계층형 감독자(오케스트레이터 + 작업자)

감독자 패턴

구조

계층 구조를 사용하는 이유

LangGraph Implementation

from langgraph.graph import StateGraph, END
from typing import TypedDict, Annotated
import operator

class State(TypedDict):
    messages: Annotated[list, operator.add]
    next: str

def supervisor(state):
    # Ask LLM which worker should handle this
    decision = supervisor_llm.invoke(state['messages']).content   # 'researcher' / 'coder' / 'FINISH'
    return {'next': decision}

def researcher(state):
    result = research_agent.run(state['messages'][-1].content)
    return {'messages': [{'role': 'tool', 'content': result}], 'next': 'supervisor'}

def coder(state):
    result = code_agent.run(state['messages'][-1].content)
    return {'messages': [{'role': 'tool', 'content': result}], 'next': 'supervisor'}

Wiring the Graph

g = StateGraph(State)
g.add_node('supervisor', supervisor)
g.add_node('researcher', researcher)
g.add_node('coder', coder)

g.set_entry_point('supervisor')
g.add_conditional_edges(
    'supervisor',
    lambda s: s['next'],
    {'researcher': 'researcher', 'coder': 'coder', 'FINISH': END}
)
g.add_edge('researcher', 'supervisor')
g.add_edge('coder', 'supervisor')

app = g.compile()

작업자의 독립성

작업자별 도구 집합

통신 형식

class WorkerResult(BaseModel):
    summary: str
    citations: list[str]
    next_step_suggestion: str = ''

종료

다단계 계층 구조

비용 구조

사용할 때

안티 패턴

감독자의 역할

복습