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에이전트 도구 관리 플랫폼 구축: 실용적인 아키텍처 가이드

Barbara Streisand

Nov 28, 2024 pm 06:29 PM

Building an Agent Tool Management Platform: A Practical Architecture Guide

이 기사에서는 엔터프라이즈 수준의 AI 에이전트 도구 관리 플랫폼을 설계하고 구현하는 과정을 안내합니다. AI 에이전트 시스템을 구축하든 도구 관리 플랫폼에 관심이 있든 여기에서 실용적인 디자인 패턴과 기술 솔루션을 찾을 수 있습니다.

도구 관리 플랫폼이 필요한 이유는 무엇입니까?

AI 에이전트 시스템이 수십, 심지어 수백 가지의 다양한 도구를 처리해야 한다고 상상해 보세요.

도구 등록 및 검색은 어떻게 관리하나요?
접근권한은 어떻게 관리하나요?
각 도구의 사용량을 어떻게 추적하나요?
시스템 상태를 어떻게 모니터링합니까?

여기서 도구 관리 플랫폼이 등장합니다.

핵심 기능 디자인

1. 도구등록센터

도구 등록 센터를 도서관 색인 시스템으로 생각하세요. 모든 도구의 "식별 정보"를 관리합니다.

1.1 기본 정보 관리

# Tool registration example
class ToolRegistry:
    def register_tool(self, tool_info: dict):
        """
        Register a new tool
        tool_info = {
            "name": "Text Translation Tool",
            "id": "translate_v1",
            "description": "Supports multi-language text translation",
            "version": "1.0.0",
            "api_schema": {...}
        }
        """
        # Validate required information
        self._validate_tool_info(tool_info)
        # Store in database
        self.db.save_tool(tool_info)

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1.2 데이터베이스 설계

-- Core table structure
CREATE TABLE tools (
    id VARCHAR(50) PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(100) NOT NULL,
    description TEXT,
    version VARCHAR(20),
    api_schema JSON,
    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

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2. 동적 로딩 메커니즘

휴대폰의 앱과 같은 도구를 생각해 보세요. 언제든지 앱을 설치, 업데이트, 제거할 수 있어야 합니다.

class ToolLoader:
    def __init__(self):
        self._loaded_tools = {}

    def load_tool(self, tool_id: str):
        """Dynamically load a tool"""
        if tool_id in self._loaded_tools:
            return self._loaded_tools[tool_id]

        tool_info = self.registry.get_tool(tool_id)
        tool = self._create_tool_instance(tool_info)
        self._loaded_tools[tool_id] = tool
        return tool

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3. 접근 통제

직원에게 서로 다른 출입 카드를 할당하는 것처럼 누가 어떤 도구를 사용할 수 있는지 제어해야 합니다.

class ToolAccessControl:
    def check_permission(self, user_id: str, tool_id: str) -> bool:
        """Check if user has permission to use a tool"""
        user_role = self.get_user_role(user_id)
        tool_permissions = self.get_tool_permissions(tool_id)

        return user_role in tool_permissions

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4. 통화 추적

패키지 배송을 추적하는 것처럼 각 도구 호출의 전체 프로세스를 알아야 합니다.

class ToolTracer:
    def trace_call(self, tool_id: str, params: dict):
        span = self.tracer.start_span(
            name=f"tool_call_{tool_id}",
            attributes={
                "tool_id": tool_id,
                "params": json.dumps(params),
                "timestamp": time.time()
            }
        )
        return span

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5. 모니터링 및 경고

문제를 신속하게 감지하고 처리하려면 시스템에 '상태 확인' 메커니즘이 필요합니다.

class ToolMonitor:
    def collect_metrics(self, tool_id: str):
        """Collect tool usage metrics"""
        metrics = {
            "qps": self._calculate_qps(tool_id),
            "latency": self._get_avg_latency(tool_id),
            "error_rate": self._get_error_rate(tool_id)
        }
        return metrics

    def check_alerts(self, metrics: dict):
        """Check if alerts need to be triggered"""
        if metrics["error_rate"] > 0.1:  # Error rate > 10%
            self.send_alert("High Error Rate Alert")

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실제 사례

구체적인 사용 시나리오를 살펴보겠습니다.

# Initialize platform
platform = ToolPlatform()

# Register new tool
platform.registry.register_tool({
    "id": "weather_v1",
    "name": "Weather Query Tool",
    "description": "Get weather information for major cities worldwide",
    "version": "1.0.0",
    "api_schema": {
        "input": {
            "city": "string",
            "country": "string"
        },
        "output": {
            "temperature": "float",
            "weather": "string"
        }
    }
})

# Use tool
async def use_weather_tool(city: str):
    # Permission check
    if not platform.access_control.check_permission(user_id, "weather_v1"):
        raise PermissionError("No permission to use this tool")

    # Load tool
    tool = platform.loader.load_tool("weather_v1")

    # Call tracing
    with platform.tracer.trace_call("weather_v1", {"city": city}):
        result = await tool.query_weather(city)

    # Collect metrics
    platform.monitor.collect_metrics("weather_v1")

    return result

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