셧다운 리스크 [주간증시전망]
2. 양자컴퓨팅 ETF 20%대 급등..中 테크 일제히 약세 [ETF 스퀘어]
3. “이러니 주가 안오를 수 있겠나”…AI·코인 다 가진 ‘이 기업’ 한달새 78% 급등
4. 트럼프 ‘암초’ 천당·지옥 오간 비트코인…“중국 추가 보복이 관건” [가상자산 나침반]
5. 닛케이 4만8000선 돌파 '다카이치 랠리'...日 반도체 ETF 20% 급등
6. 일본 ‘메타플래닛’·홍콩 ‘문’…아시아판 스트래티지 만든다는 이 남자의 전략

출처: https://finance.naver.com/news

문서 작성팀

문서 작성 도구

from pathlib import Path
from typing import Dict, Optional, List
from typing_extensions import Annotated
 
 
# 작업 디렉토리
WORKING_DIRECTORY = Path("./temp")
WORKING_DIRECTORY.mkdir(exist_ok=True)
 
 
# 아웃라인 생성 및 파일로 저장
@tool
def create_outline(
    points: Annotated[List[str], "주요 항목 또는 섹션 목록."],
    file_name: Annotated[str, "개요를 저장할 파일 경로."],
) -> Annotated[str, "저장된 개요 파일의 경로."]:
    """개요를 작성하고 저장하세요."""
    with (WORKING_DIRECTORY / file_name).open("w") as file:
        for i, point in enumerate(points):
            file.write(f"{i + 1}. {point}\n")
    return f"Outline saved to {file_name}"
 
 
# 문서 읽기
@tool
def read_document(
    file_name: Annotated[str, "문서를 읽을 파일 경로."],
    start: Annotated[Optional[int], "시작 지점. 기본값은 0입니다."] = None,
    end: Annotated[Optional[int], "끝 줄. 기본값은 없음"] = None,
) -> str:
    """지정된 문서를 읽으십시오."""
    with (WORKING_DIRECTORY / file_name).open("r") as file:
        lines = file.readlines()
    # 시작 줄이 지정되지 않은 경우 기본값 설정
    if start is not None:
        start = 0
    return "\n".join(lines[start:end])
 
 
# 문서 쓰기 및 저장
@tool
def write_document(
    content: Annotated[str, "문서에 작성될 텍스트 내용."],
    file_name: Annotated[str, "문서를 저장할 파일 경로."],
) -> Annotated[str, "저장된 문서 파일의 경로."]:
    """텍스트 문서를 생성하고 저장하십시오."""
    with (WORKING_DIRECTORY / file_name).open("w") as file:
        file.write(content)
    return f"Document saved to {file_name}"
 
 
# 문서 편집
@tool
def edit_document(
    file_name: Annotated[str, "편집할 문서의 파일 경로."],
    inserts: Annotated[
        Dict[int, str],
        "키가 줄 번호(1부터 시작)이고 값이 해당 줄에 삽입될 텍스트인 사전.",
    ],
) -> Annotated[str, "수정된 문서의 파일 경로."]:
    """특정 줄 번호에 텍스트를 삽입하여 문서를 편집합니다."""
 
    with (WORKING_DIRECTORY / file_name).open("r") as file:
        lines = file.readlines()
 
    # 삽입할 텍스트를 정렬하여 처리
    sorted_inserts = sorted(inserts.items())
 
    # 지정된 줄 번호에 텍스트 삽입
    for line_number, text in sorted_inserts:
        if 1 <= line_number <= len(lines) + 1:
            lines.insert(line_number - 1, text + "\n")
        else:
            return f"Error: Line number {line_number} is out of range."
 
    with (WORKING_DIRECTORY / file_name).open("w") as file:
        file.writelines(lines)
 
    return f"Document edited and saved to {file_name}"

from langchain_experimental.tools import PythonREPLTool
 
python_repl_tool = PythonREPLTool()

# 상태 정의
class DocWritingState(MessagesState):
    team_members: Annotated[list[str], "팀원 에이전트 목록"]
    next_agent: Annotated[str, "다음 작업자"]
    current_files: Annotated[str, "현재 작업중인 파일"]
 
 
# 상태 전처리 노드: 각각의 에이전트가 현재 작업 디렉토리의 상태를 더 잘 인식할 수 있도록 함
def preprocess(state):
    # 작성된 파일 목록 초기화
    written_files = []
 
    try:
        # 작업 디렉토리 내의 모든 파일을 검색하여 상대 경로로 변환
        written_files = [
            f.relative_to(WORKING_DIRECTORY) for f in WORKING_DIRECTORY.rglob("*")
        ]
    except Exception:
        pass
    # 작성된 파일이 없으면 상태에 "No files written." 추가
    if not written_files:
        return {**state, "current_files": "No files written."}
 
    # 작성된 파일 목록을 상태에 추가
    return {
        **state,
        "current_files": "\nBelow are files your team has written to the directory:\n"
        + "\n".join([f" - {f}" for f in written_files]),
    }
 
 
# 문서 작성 에이전트 생성
doc_writer_agent = create_react_agent(
    "openai:gpt-4.1-mini",
    tools=[write_document, edit_document, read_document],
    prompt="당신은 아카이브 연구원입니다. 당신의 임무는 주어진 주제/자료에 대해 아카이브 스타일의 논문을 작성하는 것입니다.",
    name="DocWriter",
)
context_aware_doc_writer_agent = preprocess | doc_writer_agent
doc_writing_node = create_agent_node(context_aware_doc_writer_agent)
 
# 노트 작성 노드
note_taking_agent = create_react_agent(
    "openai:gpt-4.1-mini",
    tools=[create_outline, read_document],
    prompt="당신은 연구 논문 개요 작성의 전문가입니다. 당신의 임무는 주어진 주제/자료 또는 문서에 대한 개요를 작성하는 것입니다.",
    name="NoteTaker",
)
context_aware_note_taking_agent = preprocess | note_taking_agent
note_taking_node = create_agent_node(context_aware_note_taking_agent)
 
 
# 차트 생성 에이전트 생성
chart_generating_agent = create_react_agent(
    "openai:gpt-4.1-mini",
    tools=[read_document, python_repl_tool],
    name="ChartGenerator",
)
context_aware_chart_generating_agent = preprocess | chart_generating_agent
chart_generating_node = create_agent_node(context_aware_chart_generating_agent)
 
# 문서 작성 팀 감독자 생성
doc_writing_supervisor = create_team_supervisor(
    "gpt-4.1-mini",
    "You are a supervisor tasked with managing a conversation between the"
    " following workers:  ['DocWriter', 'NoteTaker', 'ChartGenerator']. Given the following user request,"
    " respond with the worker to act next. Each worker will perform a"
    " task and respond with their results and status. When finished,"
    " respond with FINISH.",
    ["DocWriter", "NoteTaker", "ChartGenerator"],
)
 

# 그래프 생성
authoring_builder = StateGraph(DocWritingState)
 
authoring_builder.add_node("DocWriter", doc_writing_node)
authoring_builder.add_node("NoteTaker", note_taking_node)
authoring_builder.add_node("ChartGenerator", chart_generating_node)
authoring_builder.add_node("Supervisor", doc_writing_supervisor)
 
authoring_builder.add_edge("DocWriter", "Supervisor")
authoring_builder.add_edge("NoteTaker", "Supervisor")
authoring_builder.add_edge("ChartGenerator", "Supervisor")
authoring_builder.add_conditional_edges(
    "Supervisor",
    get_next_node,
    {
        "DocWriter": "DocWriter",
        "NoteTaker": "NoteTaker",
        "ChartGenerator": "ChartGenerator",
        "FINISH": END,
    },
)
authoring_builder.set_entry_point("Supervisor")
 
authoring_graph = authoring_builder.compile(checkpointer=MemorySaver())

from IPython.display import Image, display
 
display(Image(authoring_graph.get_graph().draw_mermaid_png()))

output = run_graph(
    authoring_graph,
    "Transformer 의 구조에 대해서 심층 파악해서 논문의 목차를 한글로 작성해줘. "
    "그 다음 각각의 목차에 대해서 5문장 이상 작성해줘. "
    "상세내용 작성시 만약 chart 가 필요하면 차트를 작성해줘. "
    "최종 결과를 저장해줘. ",
)

Update from node Supervisor:




Update from node DocWriter:


================================ Human Message =================================

Transformer 구조에 대한 심층 분석 논문의 목차 및 각 목차별 상세 내용을 작성하였습니다. 최종 분석 논문은 'transformer_full_paper.txt'에 저장되어 있습니다. 필요하신 경우 이 파일을 열어 내용을 확인하실 수 있습니다.


Update from node Supervisor:




Update from node ChartGenerator:


================================ Human Message =================================

Transformer의 구조에 대한 심층 분석 논문의 목차와 각 목차별 상세 내용을 아래와 같이 정리했습니다.

1. 서론
Transformer는 자연어 처리 분야에 혁신을 가져온 딥러닝 모델로, 병렬 처리를 지원하고 긴 거리의 의존 관계를 효과적으로 모델링할 수 있습니다. 기존의 RNN이 가지고 있던 순차적 처리 한계를 극복하여 효율성과 성능을 동시에 향상시켰습니다. 이 논문에서는 Transformer의 구조를 깊이 있게 분석하여 모델의 원리부터 응용까지 폭넓게 다루고자 합니다. Transformer의 핵심 메커니즘과 구성요소를 이해하는 것은 다양한 데이터 처리 문제를 해결하는 데 중요합니다. 아울러 향후 연구 방향에 대해서도 조명합니다.

2. Transformer의 기본 개념
Transformer는 어텐션 메커니즘을 기반으로 한 신경망 모델로, 시퀀스 데이터를 병렬로 처리할 수 있어 학습 속도가 매우 빠릅니다. 전체 입력을 동시에 고려하여 긴 문맥 정보를 효과적으로 포착하며, 인코더와 디코더 두 부분으로 구성됩니다. 각 부분은 입력을 잠재 표현으로 변환하거나 출력 시퀀스를 생성하는 역할을 수행합니다. 특히 셀프 어텐션 메커니즘은 단어 간 상호 관계를 학습하여 문장 내 의미를 풍부하게 반영합니다. 이 모델은 자연어 처리뿐만 아니라 음성 및 이미지 처리에도 응용 가능합니다.

3. Transformer의 핵심 구성 요소
3.1 입력 임베딩
입력 텍스트를 고차원 벡터 공간으로 변환하여 단어의 의미 정보를 내포하는 벡터를 생성합니다. 이 과정은 모델이 입력 데이터의 의미를 이해하는 기본 토대가 됩니다.
3.2 위치 인코딩
시퀀스 내 순서 정보를 제공하기 위해 사인, 코사인 함수 기반 위치 인코딩을 이용합니다. 이는 모델이 순서 정보 없이도 시퀀스의 위치 의존성을 학습할 수 있게 합니다.
3.3 셀프 어텐션
쿼리, 키, 값 벡터를 이용하여 입력 시퀀스 내 각 단어가 다른 단어와 어떤 관계를 가지는지 동적으로 계산합니다. 이를 통해 문맥 정보를 반영하는 가중치를 산출합니다.
3.4 멀티-헤드 어텐션
여러 개의 어텐션 헤드를 병렬로 작동시켜 다양한 관점에서 입력 정보를 추출하고, 모델의 표현력을 증진시킵니다.
3.5 포지션-와이즈 피드포워드 네트워크
각 입력 위치에 독립적으로 적용되는 완전 연결층으로, 비선형 변환을 수행해 표현 능력을 확장합니다.
3.6 잔차 연결과 레이어 노멀라이제이션
깊은 모델에서 학습의 안정성을 도모하며, 수렴 속도와 성능을 향상시키는 역할을 합니다.

4. 인코더와 디코더 구조
인코더는 입력 문장을 의미 있는 잠재 벡터로 변환하는 역할을 하며, 여러 층으로 구성되어 입력 정보를 다층으로 처리합니다. 디코더는 이 잠재 벡터를 이용해 출력 시퀀스를 생성하며, 인코더-디코더 어텐션을 통해 입력 정보에 집중합니다. 각 층은 멀티-헤드 셀프 어텐션과 포지션-와이즈 피드포워드 네트워크로 구성되어 있습니다. 이 중첩된 구조는 기계 번역과 같은 시퀀스-투-시퀀스 작업에 특히 효과적입니다.

5. 학습 및 최적화 기법
모델 학습은 주로 교차 엔트로피 손실함수와 Adam 옵티마이저를 사용하며, 학습률 스케줄러를 통해 적절한 학습률 조정을 수행합니다. 드롭아웃과 레이어 노멀라이제이션으로 과적합을 방지하고, 안정적인 학습을 도모합니다. 대규모 데이터 사전학습을 통해 성능을 극대화하며, 병렬 처리 덕분에 학습 속도가 크게 향상됩니다. 다양한 데이터셋에서도 효율적으로 적응할 수 있도록 설계되어 있습니다.

6. 응용 분야 및 발전 방향
Transformer는 자연어 처리의 기계 번역, 문서 요약, 질의응답 시스템뿐 아니라 이미지 및 음성 처리 등 다양한 분야에 적용되고 있습니다. 모델 경량화, 멀티모달 학습, 자가 학습 등의 연구가 활발히 진행 중이며, 실시간 적용 가능성을 높이고자 발전하고 있습니다. 미래 연구에서는 적응형 학습, 강화 학습 기법 도입 등이 중요한 키워드가 될 것입니다. 다양한 도메인으로의 확장과 함께 활용도가 더욱 증가할 전망입니다.

7. 결론
Transformer는 병렬 처리와 셀프 어텐션이라는 혁신적 메커니즘으로 기존 모델의 한계를 뛰어넘었습니다. 주요 구성 요소들이 유기적으로 결합하여 우수한 성능을 발휘하며, 광범위한 응용 가능성을 지니고 있습니다. 본 논문에서는 Transformer의 구조와 학습방법, 응용분야까지 심층적으로 분석하여 이해를 돕고자 하였습니다. 지속적인 발전과 연구가 기대되는 분야입니다.

위 내용을 'transformer_full_paper.txt' 파일로 저장하였습니다. 필요하시면 파일을 열어 보실 수 있습니다.


Update from node Supervisor:






Python REPL can execute arbitrary code. Use with caution.
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/Users/jeongsk/Workspace/Wantedlab/langchain-academy/venv/lib/python3.12/site-packages/IPython/core/pylabtools.py:170: UserWarning: Glyph 54645 (\N{HANGUL SYLLABLE HAEG}) missing from font(s) DejaVu Sans.
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/Users/jeongsk/Workspace/Wantedlab/langchain-academy/venv/lib/python3.12/site-packages/IPython/core/pylabtools.py:170: UserWarning: Glyph 49457 (\N{HANGUL SYLLABLE SEONG}) missing from font(s) DejaVu Sans.
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/Users/jeongsk/Workspace/Wantedlab/langchain-academy/venv/lib/python3.12/site-packages/IPython/core/pylabtools.py:170: UserWarning: Glyph 49548 (\N{HANGUL SYLLABLE SO}) missing from font(s) DejaVu Sans.
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  fig.canvas.print_figure(bytes_io, **kw)

Update from node ChartGenerator:


================================ Human Message =================================

Transformer 구조의 핵심 구성 요소 중요도 차트를 생성하여 시각적으로 나타냈습니다. 차트는 입력 임베딩, 위치 인코딩, 셀프 어텐션, 멀티-헤드 어텐션, 포지션-와이즈 피드포워드, 잔차 연결 및 레이어 노멀라이제이션의 중요도를 비교합니다. 생성한 차트는 'transformer_core_components_chart.png' 파일로 저장되어 있습니다. 필요에 따라 이 이미지를 참고하여 각 구성 요소의 역할과 중요성을 명확히 이해할 수 있습니다. 논문의 시각적 자료로 활용하기 적합합니다.


Update from node Supervisor:

Super-Graph 생성

from langchain_core.messages import BaseMessage
from langchain_openai.chat_models import ChatOpenAI
 
# 팀 감독자 노드 생성
supervisor_node = create_team_supervisor(
    "gpt-4.1-mini",
    "You are a supervisor tasked with managing a conversation between the"
    " following teams: ['ResearchTeam', 'PaperWritingTeam']. Given the following user request,"
    " respond with the worker to act next. Each worker will perform a"
    " task and respond with their results and status. When finished,"
    " respond with FINISH.",
    ["ResearchTeam", "PaperWritingTeam"],
)
 

# 상태 정의
class State(MessagesState):
    next_agent: Annotated[str, "다음 작업자 선택"]
 
 
# 마지막 메시지 반환 노드
def get_last_message(state: State) -> str:
    last_message = state["messages"][-1]
    if isinstance(last_message, str):
        return {"messages": [HumanMessage(content=last_message)]}
    else:
        return {"messages": [last_message.content]}
 
 
# 응답 종합 노드
def join_graph(response: dict):
    return {"messages": [response["messages"][-1]]}
 

# 그래프 정의
super_graph = StateGraph(State)
 
super_graph.add_node("ResearchTeam", get_last_message | research_graph | join_graph)
super_graph.add_node(
    "PaperWritingTeam", get_last_message | authoring_graph | join_graph
)
super_graph.add_node("Supervisor", supervisor_node)
 
super_graph.add_edge("ResearchTeam", "Supervisor")
super_graph.add_edge("PaperWritingTeam", "Supervisor")
 
super_graph.add_conditional_edges(
    "Supervisor",
    get_next_node,
    {
        "PaperWritingTeam": "PaperWritingTeam",
        "ResearchTeam": "ResearchTeam",
        "FINISH": END,
    },
)
 
super_graph.set_entry_point("Supervisor")
 
super_graph = super_graph.compile(checkpointer=MemorySaver())

from IPython.display import display, Image
 
display(Image(super_graph.get_graph().draw_mermaid_png()))

output = run_graph(
    super_graph,
    """주제: multi-agent 구조를 사용하여 복잡한 작업을 수행하는 방법
 
상세 가이드라인:  
- 주제에 대한 Arxiv 논문 형식의 리포트 생성
- Outline 생성
- 각각의 Outline 에 대해서 5문장 이상 작성
- 상세내용 작성시 만약 chart 가 필요하면 차트 생성 및 추가
- 한글로 리포트 작성
- 출처는 APA 형식으로 작성
- 최종 결과는 .md 파일로 저장""",
    recursive_limit=150,
)

Update from node Supervisor:




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================================ Human Message =================================
Name: Searcher

# multi-agent 구조를 사용하여 복잡한 작업을 수행하는 방법

## 1. 서론  
복잡한 작업을 효율적이고 유연하게 해결하기 위해 다중 에이전트 시스템(Multi-Agent System, MAS)이 주목받고 있다. MAS는 여러 독립적인 에이전트들이 협력하여 목표를 달성하는 분산 인공지능 시스템으로, 각 에이전트는 특정 역할과 기능을 수행한다. 최근 대규모 언어 모델(LLM) 기반 에이전트들의 등장과 함께 MAS는 더욱 진화하고 있다. 본 리포트에서는 multi-agent 구조의 기본 개념, 구성, 협력 메커니즘, 적용 사례, 한계와 해결 방안을 다룬다. 이를 통해 복잡한 작업 수행에 있어 MAS의 효과적 활용 방법을 제시하고자 한다.

## 2. Multi-Agent 시스템의 개념과 구성  
Multi-Agent 시스템은 자율적으로 동작하는 여러 에이전트들로 구성되며, 각 에이전트는 독립적으로 의사결정과 행동을 수행한다. 일반적으로 MAS는 에이전트, 환경, 상호작용 프로토콜, 협력 및 경쟁 메커니즘으로 구성된다. 에이전트는 자신만의 목표와 지식을 가지고 있으며, 환경과 상호작용하여 정보를 수집하고 목표 달성에 필요한 행동을 선택한다. MAS는 분산 문제 해결, 작업 분배, 자원 관리 등 다양한 영역에 적용 가능하다. 이러한 구조는 복잡한 문제를 모듈화하여 병렬 처리할 수 있도록 해 작업 효율성을 높인다.

## 3. Multi-Agent 간 협력 메커니즘  
복잡한 작업 수행을 위해 에이전트 간의 협력이 필수적이다. 협력 메커니즘은 에이전트 간 정보 공유, 역할 분담, 의사소통 프로토콜, 조정 및 협상 전략으로 구성된다. 예를 들어, LLM 기반 에이전트들은 자연어를 통해 협력하며, 각자 전문화된 지식을 활용해 문제를 분해하고 해결책을 도출한다. 또한, 게임 이론 기반의 최적화 방법을 적용하여 에이전트 간 이익 분배 및 행동을 조율할 수 있다. 협력 메커니즘은 시스템의 완성도와 문제 해결 능력을 크게 향상시킨다.

## 4. 복잡한 작업 수행 사례 연구  
최근 연구에서는 자율 시스템 설계, 자동화된 문제 해결, 대규모 데이터 분석 등에서 MAS가 활용되고 있다. 예를 들어, 논문 "AutoGenesisAgent"에서는 특정 작업에 맞게 스스로 MAS를 설계하고 배치하는 시스템을 제안하였다(Harper, 2024). 다른 연구는 LLM 기반 다중 에이전트 협력 메커니즘을 조사하여 지능형 에이전트들의 협업이 문제 해결에 미치는 영향을 분석하였다(Tran et al., 2025). 또한, Nexus 프레임워크는 경량화 및 확장성을 갖춘 MAS를 제공하여 복잡한 작업 자동화를 지원한다. 이들 사례는 MAS가 복잡한 환경에서 실시간으로 효과적 대응할 수 있음을 보여준다.

## 5. 한계점 및 향후 연구 방향  
MAS는 효율성과 확장성 측면에서 강점을 가지나, 통신 비용 증가, 복잡한 협상 문제, 에이전트 간 신뢰 문제 등 한계도 존재한다. 특히, LLM 기반 에이전트들은 계산 비용과 자원 소모가 크고, 실제 환경 적용 시 불확실성 관리가 어렵다. 향후 연구는 에이전트 간 상호작용 최적화, 자율적 행동 계획, 신뢰성 강화, 분산 학습 기법 적용 등에 주목해야 한다. 또한, 인간과 에이전트의 협업을 고려한 인터페이스 개발도 중요한 연구 분야가 될 것이다.

---

## 참고 문헌  
Harper, J. (2024). AutoGenesisAgent: Self-Generating Multi-Agent Systems for Complex Tasks. arXiv:2404.17017 [cs]. https://arxiv.org/abs/2404.17017  
Tran, K.-T., et al. (2025). Multi-Agent Collaboration Mechanisms: A Survey of LLMs. arXiv:2501.06322 [cs]. https://arxiv.org/abs/2501.06322  
Nexus: A Lightweight and Scalable Multi-Agent Framework for Complex Tasks Automation. (2025). arXiv:2502.19091 [cs]. https://arxiv.org/abs/2502.19091  

---

(이 리포트는 Markdown 형식인 .md 파일로 저장 가능합니다. 추가 차트 생성 필요 시 알려주세요.)


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알겠습니다. 주신 내용을 바탕으로 multi-agent 구조를 사용하여 복잡한 작업을 수행하는 방법에 대한 리포트를 Markdown 형식으로 정리해 드리겠습니다.  
차트 생성이 필요하면 추가로 요청해 주세요.  

아래는 Markdown 형식의 리포트 예시입니다.

```markdown
# multi-agent 구조를 사용하여 복잡한 작업을 수행하는 방법

## 1. 서론  
복잡한 작업을 효율적이고 유연하게 해결하기 위해 다중 에이전트 시스템(Multi-Agent System, MAS)이 주목받고 있다. MAS는 여러 독립적인 에이전트들이 협력하여 목표를 달성하는 분산 인공지능 시스템으로, 각 에이전트는 특정 역할과 기능을 수행한다. 최근 대규모 언어 모델(LLM) 기반 에이전트들의 등장과 함께 MAS는 더욱 진화하고 있다. 본 리포트에서는 multi-agent 구조의 기본 개념, 구성, 협력 메커니즘, 적용 사례, 한계와 해결 방안을 다룬다. 이를 통해 복잡한 작업 수행에 있어 MAS의 효과적 활용 방법을 제시하고자 한다.

## 2. Multi-Agent 시스템의 개념과 구성  
Multi-Agent 시스템은 자율적으로 동작하는 여러 에이전트들로 구성되며, 각 에이전트는 독립적으로 의사결정과 행동을 수행한다. 일반적으로 MAS는 에이전트, 환경, 상호작용 프로토콜, 협력 및 경쟁 메커니즘으로 구성된다. 에이전트는 자신만의 목표와 지식을 가지고 있으며, 환경과 상호작용하여 정보를 수집하고 목표 달성에 필요한 행동을 선택한다. MAS는 분산 문제 해결, 작업 분배, 자원 관리 등 다양한 영역에 적용 가능하다. 이러한 구조는 복잡한 문제를 모듈화하여 병렬 처리할 수 있도록 해 작업 효율성을 높인다.

## 3. Multi-Agent 간 협력 메커니즘  
복잡한 작업 수행을 위해 에이전트 간의 협력이 필수적이다. 협력 메커니즘은 에이전트 간 정보 공유, 역할 분담, 의사소통 프로토콜, 조정 및 협상 전략으로 구성된다. 예를 들어, LLM 기반 에이전트들은 자연어를 통해 협력하며, 각자 전문화된 지식을 활용해 문제를 분해하고 해결책을 도출한다. 또한, 게임 이론 기반의 최적화 방법을 적용하여 에이전트 간 이익 분배 및 행동을 조율할 수 있다. 협력 메커니즘은 시스템의 완성도와 문제 해결 능력을 크게 향상시킨다.

## 4. 복잡한 작업 수행 사례 연구  
최근 연구에서는 자율 시스템 설계, 자동화된 문제 해결, 대규모 데이터 분석 등에서 MAS가 활용되고 있다. 예를 들어, 논문 "AutoGenesisAgent"에서는 특정 작업에 맞게 스스로 MAS를 설계하고 배치하는 시스템을 제안하였다(Harper, 2024). 다른 연구는 LLM 기반 다중 에이전트 협력 메커니즘을 조사하여 지능형 에이전트들의 협업이 문제 해결에 미치는 영향을 분석하였다(Tran et al., 2025). 또한, Nexus 프레임워크는 경량화 및 확장성을 갖춘 MAS를 제공하여 복잡한 작업 자동화를 지원한다. 이들 사례는 MAS가 복잡한 환경에서 실시간으로 효과적 대응할 수 있음을 보여준다.

## 5. 한계점 및 향후 연구 방향  
MAS는 효율성과 확장성 측면에서 강점을 가지나, 통신 비용 증가, 복잡한 협상 문제, 에이전트 간 신뢰 문제 등 한계도 존재한다. 특히, LLM 기반 에이전트들은 계산 비용과 자원 소모가 크고, 실제 환경 적용 시 불확실성 관리가 어렵다. 향후 연구는 에이전트 간 상호작용 최적화, 자율적 행동 계획, 신뢰성 강화, 분산 학습 기법 적용 등에 주목해야 한다. 또한, 인간과 에이전트의 협업을 고려한 인터페이스 개발도 중요한 연구 분야가 될 것이다.

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## 참고 문헌  
- Harper, J. (2024). AutoGenesisAgent: Self-Generating Multi-Agent Systems for Complex Tasks. arXiv:2404.17017 [cs]. https://arxiv.org/abs/2404.17017  
- Tran, K.-T., et al. (2025). Multi-Agent Collaboration Mechanisms: A Survey of LLMs. arXiv:2501.06322 [cs]. https://arxiv.org/abs/2501.06322  
- Nexus: A Lightweight and Scalable Multi-Agent Framework for Complex Tasks Automation. (2025). arXiv:2502.19091 [cs]. https://arxiv.org/abs/2502.19091
```

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알겠습니다. 주신 내용을 바탕으로 multi-agent 구조를 사용하여 복잡한 작업을 수행하는 방법에 대한 리포트를 Markdown 형식으로 정리해 드리겠습니다.  
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아래는 Markdown 형식의 리포트 예시입니다.

```markdown
# multi-agent 구조를 사용하여 복잡한 작업을 수행하는 방법

## 1. 서론  
복잡한 작업을 효율적이고 유연하게 해결하기 위해 다중 에이전트 시스템(Multi-Agent System, MAS)이 주목받고 있다. MAS는 여러 독립적인 에이전트들이 협력하여 목표를 달성하는 분산 인공지능 시스템으로, 각 에이전트는 특정 역할과 기능을 수행한다. 최근 대규모 언어 모델(LLM) 기반 에이전트들의 등장과 함께 MAS는 더욱 진화하고 있다. 본 리포트에서는 multi-agent 구조의 기본 개념, 구성, 협력 메커니즘, 적용 사례, 한계와 해결 방안을 다룬다. 이를 통해 복잡한 작업 수행에 있어 MAS의 효과적 활용 방법을 제시하고자 한다.

## 2. Multi-Agent 시스템의 개념과 구성  
Multi-Agent 시스템은 자율적으로 동작하는 여러 에이전트들로 구성되며, 각 에이전트는 독립적으로 의사결정과 행동을 수행한다. 일반적으로 MAS는 에이전트, 환경, 상호작용 프로토콜, 협력 및 경쟁 메커니즘으로 구성된다. 에이전트는 자신만의 목표와 지식을 가지고 있으며, 환경과 상호작용하여 정보를 수집하고 목표 달성에 필요한 행동을 선택한다. MAS는 분산 문제 해결, 작업 분배, 자원 관리 등 다양한 영역에 적용 가능하다. 이러한 구조는 복잡한 문제를 모듈화하여 병렬 처리할 수 있도록 해 작업 효율성을 높인다.

## 3. Multi-Agent 간 협력 메커니즘  
복잡한 작업 수행을 위해 에이전트 간의 협력이 필수적이다. 협력 메커니즘은 에이전트 간 정보 공유, 역할 분담, 의사소통 프로토콜, 조정 및 협상 전략으로 구성된다. 예를 들어, LLM 기반 에이전트들은 자연어를 통해 협력하며, 각자 전문화된 지식을 활용해 문제를 분해하고 해결책을 도출한다. 또한, 게임 이론 기반의 최적화 방법을 적용하여 에이전트 간 이익 분배 및 행동을 조율할 수 있다. 협력 메커니즘은 시스템의 완성도와 문제 해결 능력을 크게 향상시킨다.

## 4. 복잡한 작업 수행 사례 연구  
최근 연구에서는 자율 시스템 설계, 자동화된 문제 해결, 대규모 데이터 분석 등에서 MAS가 활용되고 있다. 예를 들어, 논문 "AutoGenesisAgent"에서는 특정 작업에 맞게 스스로 MAS를 설계하고 배치하는 시스템을 제안하였다(Harper, 2024). 다른 연구는 LLM 기반 다중 에이전트 협력 메커니즘을 조사하여 지능형 에이전트들의 협업이 문제 해결에 미치는 영향을 분석하였다(Tran et al., 2025). 또한, Nexus 프레임워크는 경량화 및 확장성을 갖춘 MAS를 제공하여 복잡한 작업 자동화를 지원한다. 이들 사례는 MAS가 복잡한 환경에서 실시간으로 효과적 대응할 수 있음을 보여준다.

## 5. 한계점 및 향후 연구 방향  
MAS는 효율성과 확장성 측면에서 강점을 가지나, 통신 비용 증가, 복잡한 협상 문제, 에이전트 간 신뢰 문제 등 한계도 존재한다. 특히, LLM 기반 에이전트들은 계산 비용과 자원 소모가 크고, 실제 환경 적용 시 불확실성 관리가 어렵다. 향후 연구는 에이전트 간 상호작용 최적화, 자율적 행동 계획, 신뢰성 강화, 분산 학습 기법 적용 등에 주목해야 한다. 또한, 인간과 에이전트의 협업을 고려한 인터페이스 개발도 중요한 연구 분야가 될 것이다.

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## 참고 문헌  
- Harper, J. (2024). AutoGenesisAgent: Self-Generating Multi-Agent Systems for Complex Tasks. arXiv:2404.17017 [cs]. https://arxiv.org/abs/2404.17017  
- Tran, K.-T., et al. (2025). Multi-Agent Collaboration Mechanisms: A Survey of LLMs. arXiv:2501.06322 [cs]. https://arxiv.org/abs/2501.06322  
- Nexus: A Lightweight and Scalable Multi-Agent Framework for Complex Tasks Automation. (2025). arXiv:2502.19091 [cs]. https://arxiv.org/abs/2502.19091
```

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아래는 Markdown 형식의 리포트 예시입니다.

```markdown
# multi-agent 구조를 사용하여 복잡한 작업을 수행하는 방법

## 1. 서론  
복잡한 작업을 효율적이고 유연하게 해결하기 위해 다중 에이전트 시스템(Multi-Agent System, MAS)이 주목받고 있다. MAS는 여러 독립적인 에이전트들이 협력하여 목표를 달성하는 분산 인공지능 시스템으로, 각 에이전트는 특정 역할과 기능을 수행한다. 최근 대규모 언어 모델(LLM) 기반 에이전트들의 등장과 함께 MAS는 더욱 진화하고 있다. 본 리포트에서는 multi-agent 구조의 기본 개념, 구성, 협력 메커니즘, 적용 사례, 한계와 해결 방안을 다룬다. 이를 통해 복잡한 작업 수행에 있어 MAS의 효과적 활용 방법을 제시하고자 한다.

## 2. Multi-Agent 시스템의 개념과 구성  
Multi-Agent 시스템은 자율적으로 동작하는 여러 에이전트들로 구성되며, 각 에이전트는 독립적으로 의사결정과 행동을 수행한다. 일반적으로 MAS는 에이전트, 환경, 상호작용 프로토콜, 협력 및 경쟁 메커니즘으로 구성된다. 에이전트는 자신만의 목표와 지식을 가지고 있으며, 환경과 상호작용하여 정보를 수집하고 목표 달성에 필요한 행동을 선택한다. MAS는 분산 문제 해결, 작업 분배, 자원 관리 등 다양한 영역에 적용 가능하다. 이러한 구조는 복잡한 문제를 모듈화하여 병렬 처리할 수 있도록 해 작업 효율성을 높인다.

## 3. Multi-Agent 간 협력 메커니즘  
복잡한 작업 수행을 위해 에이전트 간의 협력이 필수적이다. 협력 메커니즘은 에이전트 간 정보 공유, 역할 분담, 의사소통 프로토콜, 조정 및 협상 전략으로 구성된다. 예를 들어, LLM 기반 에이전트들은 자연어를 통해 협력하며, 각자 전문화된 지식을 활용해 문제를 분해하고 해결책을 도출한다. 또한, 게임 이론 기반의 최적화 방법을 적용하여 에이전트 간 이익 분배 및 행동을 조율할 수 있다. 협력 메커니즘은 시스템의 완성도와 문제 해결 능력을 크게 향상시킨다.

## 4. 복잡한 작업 수행 사례 연구  
최근 연구에서는 자율 시스템 설계, 자동화된 문제 해결, 대규모 데이터 분석 등에서 MAS가 활용되고 있다. 예를 들어, 논문 "AutoGenesisAgent"에서는 특정 작업에 맞게 스스로 MAS를 설계하고 배치하는 시스템을 제안하였다(Harper, 2024). 다른 연구는 LLM 기반 다중 에이전트 협력 메커니즘을 조사하여 지능형 에이전트들의 협업이 문제 해결에 미치는 영향을 분석하였다(Tran et al., 2025). 또한, Nexus 프레임워크는 경량화 및 확장성을 갖춘 MAS를 제공하여 복잡한 작업 자동화를 지원한다. 이들 사례는 MAS가 복잡한 환경에서 실시간으로 효과적 대응할 수 있음을 보여준다.

## 5. 한계점 및 향후 연구 방향  
MAS는 효율성과 확장성 측면에서 강점을 가지나, 통신 비용 증가, 복잡한 협상 문제, 에이전트 간 신뢰 문제 등 한계도 존재한다. 특히, LLM 기반 에이전트들은 계산 비용과 자원 소모가 크고, 실제 환경 적용 시 불확실성 관리가 어렵다. 향후 연구는 에이전트 간 상호작용 최적화, 자율적 행동 계획, 신뢰성 강화, 분산 학습 기법 적용 등에 주목해야 한다. 또한, 인간과 에이전트의 협업을 고려한 인터페이스 개발도 중요한 연구 분야가 될 것이다.

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## 참고 문헌  
- Harper, J. (2024). AutoGenesisAgent: Self-Generating Multi-Agent Systems for Complex Tasks. arXiv:2404.17017 [cs]. https://arxiv.org/abs/2404.17017  
- Tran, K.-T., et al. (2025). Multi-Agent Collaboration Mechanisms: A Survey of LLMs. arXiv:2501.06322 [cs]. https://arxiv.org/abs/2501.06322  
- Nexus: A Lightweight and Scalable Multi-Agent Framework for Complex Tasks Automation. (2025). arXiv:2502.19091 [cs]. https://arxiv.org/abs/2502.19091
```

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아래는 Markdown 형식의 리포트 예시입니다.

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# multi-agent 구조를 사용하여 복잡한 작업을 수행하는 방법

## 1. 서론  
복잡한 작업을 효율적이고 유연하게 해결하기 위해 다중 에이전트 시스템(Multi-Agent System, MAS)이 주목받고 있다. MAS는 여러 독립적인 에이전트들이 협력하여 목표를 달성하는 분산 인공지능 시스템으로, 각 에이전트는 특정 역할과 기능을 수행한다. 최근 대규모 언어 모델(LLM) 기반 에이전트들의 등장과 함께 MAS는 더욱 진화하고 있다. 본 리포트에서는 multi-agent 구조의 기본 개념, 구성, 협력 메커니즘, 적용 사례, 한계와 해결 방안을 다룬다. 이를 통해 복잡한 작업 수행에 있어 MAS의 효과적 활용 방법을 제시하고자 한다.

## 2. Multi-Agent 시스템의 개념과 구성  
Multi-Agent 시스템은 자율적으로 동작하는 여러 에이전트들로 구성되며, 각 에이전트는 독립적으로 의사결정과 행동을 수행한다. 일반적으로 MAS는 에이전트, 환경, 상호작용 프로토콜, 협력 및 경쟁 메커니즘으로 구성된다. 에이전트는 자신만의 목표와 지식을 가지고 있으며, 환경과 상호작용하여 정보를 수집하고 목표 달성에 필요한 행동을 선택한다. MAS는 분산 문제 해결, 작업 분배, 자원 관리 등 다양한 영역에 적용 가능하다. 이러한 구조는 복잡한 문제를 모듈화하여 병렬 처리할 수 있도록 해 작업 효율성을 높인다.

## 3. Multi-Agent 간 협력 메커니즘  
복잡한 작업 수행을 위해 에이전트 간의 협력이 필수적이다. 협력 메커니즘은 에이전트 간 정보 공유, 역할 분담, 의사소통 프로토콜, 조정 및 협상 전략으로 구성된다. 예를 들어, LLM 기반 에이전트들은 자연어를 통해 협력하며, 각자 전문화된 지식을 활용해 문제를 분해하고 해결책을 도출한다. 또한, 게임 이론 기반의 최적화 방법을 적용하여 에이전트 간 이익 분배 및 행동을 조율할 수 있다. 협력 메커니즘은 시스템의 완성도와 문제 해결 능력을 크게 향상시킨다.

## 4. 복잡한 작업 수행 사례 연구  
최근 연구에서는 자율 시스템 설계, 자동화된 문제 해결, 대규모 데이터 분석 등에서 MAS가 활용되고 있다. 예를 들어, 논문 "AutoGenesisAgent"에서는 특정 작업에 맞게 스스로 MAS를 설계하고 배치하는 시스템을 제안하였다(Harper, 2024). 다른 연구는 LLM 기반 다중 에이전트 협력 메커니즘을 조사하여 지능형 에이전트들의 협업이 문제 해결에 미치는 영향을 분석하였다(Tran et al., 2025). 또한, Nexus 프레임워크는 경량화 및 확장성을 갖춘 MAS를 제공하여 복잡한 작업 자동화를 지원한다. 이들 사례는 MAS가 복잡한 환경에서 실시간으로 효과적 대응할 수 있음을 보여준다.

## 5. 한계점 및 향후 연구 방향  
MAS는 효율성과 확장성 측면에서 강점을 가지나, 통신 비용 증가, 복잡한 협상 문제, 에이전트 간 신뢰 문제 등 한계도 존재한다. 특히, LLM 기반 에이전트들은 계산 비용과 자원 소모가 크고, 실제 환경 적용 시 불확실성 관리가 어렵다. 향후 연구는 에이전트 간 상호작용 최적화, 자율적 행동 계획, 신뢰성 강화, 분산 학습 기법 적용 등에 주목해야 한다. 또한, 인간과 에이전트의 협업을 고려한 인터페이스 개발도 중요한 연구 분야가 될 것이다.

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## 참고 문헌  
- Harper, J. (2024). AutoGenesisAgent: Self-Generating Multi-Agent Systems for Complex Tasks. arXiv:2404.17017 [cs]. https://arxiv.org/abs/2404.17017  
- Tran, K.-T., et al. (2025). Multi-Agent Collaboration Mechanisms: A Survey of LLMs. arXiv:2501.06322 [cs]. https://arxiv.org/abs/2501.06322  
- Nexus: A Lightweight and Scalable Multi-Agent Framework for Complex Tasks Automation. (2025). arXiv:2502.19091 [cs]. https://arxiv.org/abs/2502.19091
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아래는 Markdown 형식의 리포트 예시입니다.

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# multi-agent 구조를 사용하여 복잡한 작업을 수행하는 방법

## 1. 서론  
복잡한 작업을 효율적이고 유연하게 해결하기 위해 다중 에이전트 시스템(Multi-Agent System, MAS)이 주목받고 있다. MAS는 여러 독립적인 에이전트들이 협력하여 목표를 달성하는 분산 인공지능 시스템으로, 각 에이전트는 특정 역할과 기능을 수행한다. 최근 대규모 언어 모델(LLM) 기반 에이전트들의 등장과 함께 MAS는 더욱 진화하고 있다. 본 리포트에서는 multi-agent 구조의 기본 개념, 구성, 협력 메커니즘, 적용 사례, 한계와 해결 방안을 다룬다. 이를 통해 복잡한 작업 수행에 있어 MAS의 효과적 활용 방법을 제시하고자 한다.

## 2. Multi-Agent 시스템의 개념과 구성  
Multi-Agent 시스템은 자율적으로 동작하는 여러 에이전트들로 구성되며, 각 에이전트는 독립적으로 의사결정과 행동을 수행한다. 일반적으로 MAS는 에이전트, 환경, 상호작용 프로토콜, 협력 및 경쟁 메커니즘으로 구성된다. 에이전트는 자신만의 목표와 지식을 가지고 있으며, 환경과 상호작용하여 정보를 수집하고 목표 달성에 필요한 행동을 선택한다. MAS는 분산 문제 해결, 작업 분배, 자원 관리 등 다양한 영역에 적용 가능하다. 이러한 구조는 복잡한 문제를 모듈화하여 병렬 처리할 수 있도록 해 작업 효율성을 높인다.

## 3. Multi-Agent 간 협력 메커니즘  
복잡한 작업 수행을 위해 에이전트 간의 협력이 필수적이다. 협력 메커니즘은 에이전트 간 정보 공유, 역할 분담, 의사소통 프로토콜, 조정 및 협상 전략으로 구성된다. 예를 들어, LLM 기반 에이전트들은 자연어를 통해 협력하며, 각자 전문화된 지식을 활용해 문제를 분해하고 해결책을 도출한다. 또한, 게임 이론 기반의 최적화 방법을 적용하여 에이전트 간 이익 분배 및 행동을 조율할 수 있다. 협력 메커니즘은 시스템의 완성도와 문제 해결 능력을 크게 향상시킨다.

## 4. 복잡한 작업 수행 사례 연구  
최근 연구에서는 자율 시스템 설계, 자동화된 문제 해결, 대규모 데이터 분석 등에서 MAS가 활용되고 있다. 예를 들어, 논문 "AutoGenesisAgent"에서는 특정 작업에 맞게 스스로 MAS를 설계하고 배치하는 시스템을 제안하였다(Harper, 2024). 다른 연구는 LLM 기반 다중 에이전트 협력 메커니즘을 조사하여 지능형 에이전트들의 협업이 문제 해결에 미치는 영향을 분석하였다(Tran et al., 2025). 또한, Nexus 프레임워크는 경량화 및 확장성을 갖춘 MAS를 제공하여 복잡한 작업 자동화를 지원한다. 이들 사례는 MAS가 복잡한 환경에서 실시간으로 효과적 대응할 수 있음을 보여준다.

## 5. 한계점 및 향후 연구 방향  
MAS는 효율성과 확장성 측면에서 강점을 가지나, 통신 비용 증가, 복잡한 협상 문제, 에이전트 간 신뢰 문제 등 한계도 존재한다. 특히, LLM 기반 에이전트들은 계산 비용과 자원 소모가 크고, 실제 환경 적용 시 불확실성 관리가 어렵다. 향후 연구는 에이전트 간 상호작용 최적화, 자율적 행동 계획, 신뢰성 강화, 분산 학습 기법 적용 등에 주목해야 한다. 또한, 인간과 에이전트의 협업을 고려한 인터페이스 개발도 중요한 연구 분야가 될 것이다.

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## 참고 문헌  
- Harper, J. (2024). AutoGenesisAgent: Self-Generating Multi-Agent Systems for Complex Tasks. arXiv:2404.17017 [cs]. https://arxiv.org/abs/2404.17017  
- Tran, K.-T., et al. (2025). Multi-Agent Collaboration Mechanisms: A Survey of LLMs. arXiv:2501.06322 [cs]. https://arxiv.org/abs/2501.06322  
- Nexus: A Lightweight and Scalable Multi-Agent Framework for Complex Tasks Automation. (2025). arXiv:2502.19091 [cs]. https://arxiv.org/abs/2502.19091
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# multi-agent 구조를 사용하여 복잡한 작업을 수행하는 방법

## 1. 서론  
복잡한 작업을 효율적이고 유연하게 해결하기 위해 다중 에이전트 시스템(Multi-Agent System, MAS)이 주목받고 있다. MAS는 여러 독립적인 에이전트들이 협력하여 목표를 달성하는 분산 인공지능 시스템으로, 각 에이전트는 특정 역할과 기능을 수행한다. 최근 대규모 언어 모델(LLM) 기반 에이전트들의 등장과 함께 MAS는 더욱 진화하고 있다. 본 리포트에서는 multi-agent 구조의 기본 개념, 구성, 협력 메커니즘, 적용 사례, 한계와 해결 방안을 다룬다. 이를 통해 복잡한 작업 수행에 있어 MAS의 효과적 활용 방법을 제시하고자 한다.

## 2. Multi-Agent 시스템의 개념과 구성  
Multi-Agent 시스템은 자율적으로 동작하는 여러 에이전트들로 구성되며, 각 에이전트는 독립적으로 의사결정과 행동을 수행한다. 일반적으로 MAS는 에이전트, 환경, 상호작용 프로토콜, 협력 및 경쟁 메커니즘으로 구성된다. 에이전트는 자신만의 목표와 지식을 가지고 있으며, 환경과 상호작용하여 정보를 수집하고 목표 달성에 필요한 행동을 선택한다. MAS는 분산 문제 해결, 작업 분배, 자원 관리 등 다양한 영역에 적용 가능하다. 이러한 구조는 복잡한 문제를 모듈화하여 병렬 처리할 수 있도록 해 작업 효율성을 높인다.

## 3. Multi-Agent 간 협력 메커니즘  
복잡한 작업 수행을 위해 에이전트 간의 협력이 필수적이다. 협력 메커니즘은 에이전트 간 정보 공유, 역할 분담, 의사소통 프로토콜, 조정 및 협상 전략으로 구성된다. 예를 들어, LLM 기반 에이전트들은 자연어를 통해 협력하며, 각자 전문화된 지식을 활용해 문제를 분해하고 해결책을 도출한다. 또한, 게임 이론 기반의 최적화 방법을 적용하여 에이전트 간 이익 분배 및 행동을 조율할 수 있다. 협력 메커니즘은 시스템의 완성도와 문제 해결 능력을 크게 향상시킨다.

## 4. 복잡한 작업 수행 사례 연구  
최근 연구에서는 자율 시스템 설계, 자동화된 문제 해결, 대규모 데이터 분석 등에서 MAS가 활용되고 있다. 예를 들어, 논문 "AutoGenesisAgent"에서는 특정 작업에 맞게 스스로 MAS를 설계하고 배치하는 시스템을 제안하였다(Harper, 2024). 다른 연구는 LLM 기반 다중 에이전트 협력 메커니즘을 조사하여 지능형 에이전트들의 협업이 문제 해결에 미치는 영향을 분석하였다(Tran et al., 2025). 또한, Nexus 프레임워크는 경량화 및 확장성을 갖춘 MAS를 제공하여 복잡한 작업 자동화를 지원한다. 이들 사례는 MAS가 복잡한 환경에서 실시간으로 효과적 대응할 수 있음을 보여준다.

## 5. 한계점 및 향후 연구 방향  
MAS는 효율성과 확장성 측면에서 강점을 가지나, 통신 비용 증가, 복잡한 협상 문제, 에이전트 간 신뢰 문제 등 한계도 존재한다. 특히, LLM 기반 에이전트들은 계산 비용과 자원 소모가 크고, 실제 환경 적용 시 불확실성 관리가 어렵다. 향후 연구는 에이전트 간 상호작용 최적화, 자율적 행동 계획, 신뢰성 강화, 분산 학습 기법 적용 등에 주목해야 한다. 또한, 인간과 에이전트의 협업을 고려한 인터페이스 개발도 중요한 연구 분야가 될 것이다.

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## 참고 문헌  
- Harper, J. (2024). AutoGenesisAgent: Self-Generating Multi-Agent Systems for Complex Tasks. arXiv:2404.17017 [cs]. https://arxiv.org/abs/2404.17017  
- Tran, K.-T., et al. (2025). Multi-Agent Collaboration Mechanisms: A Survey of LLMs. arXiv:2501.06322 [cs]. https://arxiv.org/abs/2501.06322  
- Nexus: A Lightweight and Scalable Multi-Agent Framework for Complex Tasks Automation. (2025). arXiv:2502.19091 [cs]. https://arxiv.org/abs/2502.19091
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## 1. 서론  
복잡한 작업을 효율적이고 유연하게 해결하기 위해 다중 에이전트 시스템(Multi-Agent System, MAS)이 주목받고 있다. MAS는 여러 독립적인 에이전트들이 협력하여 목표를 달성하는 분산 인공지능 시스템으로, 각 에이전트는 특정 역할과 기능을 수행한다. 최근 대규모 언어 모델(LLM) 기반 에이전트들의 등장과 함께 MAS는 더욱 진화하고 있다. 본 리포트에서는 multi-agent 구조의 기본 개념, 구성, 협력 메커니즘, 적용 사례, 한계와 해결 방안을 다룬다. 이를 통해 복잡한 작업 수행에 있어 MAS의 효과적 활용 방법을 제시하고자 한다.

## 2. Multi-Agent 시스템의 개념과 구성  
Multi-Agent 시스템은 자율적으로 동작하는 여러 에이전트들로 구성되며, 각 에이전트는 독립적으로 의사결정과 행동을 수행한다. 일반적으로 MAS는 에이전트, 환경, 상호작용 프로토콜, 협력 및 경쟁 메커니즘으로 구성된다. 에이전트는 자신만의 목표와 지식을 가지고 있으며, 환경과 상호작용하여 정보를 수집하고 목표 달성에 필요한 행동을 선택한다. MAS는 분산 문제 해결, 작업 분배, 자원 관리 등 다양한 영역에 적용 가능하다. 이러한 구조는 복잡한 문제를 모듈화하여 병렬 처리할 수 있도록 해 작업 효율성을 높인다.

## 3. Multi-Agent 간 협력 메커니즘  
복잡한 작업 수행을 위해 에이전트 간의 협력이 필수적이다. 협력 메커니즘은 에이전트 간 정보 공유, 역할 분담, 의사소통 프로토콜, 조정 및 협상 전략으로 구성된다. 예를 들어, LLM 기반 에이전트들은 자연어를 통해 협력하며, 각자 전문화된 지식을 활용해 문제를 분해하고 해결책을 도출한다. 또한, 게임 이론 기반의 최적화 방법을 적용하여 에이전트 간 이익 분배 및 행동을 조율할 수 있다. 협력 메커니즘은 시스템의 완성도와 문제 해결 능력을 크게 향상시킨다.

## 4. 복잡한 작업 수행 사례 연구  
최근 연구에서는 자율 시스템 설계, 자동화된 문제 해결, 대규모 데이터 분석 등에서 MAS가 활용되고 있다. 예를 들어, 논문 "AutoGenesisAgent"에서는 특정 작업에 맞게 스스로 MAS를 설계하고 배치하는 시스템을 제안하였다(Harper, 2024). 다른 연구는 LLM 기반 다중 에이전트 협력 메커니즘을 조사하여 지능형 에이전트들의 협업이 문제 해결에 미치는 영향을 분석하였다(Tran et al., 2025). 또한, Nexus 프레임워크는 경량화 및 확장성을 갖춘 MAS를 제공하여 복잡한 작업 자동화를 지원한다. 이들 사례는 MAS가 복잡한 환경에서 실시간으로 효과적 대응할 수 있음을 보여준다.

## 5. 한계점 및 향후 연구 방향  
MAS는 효율성과 확장성 측면에서 강점을 가지나, 통신 비용 증가, 복잡한 협상 문제, 에이전트 간 신뢰 문제 등 한계도 존재한다. 특히, LLM 기반 에이전트들은 계산 비용과 자원 소모가 크고, 실제 환경 적용 시 불확실성 관리가 어렵다. 향후 연구는 에이전트 간 상호작용 최적화, 자율적 행동 계획, 신뢰성 강화, 분산 학습 기법 적용 등에 주목해야 한다. 또한, 인간과 에이전트의 협업을 고려한 인터페이스 개발도 중요한 연구 분야가 될 것이다.

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## 참고 문헌  
- Harper, J. (2024). AutoGenesisAgent: Self-Generating Multi-Agent Systems for Complex Tasks. arXiv:2404.17017 [cs]. https://arxiv.org/abs/2404.17017  
- Tran, K.-T., et al. (2025). Multi-Agent Collaboration Mechanisms: A Survey of LLMs. arXiv:2501.06322 [cs]. https://arxiv.org/abs/2501.06322  
- Nexus: A Lightweight and Scalable Multi-Agent Framework for Complex Tasks Automation. (2025). arXiv:2502.19091 [cs]. https://arxiv.org/abs/2502.19091
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## 2. Multi-Agent 시스템의 개념과 구성  
Multi-Agent 시스템은 자율적으로 동작하는 여러 에이전트들로 구성되며, 각 에이전트는 독립적으로 의사결정과 행동을 수행한다. 일반적으로 MAS는 에이전트, 환경, 상호작용 프로토콜, 협력 및 경쟁 메커니즘으로 구성된다. 에이전트는 자신만의 목표와 지식을 가지고 있으며, 환경과 상호작용하여 정보를 수집하고 목표 달성에 필요한 행동을 선택한다. MAS는 분산 문제 해결, 작업 분배, 자원 관리 등 다양한 영역에 적용 가능하다. 이러한 구조는 복잡한 문제를 모듈화하여 병렬 처리할 수 있도록 해 작업 효율성을 높인다.

## 3. Multi-Agent 간 협력 메커니즘  
복잡한 작업 수행을 위해 에이전트 간의 협력이 필수적이다. 협력 메커니즘은 에이전트 간 정보 공유, 역할 분담, 의사소통 프로토콜, 조정 및 협상 전략으로 구성된다. 예를 들어, LLM 기반 에이전트들은 자연어를 통해 협력하며, 각자 전문화된 지식을 활용해 문제를 분해하고 해결책을 도출한다. 또한, 게임 이론 기반의 최적화 방법을 적용하여 에이전트 간 이익 분배 및 행동을 조율할 수 있다. 협력 메커니즘은 시스템의 완성도와 문제 해결 능력을 크게 향상시킨다.

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MAS는 효율성과 확장성 측면에서 강점을 가지나, 통신 비용 증가, 복잡한 협상 문제, 에이전트 간 신뢰 문제 등 한계도 존재한다. 특히, LLM 기반 에이전트들은 계산 비용과 자원 소모가 크고, 실제 환경 적용 시 불확실성 관리가 어렵다. 향후 연구는 에이전트 간 상호작용 최적화, 자율적 행동 계획, 신뢰성 강화, 분산 학습 기법 적용 등에 주목해야 한다. 또한, 인간과 에이전트의 협업을 고려한 인터페이스 개발도 중요한 연구 분야가 될 것이다.

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## 참고 문헌  
- Harper, J. (2024). AutoGenesisAgent: Self-Generating Multi-Agent Systems for Complex Tasks. arXiv:2404.17017 [cs]. https://arxiv.org/abs/2404.17017  
- Tran, K.-T., et al. (2025). Multi-Agent Collaboration Mechanisms: A Survey of LLMs. arXiv:2501.06322 [cs]. https://arxiv.org/abs/2501.06322  
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## 2. Multi-Agent 시스템의 개념과 구성  
Multi-Agent 시스템은 자율적으로 동작하는 여러 에이전트들로 구성되며, 각 에이전트는 독립적으로 의사결정과 행동을 수행한다. 일반적으로 MAS는 에이전트, 환경, 상호작용 프로토콜, 협력 및 경쟁 메커니즘으로 구성된다. 에이전트는 자신만의 목표와 지식을 가지고 있으며, 환경과 상호작용하여 정보를 수집하고 목표 달성에 필요한 행동을 선택한다. MAS는 분산 문제 해결, 작업 분배, 자원 관리 등 다양한 영역에 적용 가능하다. 이러한 구조는 복잡한 문제를 모듈화하여 병렬 처리할 수 있도록 해 작업 효율성을 높인다.

## 3. Multi-Agent 간 협력 메커니즘  
복잡한 작업 수행을 위해 에이전트 간의 협력이 필수적이다. 협력 메커니즘은 에이전트 간 정보 공유, 역할 분담, 의사소통 프로토콜, 조정 및 협상 전략으로 구성된다. 예를 들어, LLM 기반 에이전트들은 자연어를 통해 협력하며, 각자 전문화된 지식을 활용해 문제를 분해하고 해결책을 도출한다. 또한, 게임 이론 기반의 최적화 방법을 적용하여 에이전트 간 이익 분배 및 행동을 조율할 수 있다. 협력 메커니즘은 시스템의 완성도와 문제 해결 능력을 크게 향상시킨다.

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최근 연구에서는 자율 시스템 설계, 자동화된 문제 해결, 대규모 데이터 분석 등에서 MAS가 활용되고 있다. 예를 들어, 논문 "AutoGenesisAgent"에서는 특정 작업에 맞게 스스로 MAS를 설계하고 배치하는 시스템을 제안하였다(Harper, 2024). 다른 연구는 LLM 기반 다중 에이전트 협력 메커니즘을 조사하여 지능형 에이전트들의 협업이 문제 해결에 미치는 영향을 분석하였다(Tran et al., 2025). 또한, Nexus 프레임워크는 경량화 및 확장성을 갖춘 MAS를 제공하여 복잡한 작업 자동화를 지원한다. 이들 사례는 MAS가 복잡한 환경에서 실시간으로 효과적 대응할 수 있음을 보여준다.

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- Harper, J. (2024). AutoGenesisAgent: Self-Generating Multi-Agent Systems for Complex Tasks. arXiv:2404.17017 [cs]. https://arxiv.org/abs/2404.17017  
- Tran, K.-T., et al. (2025). Multi-Agent Collaboration Mechanisms: A Survey of LLMs. arXiv:2501.06322 [cs]. https://arxiv.org/abs/2501.06322  
- Nexus: A Lightweight and Scalable Multi-Agent Framework for Complex Tasks Automation. (2025). arXiv:2502.19091 [cs]. https://arxiv.org/abs/2502.19091
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# multi-agent 구조를 사용하여 복잡한 작업을 수행하는 방법

## 1. 서론  
복잡한 작업을 효율적이고 유연하게 해결하기 위해 다중 에이전트 시스템(Multi-Agent System, MAS)이 주목받고 있다. MAS는 여러 독립적인 에이전트들이 협력하여 목표를 달성하는 분산 인공지능 시스템으로, 각 에이전트는 특정 역할과 기능을 수행한다. 최근 대규모 언어 모델(LLM) 기반 에이전트들의 등장과 함께 MAS는 더욱 진화하고 있다. 본 리포트에서는 multi-agent 구조의 기본 개념, 구성, 협력 메커니즘, 적용 사례, 한계와 해결 방안을 다룬다. 이를 통해 복잡한 작업 수행에 있어 MAS의 효과적 활용 방법을 제시하고자 한다.

## 2. Multi-Agent 시스템의 개념과 구성  
Multi-Agent 시스템은 자율적으로 동작하는 여러 에이전트들로 구성되며, 각 에이전트는 독립적으로 의사결정과 행동을 수행한다. 일반적으로 MAS는 에이전트, 환경, 상호작용 프로토콜, 협력 및 경쟁 메커니즘으로 구성된다. 에이전트는 자신만의 목표와 지식을 가지고 있으며, 환경과 상호작용하여 정보를 수집하고 목표 달성에 필요한 행동을 선택한다. MAS는 분산 문제 해결, 작업 분배, 자원 관리 등 다양한 영역에 적용 가능하다. 이러한 구조는 복잡한 문제를 모듈화하여 병렬 처리할 수 있도록 해 작업 효율성을 높인다.

## 3. Multi-Agent 간 협력 메커니즘  
복잡한 작업 수행을 위해 에이전트 간의 협력이 필수적이다. 협력 메커니즘은 에이전트 간 정보 공유, 역할 분담, 의사소통 프로토콜, 조정 및 협상 전략으로 구성된다. 예를 들어, LLM 기반 에이전트들은 자연어를 통해 협력하며, 각자 전문화된 지식을 활용해 문제를 분해하고 해결책을 도출한다. 또한, 게임 이론 기반의 최적화 방법을 적용하여 에이전트 간 이익 분배 및 행동을 조율할 수 있다. 협력 메커니즘은 시스템의 완성도와 문제 해결 능력을 크게 향상시킨다.

## 4. 복잡한 작업 수행 사례 연구  
최근 연구에서는 자율 시스템 설계, 자동화된 문제 해결, 대규모 데이터 분석 등에서 MAS가 활용되고 있다. 예를 들어, 논문 "AutoGenesisAgent"에서는 특정 작업에 맞게 스스로 MAS를 설계하고 배치하는 시스템을 제안하였다(Harper, 2024). 다른 연구는 LLM 기반 다중 에이전트 협력 메커니즘을 조사하여 지능형 에이전트들의 협업이 문제 해결에 미치는 영향을 분석하였다(Tran et al., 2025). 또한, Nexus 프레임워크는 경량화 및 확장성을 갖춘 MAS를 제공하여 복잡한 작업 자동화를 지원한다. 이들 사례는 MAS가 복잡한 환경에서 실시간으로 효과적 대응할 수 있음을 보여준다.

## 5. 한계점 및 향후 연구 방향  
MAS는 효율성과 확장성 측면에서 강점을 가지나, 통신 비용 증가, 복잡한 협상 문제, 에이전트 간 신뢰 문제 등 한계도 존재한다. 특히, LLM 기반 에이전트들은 계산 비용과 자원 소모가 크고, 실제 환경 적용 시 불확실성 관리가 어렵다. 향후 연구는 에이전트 간 상호작용 최적화, 자율적 행동 계획, 신뢰성 강화, 분산 학습 기법 적용 등에 주목해야 한다. 또한, 인간과 에이전트의 협업을 고려한 인터페이스 개발도 중요한 연구 분야가 될 것이다.

---

## 참고 문헌  
- Harper, J. (2024). AutoGenesisAgent: Self-Generating Multi-Agent Systems for Complex Tasks. arXiv:2404.17017 [cs]. https://arxiv.org/abs/2404.17017  
- Tran, K.-T., et al. (2025). Multi-Agent Collaboration Mechanisms: A Survey of LLMs. arXiv:2501.06322 [cs]. https://arxiv.org/abs/2501.06322  
- Nexus: A Lightweight and Scalable Multi-Agent Framework for Complex Tasks Automation. (2025). arXiv:2502.19091 [cs]. https://arxiv.org/abs/2502.19091
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# multi-agent 구조를 사용하여 복잡한 작업을 수행하는 방법

## 1. 서론  
복잡한 작업을 효율적이고 유연하게 해결하기 위해 다중 에이전트 시스템(Multi-Agent System, MAS)이 주목받고 있다. MAS는 여러 독립적인 에이전트들이 협력하여 목표를 달성하는 분산 인공지능 시스템으로, 각 에이전트는 특정 역할과 기능을 수행한다. 최근 대규모 언어 모델(LLM) 기반 에이전트들의 등장과 함께 MAS는 더욱 진화하고 있다. 본 리포트에서는 multi-agent 구조의 기본 개념, 구성, 협력 메커니즘, 적용 사례, 한계와 해결 방안을 다룬다. 이를 통해 복잡한 작업 수행에 있어 MAS의 효과적 활용 방법을 제시하고자 한다.

## 2. Multi-Agent 시스템의 개념과 구성  
Multi-Agent 시스템은 자율적으로 동작하는 여러 에이전트들로 구성되며, 각 에이전트는 독립적으로 의사결정과 행동을 수행한다. 일반적으로 MAS는 에이전트, 환경, 상호작용 프로토콜, 협력 및 경쟁 메커니즘으로 구성된다. 에이전트는 자신만의 목표와 지식을 가지고 있으며, 환경과 상호작용하여 정보를 수집하고 목표 달성에 필요한 행동을 선택한다. MAS는 분산 문제 해결, 작업 분배, 자원 관리 등 다양한 영역에 적용 가능하다. 이러한 구조는 복잡한 문제를 모듈화하여 병렬 처리할 수 있도록 해 작업 효율성을 높인다.

## 3. Multi-Agent 간 협력 메커니즘  
복잡한 작업 수행을 위해 에이전트 간의 협력이 필수적이다. 협력 메커니즘은 에이전트 간 정보 공유, 역할 분담, 의사소통 프로토콜, 조정 및 협상 전략으로 구성된다. 예를 들어, LLM 기반 에이전트들은 자연어를 통해 협력하며, 각자 전문화된 지식을 활용해 문제를 분해하고 해결책을 도출한다. 또한, 게임 이론 기반의 최적화 방법을 적용하여 에이전트 간 이익 분배 및 행동을 조율할 수 있다. 협력 메커니즘은 시스템의 완성도와 문제 해결 능력을 크게 향상시킨다.

## 4. 복잡한 작업 수행 사례 연구  
최근 연구에서는 자율 시스템 설계, 자동화된 문제 해결, 대규모 데이터 분석 등에서 MAS가 활용되고 있다. 예를 들어, 논문 "AutoGenesisAgent"에서는 특정 작업에 맞게 스스로 MAS를 설계하고 배치하는 시스템을 제안하였다(Harper, 2024). 다른 연구는 LLM 기반 다중 에이전트 협력 메커니즘을 조사하여 지능형 에이전트들의 협업이 문제 해결에 미치는 영향을 분석하였다(Tran et al., 2025). 또한, Nexus 프레임워크는 경량화 및 확장성을 갖춘 MAS를 제공하여 복잡한 작업 자동화를 지원한다. 이들 사례는 MAS가 복잡한 환경에서 실시간으로 효과적 대응할 수 있음을 보여준다.

## 5. 한계점 및 향후 연구 방향  
MAS는 효율성과 확장성 측면에서 강점을 가지나, 통신 비용 증가, 복잡한 협상 문제, 에이전트 간 신뢰 문제 등 한계도 존재한다. 특히, LLM 기반 에이전트들은 계산 비용과 자원 소모가 크고, 실제 환경 적용 시 불확실성 관리가 어렵다. 향후 연구는 에이전트 간 상호작용 최적화, 자율적 행동 계획, 신뢰성 강화, 분산 학습 기법 적용 등에 주목해야 한다. 또한, 인간과 에이전트의 협업을 고려한 인터페이스 개발도 중요한 연구 분야가 될 것이다.

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## 참고 문헌  
- Harper, J. (2024). AutoGenesisAgent: Self-Generating Multi-Agent Systems for Complex Tasks. arXiv:2404.17017 [cs]. https://arxiv.org/abs/2404.17017  
- Tran, K.-T., et al. (2025). Multi-Agent Collaboration Mechanisms: A Survey of LLMs. arXiv:2501.06322 [cs]. https://arxiv.org/abs/2501.06322  
- Nexus: A Lightweight and Scalable Multi-Agent Framework for Complex Tasks Automation. (2025). arXiv:2502.19091 [cs]. https://arxiv.org/abs/2502.19091
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## 1. 서론  
복잡한 작업을 효율적이고 유연하게 해결하기 위해 다중 에이전트 시스템(Multi-Agent System, MAS)이 주목받고 있다. MAS는 여러 독립적인 에이전트들이 협력하여 목표를 달성하는 분산 인공지능 시스템으로, 각 에이전트는 특정 역할과 기능을 수행한다. 최근 대규모 언어 모델(LLM) 기반 에이전트들의 등장과 함께 MAS는 더욱 진화하고 있다. 본 리포트에서는 multi-agent 구조의 기본 개념, 구성, 협력 메커니즘, 적용 사례, 한계와 해결 방안을 다룬다. 이를 통해 복잡한 작업 수행에 있어 MAS의 효과적 활용 방법을 제시하고자 한다.

## 2. Multi-Agent 시스템의 개념과 구성  
Multi-Agent 시스템은 자율적으로 동작하는 여러 에이전트들로 구성되며, 각 에이전트는 독립적으로 의사결정과 행동을 수행한다. 일반적으로 MAS는 에이전트, 환경, 상호작용 프로토콜, 협력 및 경쟁 메커니즘으로 구성된다. 에이전트는 자신만의 목표와 지식을 가지고 있으며, 환경과 상호작용하여 정보를 수집하고 목표 달성에 필요한 행동을 선택한다. MAS는 분산 문제 해결, 작업 분배, 자원 관리 등 다양한 영역에 적용 가능하다. 이러한 구조는 복잡한 문제를 모듈화하여 병렬 처리할 수 있도록 해 작업 효율성을 높인다.

## 3. Multi-Agent 간 협력 메커니즘  
복잡한 작업 수행을 위해 에이전트 간의 협력이 필수적이다. 협력 메커니즘은 에이전트 간 정보 공유, 역할 분담, 의사소통 프로토콜, 조정 및 협상 전략으로 구성된다. 예를 들어, LLM 기반 에이전트들은 자연어를 통해 협력하며, 각자 전문화된 지식을 활용해 문제를 분해하고 해결책을 도출한다. 또한, 게임 이론 기반의 최적화 방법을 적용하여 에이전트 간 이익 분배 및 행동을 조율할 수 있다. 협력 메커니즘은 시스템의 완성도와 문제 해결 능력을 크게 향상시킨다.

## 4. 복잡한 작업 수행 사례 연구  
최근 연구에서는 자율 시스템 설계, 자동화된 문제 해결, 대규모 데이터 분석 등에서 MAS가 활용되고 있다. 예를 들어, 논문 "AutoGenesisAgent"에서는 특정 작업에 맞게 스스로 MAS를 설계하고 배치하는 시스템을 제안하였다(Harper, 2024). 다른 연구는 LLM 기반 다중 에이전트 협력 메커니즘을 조사하여 지능형 에이전트들의 협업이 문제 해결에 미치는 영향을 분석하였다(Tran et al., 2025). 또한, Nexus 프레임워크는 경량화 및 확장성을 갖춘 MAS를 제공하여 복잡한 작업 자동화를 지원한다. 이들 사례는 MAS가 복잡한 환경에서 실시간으로 효과적 대응할 수 있음을 보여준다.

## 5. 한계점 및 향후 연구 방향  
MAS는 효율성과 확장성 측면에서 강점을 가지나, 통신 비용 증가, 복잡한 협상 문제, 에이전트 간 신뢰 문제 등 한계도 존재한다. 특히, LLM 기반 에이전트들은 계산 비용과 자원 소모가 크고, 실제 환경 적용 시 불확실성 관리가 어렵다. 향후 연구는 에이전트 간 상호작용 최적화, 자율적 행동 계획, 신뢰성 강화, 분산 학습 기법 적용 등에 주목해야 한다. 또한, 인간과 에이전트의 협업을 고려한 인터페이스 개발도 중요한 연구 분야가 될 것이다.

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## 참고 문헌  
- Harper, J. (2024). AutoGenesisAgent: Self-Generating Multi-Agent Systems for Complex Tasks. arXiv:2404.17017 [cs]. https://arxiv.org/abs/2404.17017  
- Tran, K.-T., et al. (2025). Multi-Agent Collaboration Mechanisms: A Survey of LLMs. arXiv:2501.06322 [cs]. https://arxiv.org/abs/2501.06322  
- Nexus: A Lightweight and Scalable Multi-Agent Framework for Complex Tasks Automation. (2025). arXiv:2502.19091 [cs]. https://arxiv.org/abs/2502.19091
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## 1. 서론  
복잡한 작업을 효율적이고 유연하게 해결하기 위해 다중 에이전트 시스템(Multi-Agent System, MAS)이 주목받고 있다. MAS는 여러 독립적인 에이전트들이 협력하여 목표를 달성하는 분산 인공지능 시스템으로, 각 에이전트는 특정 역할과 기능을 수행한다. 최근 대규모 언어 모델(LLM) 기반 에이전트들의 등장과 함께 MAS는 더욱 진화하고 있다. 본 리포트에서는 multi-agent 구조의 기본 개념, 구성, 협력 메커니즘, 적용 사례, 한계와 해결 방안을 다룬다. 이를 통해 복잡한 작업 수행에 있어 MAS의 효과적 활용 방법을 제시하고자 한다.

## 2. Multi-Agent 시스템의 개념과 구성  
Multi-Agent 시스템은 자율적으로 동작하는 여러 에이전트들로 구성되며, 각 에이전트는 독립적으로 의사결정과 행동을 수행한다. 일반적으로 MAS는 에이전트, 환경, 상호작용 프로토콜, 협력 및 경쟁 메커니즘으로 구성된다. 에이전트는 자신만의 목표와 지식을 가지고 있으며, 환경과 상호작용하여 정보를 수집하고 목표 달성에 필요한 행동을 선택한다. MAS는 분산 문제 해결, 작업 분배, 자원 관리 등 다양한 영역에 적용 가능하다. 이러한 구조는 복잡한 문제를 모듈화하여 병렬 처리할 수 있도록 해 작업 효율성을 높인다.

## 3. Multi-Agent 간 협력 메커니즘  
복잡한 작업 수행을 위해 에이전트 간의 협력이 필수적이다. 협력 메커니즘은 에이전트 간 정보 공유, 역할 분담, 의사소통 프로토콜, 조정 및 협상 전략으로 구성된다. 예를 들어, LLM 기반 에이전트들은 자연어를 통해 협력하며, 각자 전문화된 지식을 활용해 문제를 분해하고 해결책을 도출한다. 또한, 게임 이론 기반의 최적화 방법을 적용하여 에이전트 간 이익 분배 및 행동을 조율할 수 있다. 협력 메커니즘은 시스템의 완성도와 문제 해결 능력을 크게 향상시킨다.

## 4. 복잡한 작업 수행 사례 연구  
최근 연구에서는 자율 시스템 설계, 자동화된 문제 해결, 대규모 데이터 분석 등에서 MAS가 활용되고 있다. 예를 들어, 논문 "AutoGenesisAgent"에서는 특정 작업에 맞게 스스로 MAS를 설계하고 배치하는 시스템을 제안하였다(Harper, 2024). 다른 연구는 LLM 기반 다중 에이전트 협력 메커니즘을 조사하여 지능형 에이전트들의 협업이 문제 해결에 미치는 영향을 분석하였다(Tran et al., 2025). 또한, Nexus 프레임워크는 경량화 및 확장성을 갖춘 MAS를 제공하여 복잡한 작업 자동화를 지원한다. 이들 사례는 MAS가 복잡한 환경에서 실시간으로 효과적 대응할 수 있음을 보여준다.

## 5. 한계점 및 향후 연구 방향  
MAS는 효율성과 확장성 측면에서 강점을 가지나, 통신 비용 증가, 복잡한 협상 문제, 에이전트 간 신뢰 문제 등 한계도 존재한다. 특히, LLM 기반 에이전트들은 계산 비용과 자원 소모가 크고, 실제 환경 적용 시 불확실성 관리가 어렵다. 향후 연구는 에이전트 간 상호작용 최적화, 자율적 행동 계획, 신뢰성 강화, 분산 학습 기법 적용 등에 주목해야 한다. 또한, 인간과 에이전트의 협업을 고려한 인터페이스 개발도 중요한 연구 분야가 될 것이다.

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## 참고 문헌  
- Harper, J. (2024). AutoGenesisAgent: Self-Generating Multi-Agent Systems for Complex Tasks. arXiv:2404.17017 [cs]. https://arxiv.org/abs/2404.17017  
- Tran, K.-T., et al. (2025). Multi-Agent Collaboration Mechanisms: A Survey of LLMs. arXiv:2501.06322 [cs]. https://arxiv.org/abs/2501.06322  
- Nexus: A Lightweight and Scalable Multi-Agent Framework for Complex Tasks Automation. (2025). arXiv:2502.19091 [cs]. https://arxiv.org/abs/2502.19091
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복잡한 작업을 효율적이고 유연하게 해결하기 위해 다중 에이전트 시스템(Multi-Agent System, MAS)이 주목받고 있다. MAS는 여러 독립적인 에이전트들이 협력하여 목표를 달성하는 분산 인공지능 시스템으로, 각 에이전트는 특정 역할과 기능을 수행한다. 최근 대규모 언어 모델(LLM) 기반 에이전트들의 등장과 함께 MAS는 더욱 진화하고 있다. 본 리포트에서는 multi-agent 구조의 기본 개념, 구성, 협력 메커니즘, 적용 사례, 한계와 해결 방안을 다룬다. 이를 통해 복잡한 작업 수행에 있어 MAS의 효과적 활용 방법을 제시하고자 한다.

## 2. Multi-Agent 시스템의 개념과 구성  
Multi-Agent 시스템은 자율적으로 동작하는 여러 에이전트들로 구성되며, 각 에이전트는 독립적으로 의사결정과 행동을 수행한다. 일반적으로 MAS는 에이전트, 환경, 상호작용 프로토콜, 협력 및 경쟁 메커니즘으로 구성된다. 에이전트는 자신만의 목표와 지식을 가지고 있으며, 환경과 상호작용하여 정보를 수집하고 목표 달성에 필요한 행동을 선택한다. MAS는 분산 문제 해결, 작업 분배, 자원 관리 등 다양한 영역에 적용 가능하다. 이러한 구조는 복잡한 문제를 모듈화하여 병렬 처리할 수 있도록 해 작업 효율성을 높인다.

## 3. Multi-Agent 간 협력 메커니즘  
복잡한 작업 수행을 위해 에이전트 간의 협력이 필수적이다. 협력 메커니즘은 에이전트 간 정보 공유, 역할 분담, 의사소통 프로토콜, 조정 및 협상 전략으로 구성된다. 예를 들어, LLM 기반 에이전트들은 자연어를 통해 협력하며, 각자 전문화된 지식을 활용해 문제를 분해하고 해결책을 도출한다. 또한, 게임 이론 기반의 최적화 방법을 적용하여 에이전트 간 이익 분배 및 행동을 조율할 수 있다. 협력 메커니즘은 시스템의 완성도와 문제 해결 능력을 크게 향상시킨다.

## 4. 복잡한 작업 수행 사례 연구  
최근 연구에서는 자율 시스템 설계, 자동화된 문제 해결, 대규모 데이터 분석 등에서 MAS가 활용되고 있다. 예를 들어, 논문 "AutoGenesisAgent"에서는 특정 작업에 맞게 스스로 MAS를 설계하고 배치하는 시스템을 제안하였다(Harper, 2024). 다른 연구는 LLM 기반 다중 에이전트 협력 메커니즘을 조사하여 지능형 에이전트들의 협업이 문제 해결에 미치는 영향을 분석하였다(Tran et al., 2025). 또한, Nexus 프레임워크는 경량화 및 확장성을 갖춘 MAS를 제공하여 복잡한 작업 자동화를 지원한다. 이들 사례는 MAS가 복잡한 환경에서 실시간으로 효과적 대응할 수 있음을 보여준다.

## 5. 한계점 및 향후 연구 방향  
MAS는 효율성과 확장성 측면에서 강점을 가지나, 통신 비용 증가, 복잡한 협상 문제, 에이전트 간 신뢰 문제 등 한계도 존재한다. 특히, LLM 기반 에이전트들은 계산 비용과 자원 소모가 크고, 실제 환경 적용 시 불확실성 관리가 어렵다. 향후 연구는 에이전트 간 상호작용 최적화, 자율적 행동 계획, 신뢰성 강화, 분산 학습 기법 적용 등에 주목해야 한다. 또한, 인간과 에이전트의 협업을 고려한 인터페이스 개발도 중요한 연구 분야가 될 것이다.

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## 참고 문헌  
- Harper, J. (2024). AutoGenesisAgent: Self-Generating Multi-Agent Systems for Complex Tasks. arXiv:2404.17017 [cs]. https://arxiv.org/abs/2404.17017  
- Tran, K.-T., et al. (2025). Multi-Agent Collaboration Mechanisms: A Survey of LLMs. arXiv:2501.06322 [cs]. https://arxiv.org/abs/2501.06322  
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## 2. Multi-Agent 시스템의 개념과 구성  
Multi-Agent 시스템은 자율적으로 동작하는 여러 에이전트들로 구성되며, 각 에이전트는 독립적으로 의사결정과 행동을 수행한다. 일반적으로 MAS는 에이전트, 환경, 상호작용 프로토콜, 협력 및 경쟁 메커니즘으로 구성된다. 에이전트는 자신만의 목표와 지식을 가지고 있으며, 환경과 상호작용하여 정보를 수집하고 목표 달성에 필요한 행동을 선택한다. MAS는 분산 문제 해결, 작업 분배, 자원 관리 등 다양한 영역에 적용 가능하다. 이러한 구조는 복잡한 문제를 모듈화하여 병렬 처리할 수 있도록 해 작업 효율성을 높인다.

## 3. Multi-Agent 간 협력 메커니즘  
복잡한 작업 수행을 위해 에이전트 간의 협력이 필수적이다. 협력 메커니즘은 에이전트 간 정보 공유, 역할 분담, 의사소통 프로토콜, 조정 및 협상 전략으로 구성된다. 예를 들어, LLM 기반 에이전트들은 자연어를 통해 협력하며, 각자 전문화된 지식을 활용해 문제를 분해하고 해결책을 도출한다. 또한, 게임 이론 기반의 최적화 방법을 적용하여 에이전트 간 이익 분배 및 행동을 조율할 수 있다. 협력 메커니즘은 시스템의 완성도와 문제 해결 능력을 크게 향상시킨다.

## 4. 복잡한 작업 수행 사례 연구  
최근 연구에서는 자율 시스템 설계, 자동화된 문제 해결, 대규모 데이터 분석 등에서 MAS가 활용되고 있다. 예를 들어, 논문 "AutoGenesisAgent"에서는 특정 작업에 맞게 스스로 MAS를 설계하고 배치하는 시스템을 제안하였다(Harper, 2024). 다른 연구는 LLM 기반 다중 에이전트 협력 메커니즘을 조사하여 지능형 에이전트들의 협업이 문제 해결에 미치는 영향을 분석하였다(Tran et al., 2025). 또한, Nexus 프레임워크는 경량화 및 확장성을 갖춘 MAS를 제공하여 복잡한 작업 자동화를 지원한다. 이들 사례는 MAS가 복잡한 환경에서 실시간으로 효과적 대응할 수 있음을 보여준다.

## 5. 한계점 및 향후 연구 방향  
MAS는 효율성과 확장성 측면에서 강점을 가지나, 통신 비용 증가, 복잡한 협상 문제, 에이전트 간 신뢰 문제 등 한계도 존재한다. 특히, LLM 기반 에이전트들은 계산 비용과 자원 소모가 크고, 실제 환경 적용 시 불확실성 관리가 어렵다. 향후 연구는 에이전트 간 상호작용 최적화, 자율적 행동 계획, 신뢰성 강화, 분산 학습 기법 적용 등에 주목해야 한다. 또한, 인간과 에이전트의 협업을 고려한 인터페이스 개발도 중요한 연구 분야가 될 것이다.

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## 참고 문헌  
- Harper, J. (2024). AutoGenesisAgent: Self-Generating Multi-Agent Systems for Complex Tasks. arXiv:2404.17017 [cs]. https://arxiv.org/abs/2404.17017  
- Tran, K.-T., et al. (2025). Multi-Agent Collaboration Mechanisms: A Survey of LLMs. arXiv:2501.06322 [cs]. https://arxiv.org/abs/2501.06322  
- Nexus: A Lightweight and Scalable Multi-Agent Framework for Complex Tasks Automation. (2025). arXiv:2502.19091 [cs]. https://arxiv.org/abs/2502.19091
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알겠습니다. 주신 내용을 바탕으로 multi-agent 구조를 사용하여 복잡한 작업을 수행하는 방법에 대한 리포트를 Markdown 형식으로 정리해 드리겠습니다.  
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아래는 Markdown 형식의 리포트 예시입니다.

```markdown
# multi-agent 구조를 사용하여 복잡한 작업을 수행하는 방법

## 1. 서론  
복잡한 작업을 효율적이고 유연하게 해결하기 위해 다중 에이전트 시스템(Multi-Agent System, MAS)이 주목받고 있다. MAS는 여러 독립적인 에이전트들이 협력하여 목표를 달성하는 분산 인공지능 시스템으로, 각 에이전트는 특정 역할과 기능을 수행한다. 최근 대규모 언어 모델(LLM) 기반 에이전트들의 등장과 함께 MAS는 더욱 진화하고 있다. 본 리포트에서는 multi-agent 구조의 기본 개념, 구성, 협력 메커니즘, 적용 사례, 한계와 해결 방안을 다룬다. 이를 통해 복잡한 작업 수행에 있어 MAS의 효과적 활용 방법을 제시하고자 한다.

## 2. Multi-Agent 시스템의 개념과 구성  
Multi-Agent 시스템은 자율적으로 동작하는 여러 에이전트들로 구성되며, 각 에이전트는 독립적으로 의사결정과 행동을 수행한다. 일반적으로 MAS는 에이전트, 환경, 상호작용 프로토콜, 협력 및 경쟁 메커니즘으로 구성된다. 에이전트는 자신만의 목표와 지식을 가지고 있으며, 환경과 상호작용하여 정보를 수집하고 목표 달성에 필요한 행동을 선택한다. MAS는 분산 문제 해결, 작업 분배, 자원 관리 등 다양한 영역에 적용 가능하다. 이러한 구조는 복잡한 문제를 모듈화하여 병렬 처리할 수 있도록 해 작업 효율성을 높인다.

## 3. Multi-Agent 간 협력 메커니즘  
복잡한 작업 수행을 위해 에이전트 간의 협력이 필수적이다. 협력 메커니즘은 에이전트 간 정보 공유, 역할 분담, 의사소통 프로토콜, 조정 및 협상 전략으로 구성된다. 예를 들어, LLM 기반 에이전트들은 자연어를 통해 협력하며, 각자 전문화된 지식을 활용해 문제를 분해하고 해결책을 도출한다. 또한, 게임 이론 기반의 최적화 방법을 적용하여 에이전트 간 이익 분배 및 행동을 조율할 수 있다. 협력 메커니즘은 시스템의 완성도와 문제 해결 능력을 크게 향상시킨다.

## 4. 복잡한 작업 수행 사례 연구  
최근 연구에서는 자율 시스템 설계, 자동화된 문제 해결, 대규모 데이터 분석 등에서 MAS가 활용되고 있다. 예를 들어, 논문 "AutoGenesisAgent"에서는 특정 작업에 맞게 스스로 MAS를 설계하고 배치하는 시스템을 제안하였다(Harper, 2024). 다른 연구는 LLM 기반 다중 에이전트 협력 메커니즘을 조사하여 지능형 에이전트들의 협업이 문제 해결에 미치는 영향을 분석하였다(Tran et al., 2025). 또한, Nexus 프레임워크는 경량화 및 확장성을 갖춘 MAS를 제공하여 복잡한 작업 자동화를 지원한다. 이들 사례는 MAS가 복잡한 환경에서 실시간으로 효과적 대응할 수 있음을 보여준다.

## 5. 한계점 및 향후 연구 방향  
MAS는 효율성과 확장성 측면에서 강점을 가지나, 통신 비용 증가, 복잡한 협상 문제, 에이전트 간 신뢰 문제 등 한계도 존재한다. 특히, LLM 기반 에이전트들은 계산 비용과 자원 소모가 크고, 실제 환경 적용 시 불확실성 관리가 어렵다. 향후 연구는 에이전트 간 상호작용 최적화, 자율적 행동 계획, 신뢰성 강화, 분산 학습 기법 적용 등에 주목해야 한다. 또한, 인간과 에이전트의 협업을 고려한 인터페이스 개발도 중요한 연구 분야가 될 것이다.

---

## 참고 문헌  
- Harper, J. (2024). AutoGenesisAgent: Self-Generating Multi-Agent Systems for Complex Tasks. arXiv:2404.17017 [cs]. https://arxiv.org/abs/2404.17017  
- Tran, K.-T., et al. (2025). Multi-Agent Collaboration Mechanisms: A Survey of LLMs. arXiv:2501.06322 [cs]. https://arxiv.org/abs/2501.06322  
- Nexus: A Lightweight and Scalable Multi-Agent Framework for Complex Tasks Automation. (2025). arXiv:2502.19091 [cs]. https://arxiv.org/abs/2502.19091
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# multi-agent 구조를 사용하여 복잡한 작업을 수행하는 방법

## 1. 서론  
복잡한 작업을 효율적이고 유연하게 해결하기 위해 다중 에이전트 시스템(Multi-Agent System, MAS)이 주목받고 있다. MAS는 여러 독립적인 에이전트들이 협력하여 목표를 달성하는 분산 인공지능 시스템으로, 각 에이전트는 특정 역할과 기능을 수행한다. 최근 대규모 언어 모델(LLM) 기반 에이전트들의 등장과 함께 MAS는 더욱 진화하고 있다. 본 리포트에서는 multi-agent 구조의 기본 개념, 구성, 협력 메커니즘, 적용 사례, 한계와 해결 방안을 다룬다. 이를 통해 복잡한 작업 수행에 있어 MAS의 효과적 활용 방법을 제시하고자 한다.

## 2. Multi-Agent 시스템의 개념과 구성  
Multi-Agent 시스템은 자율적으로 동작하는 여러 에이전트들로 구성되며, 각 에이전트는 독립적으로 의사결정과 행동을 수행한다. 일반적으로 MAS는 에이전트, 환경, 상호작용 프로토콜, 협력 및 경쟁 메커니즘으로 구성된다. 에이전트는 자신만의 목표와 지식을 가지고 있으며, 환경과 상호작용하여 정보를 수집하고 목표 달성에 필요한 행동을 선택한다. MAS는 분산 문제 해결, 작업 분배, 자원 관리 등 다양한 영역에 적용 가능하다. 이러한 구조는 복잡한 문제를 모듈화하여 병렬 처리할 수 있도록 해 작업 효율성을 높인다.

## 3. Multi-Agent 간 협력 메커니즘  
복잡한 작업 수행을 위해 에이전트 간의 협력이 필수적이다. 협력 메커니즘은 에이전트 간 정보 공유, 역할 분담, 의사소통 프로토콜, 조정 및 협상 전략으로 구성된다. 예를 들어, LLM 기반 에이전트들은 자연어를 통해 협력하며, 각자 전문화된 지식을 활용해 문제를 분해하고 해결책을 도출한다. 또한, 게임 이론 기반의 최적화 방법을 적용하여 에이전트 간 이익 분배 및 행동을 조율할 수 있다. 협력 메커니즘은 시스템의 완성도와 문제 해결 능력을 크게 향상시킨다.

## 4. 복잡한 작업 수행 사례 연구  
최근 연구에서는 자율 시스템 설계, 자동화된 문제 해결, 대규모 데이터 분석 등에서 MAS가 활용되고 있다. 예를 들어, 논문 "AutoGenesisAgent"에서는 특정 작업에 맞게 스스로 MAS를 설계하고 배치하는 시스템을 제안하였다(Harper, 2024). 다른 연구는 LLM 기반 다중 에이전트 협력 메커니즘을 조사하여 지능형 에이전트들의 협업이 문제 해결에 미치는 영향을 분석하였다(Tran et al., 2025). 또한, Nexus 프레임워크는 경량화 및 확장성을 갖춘 MAS를 제공하여 복잡한 작업 자동화를 지원한다. 이들 사례는 MAS가 복잡한 환경에서 실시간으로 효과적 대응할 수 있음을 보여준다.

## 5. 한계점 및 향후 연구 방향  
MAS는 효율성과 확장성 측면에서 강점을 가지나, 통신 비용 증가, 복잡한 협상 문제, 에이전트 간 신뢰 문제 등 한계도 존재한다. 특히, LLM 기반 에이전트들은 계산 비용과 자원 소모가 크고, 실제 환경 적용 시 불확실성 관리가 어렵다. 향후 연구는 에이전트 간 상호작용 최적화, 자율적 행동 계획, 신뢰성 강화, 분산 학습 기법 적용 등에 주목해야 한다. 또한, 인간과 에이전트의 협업을 고려한 인터페이스 개발도 중요한 연구 분야가 될 것이다.

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## 참고 문헌  
- Harper, J. (2024). AutoGenesisAgent: Self-Generating Multi-Agent Systems for Complex Tasks. arXiv:2404.17017 [cs]. https://arxiv.org/abs/2404.17017  
- Tran, K.-T., et al. (2025). Multi-Agent Collaboration Mechanisms: A Survey of LLMs. arXiv:2501.06322 [cs]. https://arxiv.org/abs/2501.06322  
- Nexus: A Lightweight and Scalable Multi-Agent Framework for Complex Tasks Automation. (2025). arXiv:2502.19091 [cs]. https://arxiv.org/abs/2502.19091
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## 1. 서론  
복잡한 작업을 효율적이고 유연하게 해결하기 위해 다중 에이전트 시스템(Multi-Agent System, MAS)이 주목받고 있다. MAS는 여러 독립적인 에이전트들이 협력하여 목표를 달성하는 분산 인공지능 시스템으로, 각 에이전트는 특정 역할과 기능을 수행한다. 최근 대규모 언어 모델(LLM) 기반 에이전트들의 등장과 함께 MAS는 더욱 진화하고 있다. 본 리포트에서는 multi-agent 구조의 기본 개념, 구성, 협력 메커니즘, 적용 사례, 한계와 해결 방안을 다룬다. 이를 통해 복잡한 작업 수행에 있어 MAS의 효과적 활용 방법을 제시하고자 한다.

## 2. Multi-Agent 시스템의 개념과 구성  
Multi-Agent 시스템은 자율적으로 동작하는 여러 에이전트들로 구성되며, 각 에이전트는 독립적으로 의사결정과 행동을 수행한다. 일반적으로 MAS는 에이전트, 환경, 상호작용 프로토콜, 협력 및 경쟁 메커니즘으로 구성된다. 에이전트는 자신만의 목표와 지식을 가지고 있으며, 환경과 상호작용하여 정보를 수집하고 목표 달성에 필요한 행동을 선택한다. MAS는 분산 문제 해결, 작업 분배, 자원 관리 등 다양한 영역에 적용 가능하다. 이러한 구조는 복잡한 문제를 모듈화하여 병렬 처리할 수 있도록 해 작업 효율성을 높인다.

## 3. Multi-Agent 간 협력 메커니즘  
복잡한 작업 수행을 위해 에이전트 간의 협력이 필수적이다. 협력 메커니즘은 에이전트 간 정보 공유, 역할 분담, 의사소통 프로토콜, 조정 및 협상 전략으로 구성된다. 예를 들어, LLM 기반 에이전트들은 자연어를 통해 협력하며, 각자 전문화된 지식을 활용해 문제를 분해하고 해결책을 도출한다. 또한, 게임 이론 기반의 최적화 방법을 적용하여 에이전트 간 이익 분배 및 행동을 조율할 수 있다. 협력 메커니즘은 시스템의 완성도와 문제 해결 능력을 크게 향상시킨다.

## 4. 복잡한 작업 수행 사례 연구  
최근 연구에서는 자율 시스템 설계, 자동화된 문제 해결, 대규모 데이터 분석 등에서 MAS가 활용되고 있다. 예를 들어, 논문 "AutoGenesisAgent"에서는 특정 작업에 맞게 스스로 MAS를 설계하고 배치하는 시스템을 제안하였다(Harper, 2024). 다른 연구는 LLM 기반 다중 에이전트 협력 메커니즘을 조사하여 지능형 에이전트들의 협업이 문제 해결에 미치는 영향을 분석하였다(Tran et al., 2025). 또한, Nexus 프레임워크는 경량화 및 확장성을 갖춘 MAS를 제공하여 복잡한 작업 자동화를 지원한다. 이들 사례는 MAS가 복잡한 환경에서 실시간으로 효과적 대응할 수 있음을 보여준다.

## 5. 한계점 및 향후 연구 방향  
MAS는 효율성과 확장성 측면에서 강점을 가지나, 통신 비용 증가, 복잡한 협상 문제, 에이전트 간 신뢰 문제 등 한계도 존재한다. 특히, LLM 기반 에이전트들은 계산 비용과 자원 소모가 크고, 실제 환경 적용 시 불확실성 관리가 어렵다. 향후 연구는 에이전트 간 상호작용 최적화, 자율적 행동 계획, 신뢰성 강화, 분산 학습 기법 적용 등에 주목해야 한다. 또한, 인간과 에이전트의 협업을 고려한 인터페이스 개발도 중요한 연구 분야가 될 것이다.

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## 참고 문헌  
- Harper, J. (2024). AutoGenesisAgent: Self-Generating Multi-Agent Systems for Complex Tasks. arXiv:2404.17017 [cs]. https://arxiv.org/abs/2404.17017  
- Tran, K.-T., et al. (2025). Multi-Agent Collaboration Mechanisms: A Survey of LLMs. arXiv:2501.06322 [cs]. https://arxiv.org/abs/2501.06322  
- Nexus: A Lightweight and Scalable Multi-Agent Framework for Complex Tasks Automation. (2025). arXiv:2502.19091 [cs]. https://arxiv.org/abs/2502.19091
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## 1. 서론  
복잡한 작업을 효율적이고 유연하게 해결하기 위해 다중 에이전트 시스템(Multi-Agent System, MAS)이 주목받고 있다. MAS는 여러 독립적인 에이전트들이 협력하여 목표를 달성하는 분산 인공지능 시스템으로, 각 에이전트는 특정 역할과 기능을 수행한다. 최근 대규모 언어 모델(LLM) 기반 에이전트들의 등장과 함께 MAS는 더욱 진화하고 있다. 본 리포트에서는 multi-agent 구조의 기본 개념, 구성, 협력 메커니즘, 적용 사례, 한계와 해결 방안을 다룬다. 이를 통해 복잡한 작업 수행에 있어 MAS의 효과적 활용 방법을 제시하고자 한다.

## 2. Multi-Agent 시스템의 개념과 구성  
Multi-Agent 시스템은 자율적으로 동작하는 여러 에이전트들로 구성되며, 각 에이전트는 독립적으로 의사결정과 행동을 수행한다. 일반적으로 MAS는 에이전트, 환경, 상호작용 프로토콜, 협력 및 경쟁 메커니즘으로 구성된다. 에이전트는 자신만의 목표와 지식을 가지고 있으며, 환경과 상호작용하여 정보를 수집하고 목표 달성에 필요한 행동을 선택한다. MAS는 분산 문제 해결, 작업 분배, 자원 관리 등 다양한 영역에 적용 가능하다. 이러한 구조는 복잡한 문제를 모듈화하여 병렬 처리할 수 있도록 해 작업 효율성을 높인다.

## 3. Multi-Agent 간 협력 메커니즘  
복잡한 작업 수행을 위해 에이전트 간의 협력이 필수적이다. 협력 메커니즘은 에이전트 간 정보 공유, 역할 분담, 의사소통 프로토콜, 조정 및 협상 전략으로 구성된다. 예를 들어, LLM 기반 에이전트들은 자연어를 통해 협력하며, 각자 전문화된 지식을 활용해 문제를 분해하고 해결책을 도출한다. 또한, 게임 이론 기반의 최적화 방법을 적용하여 에이전트 간 이익 분배 및 행동을 조율할 수 있다. 협력 메커니즘은 시스템의 완성도와 문제 해결 능력을 크게 향상시킨다.

## 4. 복잡한 작업 수행 사례 연구  
최근 연구에서는 자율 시스템 설계, 자동화된 문제 해결, 대규모 데이터 분석 등에서 MAS가 활용되고 있다. 예를 들어, 논문 "AutoGenesisAgent"에서는 특정 작업에 맞게 스스로 MAS를 설계하고 배치하는 시스템을 제안하였다(Harper, 2024). 다른 연구는 LLM 기반 다중 에이전트 협력 메커니즘을 조사하여 지능형 에이전트들의 협업이 문제 해결에 미치는 영향을 분석하였다(Tran et al., 2025). 또한, Nexus 프레임워크는 경량화 및 확장성을 갖춘 MAS를 제공하여 복잡한 작업 자동화를 지원한다. 이들 사례는 MAS가 복잡한 환경에서 실시간으로 효과적 대응할 수 있음을 보여준다.

## 5. 한계점 및 향후 연구 방향  
MAS는 효율성과 확장성 측면에서 강점을 가지나, 통신 비용 증가, 복잡한 협상 문제, 에이전트 간 신뢰 문제 등 한계도 존재한다. 특히, LLM 기반 에이전트들은 계산 비용과 자원 소모가 크고, 실제 환경 적용 시 불확실성 관리가 어렵다. 향후 연구는 에이전트 간 상호작용 최적화, 자율적 행동 계획, 신뢰성 강화, 분산 학습 기법 적용 등에 주목해야 한다. 또한, 인간과 에이전트의 협업을 고려한 인터페이스 개발도 중요한 연구 분야가 될 것이다.

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## 참고 문헌  
- Harper, J. (2024). AutoGenesisAgent: Self-Generating Multi-Agent Systems for Complex Tasks. arXiv:2404.17017 [cs]. https://arxiv.org/abs/2404.17017  
- Tran, K.-T., et al. (2025). Multi-Agent Collaboration Mechanisms: A Survey of LLMs. arXiv:2501.06322 [cs]. https://arxiv.org/abs/2501.06322  
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## 1. 서론  
복잡한 작업을 효율적이고 유연하게 해결하기 위해 다중 에이전트 시스템(Multi-Agent System, MAS)이 주목받고 있다. MAS는 여러 독립적인 에이전트들이 협력하여 목표를 달성하는 분산 인공지능 시스템으로, 각 에이전트는 특정 역할과 기능을 수행한다. 최근 대규모 언어 모델(LLM) 기반 에이전트들의 등장과 함께 MAS는 더욱 진화하고 있다. 본 리포트에서는 multi-agent 구조의 기본 개념, 구성, 협력 메커니즘, 적용 사례, 한계와 해결 방안을 다룬다. 이를 통해 복잡한 작업 수행에 있어 MAS의 효과적 활용 방법을 제시하고자 한다.

## 2. Multi-Agent 시스템의 개념과 구성  
Multi-Agent 시스템은 자율적으로 동작하는 여러 에이전트들로 구성되며, 각 에이전트는 독립적으로 의사결정과 행동을 수행한다. 일반적으로 MAS는 에이전트, 환경, 상호작용 프로토콜, 협력 및 경쟁 메커니즘으로 구성된다. 에이전트는 자신만의 목표와 지식을 가지고 있으며, 환경과 상호작용하여 정보를 수집하고 목표 달성에 필요한 행동을 선택한다. MAS는 분산 문제 해결, 작업 분배, 자원 관리 등 다양한 영역에 적용 가능하다. 이러한 구조는 복잡한 문제를 모듈화하여 병렬 처리할 수 있도록 해 작업 효율성을 높인다.

## 3. Multi-Agent 간 협력 메커니즘  
복잡한 작업 수행을 위해 에이전트 간의 협력이 필수적이다. 협력 메커니즘은 에이전트 간 정보 공유, 역할 분담, 의사소통 프로토콜, 조정 및 협상 전략으로 구성된다. 예를 들어, LLM 기반 에이전트들은 자연어를 통해 협력하며, 각자 전문화된 지식을 활용해 문제를 분해하고 해결책을 도출한다. 또한, 게임 이론 기반의 최적화 방법을 적용하여 에이전트 간 이익 분배 및 행동을 조율할 수 있다. 협력 메커니즘은 시스템의 완성도와 문제 해결 능력을 크게 향상시킨다.

## 4. 복잡한 작업 수행 사례 연구  
최근 연구에서는 자율 시스템 설계, 자동화된 문제 해결, 대규모 데이터 분석 등에서 MAS가 활용되고 있다. 예를 들어, 논문 "AutoGenesisAgent"에서는 특정 작업에 맞게 스스로 MAS를 설계하고 배치하는 시스템을 제안하였다(Harper, 2024). 다른 연구는 LLM 기반 다중 에이전트 협력 메커니즘을 조사하여 지능형 에이전트들의 협업이 문제 해결에 미치는 영향을 분석하였다(Tran et al., 2025). 또한, Nexus 프레임워크는 경량화 및 확장성을 갖춘 MAS를 제공하여 복잡한 작업 자동화를 지원한다. 이들 사례는 MAS가 복잡한 환경에서 실시간으로 효과적 대응할 수 있음을 보여준다.

## 5. 한계점 및 향후 연구 방향  
MAS는 효율성과 확장성 측면에서 강점을 가지나, 통신 비용 증가, 복잡한 협상 문제, 에이전트 간 신뢰 문제 등 한계도 존재한다. 특히, LLM 기반 에이전트들은 계산 비용과 자원 소모가 크고, 실제 환경 적용 시 불확실성 관리가 어렵다. 향후 연구는 에이전트 간 상호작용 최적화, 자율적 행동 계획, 신뢰성 강화, 분산 학습 기법 적용 등에 주목해야 한다. 또한, 인간과 에이전트의 협업을 고려한 인터페이스 개발도 중요한 연구 분야가 될 것이다.

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## 참고 문헌  
- Harper, J. (2024). AutoGenesisAgent: Self-Generating Multi-Agent Systems for Complex Tasks. arXiv:2404.17017 [cs]. https://arxiv.org/abs/2404.17017  
- Tran, K.-T., et al. (2025). Multi-Agent Collaboration Mechanisms: A Survey of LLMs. arXiv:2501.06322 [cs]. https://arxiv.org/abs/2501.06322  
- Nexus: A Lightweight and Scalable Multi-Agent Framework for Complex Tasks Automation. (2025). arXiv:2502.19091 [cs]. https://arxiv.org/abs/2502.19091
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RateLimitError                            Traceback (most recent call last)

Cell In[68], line 1
----> 1 output = run_graph(
      2     super_graph,
      3     """주제: multi-agent 구조를 사용하여 복잡한 작업을 수행하는 방법
      4 
      5 상세 가이드라인:  
      6 - 주제에 대한 Arxiv 논문 형식의 리포트 생성
      7 - Outline 생성
      8 - 각각의 Outline 에 대해서 5문장 이상 작성
      9 - 상세내용 작성시 만약 chart 가 필요하면 차트 생성 및 추가
     10 - 한글로 리포트 작성
     11 - 출처는 APA 형식으로 작성
     12 - 최종 결과는 .md 파일로 저장""",
     13     recursive_limit=150,
     14 )


Cell In[58], line 15, in run_graph(graph, message, recursive_limit)
      7 config = RunnableConfig(
      8     recursion_limit=recursive_limit, configurable={"thread_id": random()}
      9 )
     11 inputs = {
     12     "messages": [HumanMessage(content=message)],
     13 }
---> 15 for chunk in graph.stream(inputs, config):
     16     pretty_print_messages(chunk)
     18 return graph.get_state(config).values


File ~/Workspace/Wantedlab/langchain-academy/venv/lib/python3.12/site-packages/langgraph/pregel/main.py:2657, in Pregel.stream(self, input, config, context, stream_mode, print_mode, output_keys, interrupt_before, interrupt_after, durability, subgraphs, debug, **kwargs)
   2655 for task in loop.match_cached_writes():
   2656     loop.output_writes(task.id, task.writes, cached=True)
-> 2657 for _ in runner.tick(
   2658     [t for t in loop.tasks.values() if not t.writes],
   2659     timeout=self.step_timeout,
   2660     get_waiter=get_waiter,
   2661     schedule_task=loop.accept_push,
   2662 ):
   2663     # emit output
   2664     yield from _output(
   2665         stream_mode, print_mode, subgraphs, stream.get, queue.Empty
   2666     )
   2667 loop.after_tick()


File ~/Workspace/Wantedlab/langchain-academy/venv/lib/python3.12/site-packages/langgraph/pregel/_runner.py:162, in PregelRunner.tick(self, tasks, reraise, timeout, retry_policy, get_waiter, schedule_task)
    160 t = tasks[0]
    161 try:
--> 162     run_with_retry(
    163         t,
    164         retry_policy,
    165         configurable={
    166             CONFIG_KEY_CALL: partial(
    167                 _call,
    168                 weakref.ref(t),
    169                 retry_policy=retry_policy,
    170                 futures=weakref.ref(futures),
    171                 schedule_task=schedule_task,
    172                 submit=self.submit,
    173             ),
    174         },
    175     )
    176     self.commit(t, None)
    177 except Exception as exc:


File ~/Workspace/Wantedlab/langchain-academy/venv/lib/python3.12/site-packages/langgraph/pregel/_retry.py:42, in run_with_retry(task, retry_policy, configurable)
     40     task.writes.clear()
     41     # run the task
---> 42     return task.proc.invoke(task.input, config)
     43 except ParentCommand as exc:
     44     ns: str = config[CONF][CONFIG_KEY_CHECKPOINT_NS]


File ~/Workspace/Wantedlab/langchain-academy/venv/lib/python3.12/site-packages/langgraph/_internal/_runnable.py:657, in RunnableSeq.invoke(self, input, config, **kwargs)
    655     # run in context
    656     with set_config_context(config, run) as context:
--> 657         input = context.run(step.invoke, input, config, **kwargs)
    658 else:
    659     input = step.invoke(input, config)


File ~/Workspace/Wantedlab/langchain-academy/venv/lib/python3.12/site-packages/langgraph/_internal/_runnable.py:401, in RunnableCallable.invoke(self, input, config, **kwargs)
    399         run_manager.on_chain_end(ret)
    400 else:
--> 401     ret = self.func(*args, **kwargs)
    402 if self.recurse and isinstance(ret, Runnable):
    403     return ret.invoke(input, config)


Cell In[55], line 63, in create_team_supervisor.<locals>.supervisor(state)
     62 def supervisor(state: ResearchState):
---> 63     response = supervisor_chain.invoke(state["messages"])
     64     return {"next_agent": response.next_agent}


File ~/Workspace/Wantedlab/langchain-academy/venv/lib/python3.12/site-packages/langchain_core/runnables/base.py:3246, in RunnableSequence.invoke(self, input, config, **kwargs)
   3244                 input_ = context.run(step.invoke, input_, config, **kwargs)
   3245             else:
-> 3246                 input_ = context.run(step.invoke, input_, config)
   3247 # finish the root run
   3248 except BaseException as e:


File ~/Workspace/Wantedlab/langchain-academy/venv/lib/python3.12/site-packages/langchain_core/runnables/base.py:5711, in RunnableBindingBase.invoke(self, input, config, **kwargs)
   5704 @override
   5705 def invoke(
   5706     self,
   (...)   5709     **kwargs: Optional[Any],
   5710 ) -> Output:
-> 5711     return self.bound.invoke(
   5712         input,
   5713         self._merge_configs(config),
   5714         **{**self.kwargs, **kwargs},
   5715     )


File ~/Workspace/Wantedlab/langchain-academy/venv/lib/python3.12/site-packages/langchain_core/language_models/chat_models.py:395, in BaseChatModel.invoke(self, input, config, stop, **kwargs)
    383 @override
    384 def invoke(
    385     self,
   (...)    390     **kwargs: Any,
    391 ) -> BaseMessage:
    392     config = ensure_config(config)
    393     return cast(
    394         "ChatGeneration",
--> 395         self.generate_prompt(
    396             [self._convert_input(input)],
    397             stop=stop,
    398             callbacks=config.get("callbacks"),
    399             tags=config.get("tags"),
    400             metadata=config.get("metadata"),
    401             run_name=config.get("run_name"),
    402             run_id=config.pop("run_id", None),
    403             **kwargs,
    404         ).generations[0][0],
    405     ).message


File ~/Workspace/Wantedlab/langchain-academy/venv/lib/python3.12/site-packages/langchain_core/language_models/chat_models.py:1025, in BaseChatModel.generate_prompt(self, prompts, stop, callbacks, **kwargs)
   1016 @override
   1017 def generate_prompt(
   1018     self,
   (...)   1022     **kwargs: Any,
   1023 ) -> LLMResult:
   1024     prompt_messages = [p.to_messages() for p in prompts]
-> 1025     return self.generate(prompt_messages, stop=stop, callbacks=callbacks, **kwargs)


File ~/Workspace/Wantedlab/langchain-academy/venv/lib/python3.12/site-packages/langchain_core/language_models/chat_models.py:842, in BaseChatModel.generate(self, messages, stop, callbacks, tags, metadata, run_name, run_id, **kwargs)
    839 for i, m in enumerate(input_messages):
    840     try:
    841         results.append(
--> 842             self._generate_with_cache(
    843                 m,
    844                 stop=stop,
    845                 run_manager=run_managers[i] if run_managers else None,
    846                 **kwargs,
    847             )
    848         )
    849     except BaseException as e:
    850         if run_managers:


File ~/Workspace/Wantedlab/langchain-academy/venv/lib/python3.12/site-packages/langchain_core/language_models/chat_models.py:1091, in BaseChatModel._generate_with_cache(self, messages, stop, run_manager, **kwargs)
   1089     result = generate_from_stream(iter(chunks))
   1090 elif inspect.signature(self._generate).parameters.get("run_manager"):
-> 1091     result = self._generate(
   1092         messages, stop=stop, run_manager=run_manager, **kwargs
   1093     )
   1094 else:
   1095     result = self._generate(messages, stop=stop, **kwargs)


File ~/Workspace/Wantedlab/langchain-academy/venv/lib/python3.12/site-packages/langchain_openai/chat_models/base.py:1213, in BaseChatOpenAI._generate(self, messages, stop, run_manager, **kwargs)
   1211     if raw_response is not None and hasattr(raw_response, "http_response"):
   1212         e.response = raw_response.http_response  # type: ignore[attr-defined]
-> 1213     raise e
   1214 if (
   1215     self.include_response_headers
   1216     and raw_response is not None
   1217     and hasattr(raw_response, "headers")
   1218 ):
   1219     generation_info = {"headers": dict(raw_response.headers)}


File ~/Workspace/Wantedlab/langchain-academy/venv/lib/python3.12/site-packages/langchain_openai/chat_models/base.py:1181, in BaseChatOpenAI._generate(self, messages, stop, run_manager, **kwargs)
   1178 payload.pop("stream")
   1179 try:
   1180     raw_response = (
-> 1181         self.root_client.chat.completions.with_raw_response.parse(
   1182             **payload
   1183         )
   1184     )
   1185     response = raw_response.parse()
   1186 except openai.BadRequestError as e:


File ~/Workspace/Wantedlab/langchain-academy/venv/lib/python3.12/site-packages/openai/_legacy_response.py:364, in to_raw_response_wrapper.<locals>.wrapped(*args, **kwargs)
    360 extra_headers[RAW_RESPONSE_HEADER] = "true"
    362 kwargs["extra_headers"] = extra_headers
--> 364 return cast(LegacyAPIResponse[R], func(*args, **kwargs))


File ~/Workspace/Wantedlab/langchain-academy/venv/lib/python3.12/site-packages/openai/resources/chat/completions/completions.py:183, in Completions.parse(self, messages, model, audio, response_format, frequency_penalty, function_call, functions, logit_bias, logprobs, max_completion_tokens, max_tokens, metadata, modalities, n, parallel_tool_calls, prediction, presence_penalty, prompt_cache_key, reasoning_effort, safety_identifier, seed, service_tier, stop, store, stream_options, temperature, tool_choice, tools, top_logprobs, top_p, user, verbosity, web_search_options, extra_headers, extra_query, extra_body, timeout)
    176 def parser(raw_completion: ChatCompletion) -> ParsedChatCompletion[ResponseFormatT]:
    177     return _parse_chat_completion(
    178         response_format=response_format,
    179         chat_completion=raw_completion,
    180         input_tools=chat_completion_tools,
    181     )
--> 183 return self._post(
    184     "/chat/completions",
    185     body=maybe_transform(
    186         {
    187             "messages": messages,
    188             "model": model,
    189             "audio": audio,
    190             "frequency_penalty": frequency_penalty,
    191             "function_call": function_call,
    192             "functions": functions,
    193             "logit_bias": logit_bias,
    194             "logprobs": logprobs,
    195             "max_completion_tokens": max_completion_tokens,
    196             "max_tokens": max_tokens,
    197             "metadata": metadata,
    198             "modalities": modalities,
    199             "n": n,
    200             "parallel_tool_calls": parallel_tool_calls,
    201             "prediction": prediction,
    202             "presence_penalty": presence_penalty,
    203             "prompt_cache_key": prompt_cache_key,
    204             "reasoning_effort": reasoning_effort,
    205             "response_format": _type_to_response_format(response_format),
    206             "safety_identifier": safety_identifier,
    207             "seed": seed,
    208             "service_tier": service_tier,
    209             "stop": stop,
    210             "store": store,
    211             "stream": False,
    212             "stream_options": stream_options,
    213             "temperature": temperature,
    214             "tool_choice": tool_choice,
    215             "tools": tools,
    216             "top_logprobs": top_logprobs,
    217             "top_p": top_p,
    218             "user": user,
    219             "verbosity": verbosity,
    220             "web_search_options": web_search_options,
    221         },
    222         completion_create_params.CompletionCreateParams,
    223     ),
    224     options=make_request_options(
    225         extra_headers=extra_headers,
    226         extra_query=extra_query,
    227         extra_body=extra_body,
    228         timeout=timeout,
    229         post_parser=parser,
    230     ),
    231     # we turn the `ChatCompletion` instance into a `ParsedChatCompletion`
    232     # in the `parser` function above
    233     cast_to=cast(Type[ParsedChatCompletion[ResponseFormatT]], ChatCompletion),
    234     stream=False,
    235 )


File ~/Workspace/Wantedlab/langchain-academy/venv/lib/python3.12/site-packages/openai/_base_client.py:1259, in SyncAPIClient.post(self, path, cast_to, body, options, files, stream, stream_cls)
   1245 def post(
   1246     self,
   1247     path: str,
   (...)   1254     stream_cls: type[_StreamT] | None = None,
   1255 ) -> ResponseT | _StreamT:
   1256     opts = FinalRequestOptions.construct(
   1257         method="post", url=path, json_data=body, files=to_httpx_files(files), **options
   1258     )
-> 1259     return cast(ResponseT, self.request(cast_to, opts, stream=stream, stream_cls=stream_cls))


File ~/Workspace/Wantedlab/langchain-academy/venv/lib/python3.12/site-packages/openai/_base_client.py:1047, in SyncAPIClient.request(self, cast_to, options, stream, stream_cls)
   1044             err.response.read()
   1046         log.debug("Re-raising status error")
-> 1047         raise self._make_status_error_from_response(err.response) from None
   1049     break
   1051 assert response is not None, "could not resolve response (should never happen)"


RateLimitError: Error code: 429 - {'error': {'message': 'Rate limit reached for gpt-4.1-mini in organization org-KGlzyyKKPAOvnBZIfqcIHohv on tokens per min (TPM): Limit 200000, Used 176103, Requested 23933. Please try again in 10ms. Visit https://platform.openai.com/account/rate-limits to learn more.', 'type': 'tokens', 'param': None, 'code': 'rate_limit_exceeded'}}

During task with name 'Supervisor' and id '79cee721-704f-73f1-fbc2-4a99fb920104'

from IPython.display import Markdown
 
if hasattr(output["messages"][-1], "content"):
    display(Markdown(output["messages"][-1].content))
else:
    display(Markdown(output["messages"][-1]))