자체 구축 에이전트: LangChain4j 실험
OpenAI
코드 어시스턴트가 LangChain4j 문서를 사용하여 자기 복제 에이전트를 구축하는 실험입니다. 그 결과 시스템은 버그를 수정하고 테스트를 통과할 수 있었지만, 초기에는 GPT-4o로 실패했고 GPT-5-mini로 성공했습니다. 워크플로 기반 접근 방식은 감독자 기반 방식보다 3배 더 빠른 것으로 입증되었습니다.
InfoQ 차이나 팀은 흥미로운 메타 실험을 진행했다. 코드 어시스턴트(code assistant)에게 LangChain4j 문서를 제공하고, 이 문서를 활용해 코드를 작성·테스트·디버깅할 수 있는 에이전트를 만들어보라고 요청한 것이다. 이 코드 어시스턴트는 슈퍼바이저 패턴(supervisor pattern)을 기반으로 한 멀티 에이전트 시스템을 설계했으며, ExplorerAgent, PlannerAgent, ImplementerAgent, ExecutorAgent라는 네 개의 서브에이전트로 구성했다. 첫 번째 버전은 전문 코드 어시스턴트의 작동 방식을 모방하며 인상적인 성과를 보였다. 이를 테스트하기 위해 팀은 네 가지 결함이 있는 메서드를 가진 Calculator 클래스의 버그를 수정하도록 시켰다. 처음에 OpenAI의 GPT-4o를 사용했을 때, 시스템은 '100회 연속 도구 호출 초과(exceeded 100 sequential tool invocations)' 오류와 함께 실패했다. GPT-5-mini로 전환하자 시스템은 모든 버그를 성공적으로 수정했고, 11개의 테스트를 실패 없이 통과시켰다. 팀은 또한 워크플로 기반(workflow-based) 대안도 살펴봤는데, 이는 계획과 실행을 위한 루프를 포함한 다섯 단계의 시퀀스를 사용했으며 SummarizerAgent도 함께 활용했다. 이 대안 역시 버그를 수정하는 데 성공했을 뿐 아니라, 슈퍼바이저 기반 버전보다 세 배나 빠르게 작동해 6분 이상이 아닌 단 2분 만에 작업을 마쳤다. 이 프로젝트는 공개 코드 저장소를 통해 확인할 수 있다.
출처: InfoQ 中国 —
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