VoltAgent: 개발자를 위한 TypeScript AI 에이전트 프레임워크 완벽 가이드

AI 에이전트 개발에는 두 가지 접근법이 있습니다. 처음부터 모든 것을 구축하여 유연성은 높지만 복잡하고 시간이 많이 소요되는 방식, 그리고 노코드 도구를 사용하여 빠르게 시작할 수 있지만 확장성이 제한되는 방식입니다. VoltAgent는 이 두 접근법 사이의 균형점을 제공하는 오픈소스 TypeScript 프레임워크로, 개발자들이 보다 효율적으로 AI 에이전트를 구축할 수 있도록 돕습니다.

VoltAgent란 무엇인가?

VoltAgent는 개발자들이 AI 에이전트 애플리케이션을 쉽게 구축할 수 있도록 돕는 오픈소스 TypeScript 프레임워크입니다. 대규모 언어 모델(LLM)에 의해 구동되는 이 에이전트들은 환경을 인식하고, 결정을 내리고, 목표를 달성하기 위한 행동을 취할 수 있습니다.

VoltAgent는 모듈식 빌딩 블록, 표준화된 패턴, 추상화를 제공하여 복잡한 AI 에이전트 개발 과정을 단순화합니다. 챗봇, 가상 비서, 자동화된 워크플로우, 또는 멀티 에이전트 시스템 등 다양한 AI 애플리케이션을 더 빠르고 효율적으로 구축할 수 있습니다.

VoltAgent의 주요 특징

1. 모듈식 구조

VoltAgent는 처음부터 모든 것을 구축하는 대신 사용 준비가 완료된 모듈식 빌딩 블록을 제공합니다:

코어 엔진(@voltagent/core): VoltAgent의 핵심으로, AI 에이전트에 필요한 기본 기능을 제공합니다. 특정 역할, 도구, 메모리를 가진 개별 에이전트를 정의할 수 있습니다.
확장 가능한 패키지: @voltagent/voice와 같은 패키지로 음성 상호작용 기능을 추가하는 등 기능을 확장할 수 있습니다.
개발자 에코시스템: create-voltagent-app, @voltagent/cli, 시각적 VoltAgent Console과 같은 도구로 빠른 설정, 모니터링, 디버깅이 가능합니다.

2. 멀티 에이전트 시스템

VoltAgent를 사용하면 복잡한 애플리케이션을 여러 특수화된 에이전트를 조율하는 감독자(Supervisor) 에이전트를 통해 설계할 수 있습니다. 이를 통해 복잡한 작업을 보다 작고 관리하기 쉬운 단위로 분해할 수 있습니다.

3. 도구 통합 및 라이프사이클

에이전트를 사용자 정의 또는 사전 구축된 도구(함수)로 장착하여 외부 시스템과 상호작용할 수 있습니다. 타입 안전성(Zod), 라이프사이클 훅, 취소 지원을 제공합니다. 또한 Model Context Protocol (MCP) 표준을 준수하는 외부 도구 서버에 연결할 수 있습니다.

4. 유연한 LLM 지원

다양한 LLM 제공업체(OpenAI, Anthropic, Google 등)와 원활하게 통합되며 모델 간 쉽게 전환할 수 있습니다. 이는 특정 AI 제공업체에 종속되지 않고 언제든지 변경할 수 있는 유연성을 제공합니다.

5. 메모리 관리

에이전트가 다양한 구성 가능한 메모리 제공업체를 사용하여 상호작용 전반에 걸쳐 컨텍스트를 유지할 수 있게 합니다. 이를 통해 보다 자연스럽고 맥락을 인식하는 대화가 가능해집니다.

6. RAG(Retrieval-Augmented Generation) 지원

VoltAgent는 Retriever 시스템을 통해 RAG 기능을 쉽게 구현할 수 있도록 지원합니다. BaseRetriever 추상 클래스를 확장하여 커스텀 Retriever를 만들고, 이를 Agent에 직접 연결하거나 도구로 제공할 수 있습니다. 이를 통해 에이전트가 외부 데이터 소스(문서, 데이터베이스, 벡터 저장소 등)에서 관련 정보를 검색하고 이를 기반으로 더 정확하고 맥락에 맞는 응답을 생성할 수 있습니다.

7. 시각적 모니터링과 디버깅

VoltAgent Console을 통해 에이전트 상태, 상호작용, 로그, 성능을 시각적으로 모니터링할 수 있습니다. 이는 복잡한 에이전트 시스템을 이해하고 디버깅하는 데 큰 도움이 됩니다.

VoltAgent의 장점

기존 접근법과의 비교

AI 애플리케이션 개발에는 일반적으로 두 가지 접근법이 있습니다:

DIY 접근법: 기본 AI 제공업체 도구를 사용하면 통제력은 있지만, 복잡하고 관리하기 어려운 코드와 반복적인 노력이 필요합니다.
노코드 빌더: 초기에는 단순하지만, 커스터마이징, 제공업체 선택, 복잡성에 제한이 생기는 경우가 많습니다.

VoltAgent는 이 두 극단 사이의 균형을 제공하며, 개발자를 제한하지 않으면서 구조와 컴포넌트를 제공합니다:

더 빠른 개발: 처음부터 시작하는 것보다 사전 구축된 컴포넌트로 개발 속도를 높입니다.
유지보수 가능한 코드: 쉬운 업데이트와 디버깅을 위한 조직화를 권장합니다.
확장성: 간단하게 시작하여 복잡한 워크플로우를 처리하는 멀티 에이전트 시스템으로 쉽게 확장할 수 있습니다.
유연성: 에이전트 동작, LLM 선택, 도구 통합, UI 연결에 대한 완전한 제어가 가능합니다.
종속성 회피: 필요에 따라 AI 제공업체와 모델을 전환할 수 있는 자유가 있습니다.
비용 효율성: AI 서비스 사용을 최적화하고 중복 호출을 줄이도록 설계된 기능을 제공합니다.

실전 예시: 멀티 에이전트와 RAG 시스템 구축하기

VoltAgent의 강력한 기능을 보여주는 실용적인 예시들을 통해 프레임워크의 다양한 활용 방법을 살펴보겠습니다.

예시 1: GitHub 레포지토리 분석기

첫 번째 예시는 GitHub 레포지토리를 분석하는 멀티 에이전트 시스템입니다. 이 시스템은 레포지토리 URL을 입력으로 받아 별 개수와 기여자 목록을 기반으로 분석을 제공합니다.

이 예시에서는 supervisor-worker 패턴을 사용합니다:

Supervisor 에이전트: 사용자 입력(레포 URL)을 받고 작업을 조율합니다.
Stars Fetcher 에이전트: 레포지토리의 별 개수를 가져옵니다.
Contributors Fetcher 에이전트: 레포지토리의 기여자 목록을 가져옵니다.
Analyzer 에이전트: 별 개수와 기여자 목록을 받아 인사이트를 생성합니다.

코드 예시

아래는 시스템의 핵심 구조를 보여주는 간단한 코드 예시입니다:

import { VoltAgent, Agent } from "@voltagent/core";
import { VercelAIProvider } from "@voltagent/vercel-ai";
import { openai } from "@ai-sdk/openai";

// 별 개수를 가져오는 에이전트
const starsFetcherAgent = new Agent({
  name: "StarsFetcher",
  instructions: "GitHub 레포지토리의 별 개수를 도구를 사용하여 가져옵니다.",
  llm: new VercelAIProvider(),
  model: openai("gpt-4o-mini"),
  tools: [mockFetchRepoStarsTool], // 목업 도구 사용
});

// 기여자를 가져오는 에이전트
const contributorsFetcherAgent = new Agent({
  name: "ContributorsFetcher",
  instructions: "GitHub 레포지토리의 기여자 목록을 도구를 사용하여 가져옵니다.",
  llm: new VercelAIProvider(),
  model: openai("gpt-4o-mini"),
  tools: [mockFetchRepoContributorsTool], // 목업 도구 사용
});

// 분석 에이전트
const analyzerAgent = new Agent({
  name: "RepoAnalyzer",
  instructions: "레포지토리 통계(별, 기여자)를 분석하고 인사이트를 제공합니다.",
  llm: new VercelAIProvider(),
  model: openai("gpt-4o-mini"),
});

// 모든 하위 에이전트를 조율하는 감독자 에이전트
const supervisorAgent = new Agent({
  name: "Supervisor",
  instructions: `GitHub 레포지토리 분석기입니다. GitHub 레포지토리 URL이나 owner/repo 형식이 주어지면:
1. owner/repo 이름을 추출합니다.
2. StarsFetcher 에이전트를 사용하여 레포지토리의 별 개수를 가져옵니다.
3. ContributorsFetcher 에이전트를 사용하여 레포지토리의 기여자를 가져옵니다.
4. 수집된 데이터(별, 기여자)를 RepoAnalyzer 에이전트에 전달합니다.
5. RepoAnalyzer가 제공한 분석을 반환합니다.`,
  llm: new VercelAIProvider(),
  model: openai("gpt-4o-mini"),
  subAgents: [starsFetcherAgent, contributorsFetcherAgent, analyzerAgent], // 하위 에이전트 할당
});

// 에이전트 계층으로 VoltAgent 초기화
new VoltAgent({
  agents: {
    // 외부적으로는 감독자만 노출합니다.
    // 감독자가 내부적으로 다른 에이전트를 호출합니다.
    supervisor: supervisorAgent,
  },
});

이 예시는 VoltAgent의 핵심 강점을 보여줍니다:

모듈성: 각 에이전트는 특정 역할을 가지며 쉽게 수정하거나 교체할 수 있습니다.
조율: Supervisor 에이전트가 복잡한 워크플로우를 관리합니다.
유연성: 각 에이전트는 다른 LLM 모델이나 도구를 사용할 수 있습니다.
시각화: VoltAgent Console을 통해 전체 과정을 모니터링하고 디버깅할 수 있습니다.

예시 2: RAG 챗봇 구축하기

두 번째 예시는 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기반 챗봇을 구축하는 방법입니다. RAG는 대규모 언어 모델(LLM)이 응답을 생성하기 전에 외부 정보에 접근할 수 있게 하는 기술입니다.

이 과정은 다음과 같습니다:

검색(Retrieval): 사용자의 질문을 받으면 먼저 사전 정의된 데이터 소스(문서, 데이터베이스, 웹사이트 등)에서 관련 정보 조각을 검색합니다.
증강(Augmentation): 이 검색된 정보(컨텍스트)가 원래 질문에 추가됩니다.
생성(Generation): 마지막으로 LLM이 결합된 프롬프트(질문 + 검색된 컨텍스트)를 받고 해당 정보에 기반한 답변을 생성합니다.

코드 예시

아래는 간단한 지식 기반을 가진 RAG 챗봇을 구현하는 코드입니다:

import { VoltAgent, Agent, BaseRetriever, type BaseMessage } from "@voltagent/core";
import { VercelAIProvider } from "@voltagent/vercel-ai";
import { openai } from "@ai-sdk/openai";

// 간단한 지식 기반 Retriever
class KnowledgeBaseRetriever extends BaseRetriever {
  // 작은 "지식 기반"
  private documents = [
    {
      id: "doc1",
      content: "VoltAgent란 무엇인가요? VoltAgent는 AI 에이전트를 구축하기 위한 TypeScript 프레임워크입니다.",
    },
    {
      id: "doc2",
      content: "VoltAgent는 어떤 기능을 지원하나요? VoltAgent는 도구, 메모리, 하위 에이전트, RAG를 위한 Retriever를 지원합니다.",
    },
    { 
      id: "doc3", 
      content: "RAG란 무엇인가요? RAG는 Retrieval-Augmented Generation의 약자입니다." 
    },
    {
      id: "doc4",
      content: "에이전트를 어떻게 테스트할 수 있나요? VoltAgent Console을 사용하여 VoltAgent 에이전트를 테스트할 수 있습니다.",
    },
  ];

  async retrieve(input: string | BaseMessage[]): Promise<string> {
    const query = typeof input === "string" ? input : (input[input.length - 1].content as string);
    const queryLower = query.toLowerCase();
    console.log(`[KnowledgeBaseRetriever] 다음과 관련된 컨텍스트 검색 중: "${query}"`);
    
    // 간단한 포함 확인
    const relevantDocs = this.documents.filter((doc) =>
      doc.content.toLowerCase().includes(queryLower)
    );
    
    if (relevantDocs.length > 0) {
      const contextString = relevantDocs.map((doc) => `- ${doc.content}`).join("\n");
      console.log(`[KnowledgeBaseRetriever] 컨텍스트 찾음:\n${contextString}`);
      return `관련 정보 찾음:\n${contextString}`;
    }
    
    console.log("[KnowledgeBaseRetriever] 관련 컨텍스트를 찾지 못했습니다.");
    return "지식 베이스에서 관련 정보를 찾지 못했습니다.";
  }
}

// Retriever 인스턴스화
const knowledgeRetriever = new KnowledgeBaseRetriever();

// Retriever를 직접 사용하는 에이전트 정의
const simpleAgent = new Agent({
  name: "Simple Assistant",
  instructions: "내부 지식 베이스를 기반으로 질문에 답하는 챗봇입니다.",
  llm: new VercelAIProvider(),
  model: openai("gpt-4o-mini"),
  // Retriever 직접 연결
  retriever: knowledgeRetriever,
});

// VoltAgent 초기화
new VoltAgent({
  agents: {
    // 'simpleAgent' 키로 에이전트 사용 가능
    simpleAgent,
  },
});

이 예시에서는:

KnowledgeBaseRetriever: BaseRetriever를 확장하고 간단한 문서 배열을 보유합니다. retrieve 메서드는 기본적인 대소문자 구분 없는 검색을 수행합니다.
simpleAgent: Agent 인스턴스로, 지식 기반 Retriever를 직접 연결합니다(retriever: knowledgeRetriever).

이러한 설정으로 에이전트는 LLM 호출 전에 자동으로 지식 기반에서 관련 정보를 검색하고, 이를 기반으로 더 정확한 응답을 생성할 수 있습니다. 실제 구현에서는 더 복잡한 벡터 데이터베이스나 외부 API와 연결할 수 있습니다.

VoltAgent 시작하기

VoltAgent로 첫 번째 프로젝트를 시작하는 것은 매우 쉽습니다. create-voltagent-app CLI 도구를 사용하여 빠르게 설정할 수 있습니다:

npm create voltagent-app@latest

이 명령은 설정 과정을 안내합니다. 프로젝트가 생성되면 src/index.ts에서 VoltAgent 프레임워크로 시작하는 기본 코드를 확인할 수 있습니다:

import { VoltAgent, Agent } from "@voltagent/core";
import { VercelAIProvider } from "@voltagent/vercel-ai"; // 예시 제공자
import { openai } from "@ai-sdk/openai"; // 예시 모델

// 간단한 에이전트 정의
const agent = new Agent({
  name: "my-agent",
  instructions: "도구를 사용하지 않고 질문에 답하는 도움이 되는 비서",
  llm: new VercelAIProvider(),
  model: openai("gpt-4o-mini"),
});

// 에이전트로 VoltAgent 초기화
new VoltAgent({
  agents: {
    agent,
  },
});

프로젝트 디렉토리로 이동하여 개발 명령을 실행하면 서버가 시작됩니다:

npm run dev

서버가 시작되면 VoltAgent Console을 통해 에이전트와 상호작용할 수 있습니다. 콘솔에서 에이전트를 찾아 채팅을 시작하고, 채팅 창에 메시지를 입력하여 에이전트와 대화할 수 있습니다.

VoltAgent 프로젝트 구조

CLI가 설정한 표준 프로젝트 구조는 다음과 같습니다:

my-voltagent-app/
├── src/
│   └── index.ts     # 주요 에이전트 로직이 들어갈 곳
├── package.json     # 프로젝트 의존성
├── tsconfig.json    # TypeScript 설정
├── .gitignore       # Git 무시 규칙
└── .env             # API 키 (중요!) - 자동으로 생성되거나 직접 추가

이 구조는 간단하면서도 확장 가능하여 복잡한 에이전트 시스템으로 성장할 수 있는 기반을 제공합니다. 기본 설정이 완료되면 필요에 따라 다양한 패키지와 도구를 추가하여 에이전트의 기능을 확장할 수 있습니다.

VoltAgent의 활용 사례

VoltAgent는 다양한 AI 기반 애플리케이션을 구축하는 데 사용할 수 있습니다:

복잡한 워크플로우 자동화: 다양한 도구, API 및 의사결정 포인트를 포함하는 다단계 프로세스 조율
지능형 데이터 파이프라인: 다양한 소스에서 데이터를 가져오고, 처리하고, 분석하고, 변환하는 에이전트 구축
AI 기반 내부 도구 및 대시보드: 분석, 보고 또는 작업 자동화를 위한 인터랙티브한 내부 애플리케이션 생성
자동화된 고객 지원 에이전트: 컨텍스트를 이해하고, 도구를 사용하고, 복잡한 문제를 에스컬레이션할 수 있는 정교한 챗봇 개발
리포지토리 분석 및 코드베이스 자동화: 코드 리포지토리 분석, 리팩토링 작업 자동화, 문서 생성 또는 CI/CD 프로세스 관리
RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템: 정보에 기반한 응답을 생성하기 전에 지식 기반에서 관련 정보를 검색하는 에이전트 구축

결론 및 전망

VoltAgent는 AI 에이전트 개발에 있어 중요한 도구로 자리매김하고 있습니다. 처음부터 모든 것을 구축하는 복잡성과 노코드 빌더의 제한 사이에서 균형을 제공함으로써, 개발자들이 보다 효율적이고 유지 관리하기 쉬운 AI 애플리케이션을 만들 수 있도록 돕고 있습니다.

TypeScript의 타입 안전성, 모듈식 구조, 시각적 디버깅 도구를 통해 VoltAgent는 개발자 친화적이면서도 강력한 프레임워크로, 미래의 AI 에이전트 개발을 주도할 것으로 기대됩니다.

AI 기술이 계속해서 발전함에 따라, VoltAgent와 같은 도구는 개발자들이 이러한 기술을 보다 쉽게 활용하여 혁신적인 애플리케이션을 만들 수 있게 해줄 것입니다. 오픈소스 커뮤니티의 지원을 받는 VoltAgent는 계속해서 발전하고 더 많은 기능과 통합을 제공할 것으로 보입니다.

AI Sparkup

VoltAgent: 개발자를 위한 TypeScript AI 에이전트 프레임워크 완벽 가이드

VoltAgent란 무엇인가?

VoltAgent의 주요 특징

1. 모듈식 구조

2. 멀티 에이전트 시스템

3. 도구 통합 및 라이프사이클

4. 유연한 LLM 지원

5. 메모리 관리

6. RAG(Retrieval-Augmented Generation) 지원

7. 시각적 모니터링과 디버깅

VoltAgent의 장점

기존 접근법과의 비교

실전 예시: 멀티 에이전트와 RAG 시스템 구축하기

예시 1: GitHub 레포지토리 분석기

코드 예시

예시 2: RAG 챗봇 구축하기

코드 예시

VoltAgent 시작하기

VoltAgent 프로젝트 구조

VoltAgent의 활용 사례

결론 및 전망

참고자료:

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