LangGraph/CrewAI로 프로덕션 준비가 완료된 에이전트를 구축하고 전체 플레이북을 문서화했습니다. 10~15명의 베타 테스터를 모집합니다.
I built a resilient production-ready agent with LangGraph/CrewAI and documented the full playbook. Looking for 10-15 beta testers.
핵심 요약
LangGraph와 CrewAI를 활용한 프로덕션급 에이전트 구축 노하우를 담은 플레이북 베타 테스터 모집.
- 프로덕션 안정성 — 재시도, 상태 유지, 자동 확장을 통해 에이전트의 안정성을 확보함.
- 인프라 문제 해결 — 에이전트 개발의 병목인 데브옵스 작업(큐, 레디스 등)을 최소화함.
- 코드 중심 가이드 — 10개 레슨으로 구성된 실전 플레이북을 통해 에이전트 구축 과정을 문서화함.
여러분, 안녕하세요.
LangGraph와 CrewAI로 여러 에이전트를 배포해 보았는데, 로컬에서는 잘 작동하다가도 프로덕션 환경에서는 완전히 무너지는 경험을 했습니다. 그래서 이 문제를 완전히 해결하기로 마음먹었습니다.
긴 체인에서 재시도가 폭주하고, 재시작이나 배포 시 상태가 사라지고, 실제 에이전트 로직을 만드는 대신 수동 큐, Redis, Celery를 붙잡고 몇 주를 허비하며, 유용한 관측 가능성(observability)은 거의 없는 등의 문제들이 계속 발생했습니다.
그래서 저는 프로덕션 준비가 완료된 탄력적인 에이전트를 구축했고, 그 과정에서 배운 모든 것을 전체 플레이북으로 문서화했습니다.
이 과정에서 얻은 주요 교훈은 다음과 같습니다:
- 프로덕션 안정성은 처음부터 고려되어야 합니다. 재시도, 상태 유지, 자동 확장을 처리하면 에이전트 전체가 불안정하지 않고 견고하게 느껴집니다.
- 인프라 부분이 실제로 대부분의 에이전트가 죽는 지점입니다. 1~2일이면 프로토타입을 만들 수 있지만, 매번 프로덕션에서 안정적으로 실행되게 만드는 데 몇 주씩 걸렸습니다.
- 인프라가 아닌 에이전트 로직에 시간을 써야 합니다. 에이전트를 프로덕션에 올리려고 할 때, 지루한 데브옵스 작업(큐, 워커, Redis, 재시도 로직 등)이 시간의 대부분을 잡아먹습니다.
저는 그 모든 고통과 해결책을 10개의 레슨으로 구성된 코드 중심 플레이북으로 만들었습니다. 제가 처음 프로덕션 에이전트와 씨름할 때 정말 필요했던 바로 그 가이드입니다.
첫 번째 베타 테스터가 되어주실 진지한 LangChain/CrewAI 빌더 10~15분을 찾고 있습니다.
무엇이 작동하고, 무엇이 고장 나며, 무엇이 여전히 부족한지에 대한 솔직한 기술적 피드백을 주시는 대가로 전체 플레이북을 무료로 제공해 드립니다.
관심이 있으시면 아래에 댓글을 남겨주세요. DM으로 자세한 내용을 보내드리겠습니다.
