다중 에이전트 협업 데모
LangGraph 프레임워크를 기반으로 구축된 AI 에이전트들이 어떻게 협력하여 복잡한 데이터 분석 과제를 수행하는지 확인해보세요. 각 에이전트는 특정 역할을 수행하며, 워크플로우는 인간의 검토를 통해 신뢰성을 확보합니다.
Multi-Agent Workflow
Multiple AI agents collaborate — Planner, DataFetcher, Synthesizer, and ReportGen with human review
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5 scenes
데모 시나리오 개요
이 데모는 "특정 해역의 해수면 온도 변화와 특정 어종의 출현 빈도 사이의 상관관계 분석"이라는 가상의 연구 목표를 시뮬레이션합니다.
- 연구 계획 AI (Planner): 목표를 구체적인 실행 계획으로 분해합니다.
- 데이터 수집 AI (Data Fetcher): 해양학, 생태학 데이터베이스 및 웹에서 관련 정보를 수집합니다.
- 데이터 분석 AI (Synthesizer): 수집된 데이터를 종합하여 통계적 상관관계를 도출합니다.
- 보고서 생성 AI (Report Generator): 분석 결과를 바탕으로 구조화된 보고서를 작성합니다.
- 인간 검토자 (Human-in-the-Loop): 최종 결과물을 검토하고, 승인하거나 수정을 요청하여 워크플로우의 다음 단계를 결정합니다.