HyperAI초신경
Back to Headlines

A2A, MCP, LangChain으로 만든 다중 에이전트 챗봇 소개

24일 전

A2A + MCP + LangChain = 강력한 에이전트 통신 이 스토리에서는 A2A, MCP, 그리고 LangChain을 활용하여 다중 에이전트 챗봇을 만드는 방법에 대해 간단한 튜토리얼을 제공합니다. 최근에 'Agent2Agent 프로토콜'과 'Model Context 프로토콜'에 대한 영상을 제작했고, 한 시청자가 A2A와 MCP를 결합한 챗봇을 만들 수 있는지 물어봤습니다. 이 요청을 충족시키려고 노력한 결과, LangChain을 사용하여 최신 주식 뉴스를 분석하고 스크레이핑할 수 있는 챗봇을 개발했습니다. AI 기술이 급속도로 발전하면서, 지능형 시스템 구축 방식을 재정의하는 두 가지 핵심 프로토콜이 등장했습니다: 구글의 Agent-to-Agent 프로토콜(A2A)과 Model Context 프로토콜(MCP). 이 두 프로토콜은 AI 아키텍처 개발의 다른 차원을 나타내지만, 함께 미래를 향해 나아가고 있습니다. 우리는 결정론적인 프로그래밍에서 자율적 협업 시스템으로 전환하고 있습니다. MCP(Model Context Protocol)는 도구 접근을 위한 프로토콜입니다. 다양한 도구, 데이터, 및 리소스와 대화형 언어 모델이 상호작용하는 표준 방법을 정의합니다. 쉽게 말해, MCP는 AI가 프로그래머가 함수를 호출하듯이 다양한 기능을 사용할 수 있게 해줍니다. A2A(Agent-to-Agent Protocol)는 에이전트 협력을 중점으로 다루며, 지능형 에이전트들이 서로를 발견, 의사소통, 협력할 수 있는 방법을 설정합니다. 이런 협력 시스템은 복잡한 문제 해결에 더 효율적이며, 다양한 업무 환경에서 유연하게 적용될 수 있습니다. LangChain은 이러한 프로토콜들을 결합하여 더욱 강력한 챗봇을 구현하는 데 사용되었습니다. LangChain은 대화형 언어 모델과 다양한 API, 웹 스크레이핑, 데이터베이스 연동 등을 통합하여 챗봇이 실시간 정보를 처리하고 응답할 수 있도록 합니다. 이를 통해 챗봇은 최신 주식 뉴스나 다른 중요한 정보를 자동으로 수집하고 분석하여 사용자에게 제공할 수 있습니다. 실제 튜토리얼에서는 다음과 같은 단계를 따릅니다: 1. A2A 프로토콜 설정: 에이전트들의 상호작용을 위한 기본 프레임워크를 구축합니다. 2. MCP 프로토콜 적용: 에이전트가 다양한 도구와 데이터에 접근할 수 있도록 표준화된 인터페이스를 설정합니다. 3. LangChain 통합: LangChain을 활용하여 챗봇이 자연스럽게 대화하며 필요한 정보를 자동으로 수집하고 분석할 수 있도록 합니다. 이 과정을 통해 개발된 챗봇은 여러 에이전트가 동시에 작동하며, 각각의 업무를 수행한 후 결과를 공유하고 협력할 수 있습니다. 예를 들어, 주식 뉴스를 수집하는 에이전트, 데이터를 분석하는 에이전트, 사용자와 대화하는 에이전트가 함께 작동하여 최적의 서비스를 제공할 수 있습니다. 이러한 다중 에이전트 챗봇의 장점은 다음과 같습니다: - 실시간 정보 제공: 주식 뉴스, 시장 동향 등의 실시간 정보를 제공하여 사용자의 의사결정을 지원합니다. - 효율적인 문제 해결: 다수의 에이전트가 각기 다른 업무를 수행하여 복잡한 문제를 더 효과적으로 해결합니다. - 확장성: 새로운 에이전트나 도구를 쉽게 추가하여 시스템을 확장할 수 있습니다. 업계 전문가들은 이 프로젝트를 매우 긍정적으로 평가하고 있습니다. A2A와 MCP, LangChain의 결합은 단순히 챗봇을 넘어, 다양한 산업 분야에서 활용 가능한 자율적 협업 시스템의 가능성을 열어주고 있다고 평가합니다. 특히, 금융, 고객 서비스, 헬스케어 등에서 실시간 정보 처리와 개인화된 서비스 제공 능력이 크게 향상될 것으로 예상됩니다. 구글의 A2A 프로토콜과 MCP 프로토콜은 AI 기술의 발전을 가속화하고, LangChain은 이러한 기술들을 실제 애플리케이션에 적용할 수 있는 플랫폼을 제공합니다. 이 세 가지 기술의 결합은 앞으로의 AI 개발에서 중요한 역할을 할 것이라고 전문가들은 내다보고 있습니다. 또한, 이러한 챗봇들은 기업이나 개인 모두에게 유용한 도구가 될 것이며, AI의 미래를 더욱 밝게 만들 것입니다.

Related Links