DEVOCEAN

저희 스터디는 MCP·A2A 프로토콜을 바탕으로 실제로 돌아가는 멀티 에이전트 앱을 만드는 것을 목표로 꾸준히 활동하는 중입니다!

🔥 5회차 모임 업데이트 사항

• 드디어 OpenAI API 구매!

  좀 더 풍부한 답변 생성을 위해 OpenAI API를 결제했습니다 :)

• 각자의 에이전트 구현체 공유

  github Organization을 만들어서 각자의 구현체를 공유하고, 에이전트 설계 사상, 그 과정에서 나온 인사이트를 공유했습니다

• Agent Orchestration 패턴 정리

  이제 에이전트 간의 연동을 염두에 둘 때가 되어 어떤 방식으로 Agent Orchestratino을 수행할 것인지에 대한 논의가 있었습니다.

✅ 결정된 방향

논의 결과

1) 데이터 수집 에이전트를 따로 두어 데이터의 integrity를 확보하고,

2) 각 에이전트를 병렬로 호출한 다음,

3) 결과를 종합해서 추천 리포트를 써주는 방식으로 Agent orchestration을 수행하기로 했습니다!

1. 데이터 수집 전담 에이전트(Data Aggregator)

   • 뉴스, 재무 데이터, 기업 이벤트, 시장 지표 등 표준화된 원천 데이터를 캐싱/정규화

   • 분석 에이전트들은 이 공통 데이터 뷔페에서 필요한 것만 집어 가는 구조

2. 분석 에이전트 병렬 호출(Parallel Fan-out)

   • 서로 독립적으로 동시에 실행 (시간 단축 + 관점 다양성 확보)

   • 출력은 공통 스키마로 강제(score 0~1, rationale 등)

3. 리포트 생성 (Report Synthesizer)

   • 개별 점수/근거를 가중 통합하고 충돌을 요약

   • 최종 산출물은 추천 리포트 형태(요약, 핵심 근거, 리스크, 체크리스트)

드디어 A2A 프로토콜을 활용해 여러 에이전트를 엮어볼 때가 되었네요.

연휴가 끝나고 나면 전체 에이전트를 한번에 동작시켜 볼 수 있을 것 같습니다.

이제 스터디 기간이 두 달도 채 남지 않았는데, 마무리까지 열심히 해보도록 하겠습니다 💪🏻