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Building Conversational Commerce with Multi-Agent Swarms on GCP: A Working Prototype
AI 엔지니어링 브리핑
이 글은 문자로 대화하듯 장을 볼 수 있는 쇼핑 서비스를 Google Cloud 기반의 여러 전문 AI와 비동기 처리 구조로 실제 구현하고 검증한 과정을 소개한다.
문제 & 배경
- 문제 & 배경: 여러 메신저는 짧은 시간 안에 응답해야 하고 매번 별도 메시지로 전달되기 때문에, 주문 처리가 느려지거나 고객의 장바구니·취향 같은 대화 맥락이 끊기는 문제가 있었다.
기술 & 해결책
- 기술 & 해결책: 메시지를 먼저 인증하고 공통 형식으로 바꾼 뒤 Google Cloud Pub/Sub에 빠르게 넣고, Redis에 저장한 고객 상태를 복원해 LangGraph가 감독자·상품·결제 전문 AI로 작업을 나누도록 구성했으며, 가격 계산과 결제 금액은 별도의 정확한 코드 도구가 처리했다.
교훈 & 주의점
- 교훈 & 주의점: 전문 AI를 작은 역할로 나누고 대화 상태를 외부 저장소에 맡기면 안정성이 높아지지만, 여러 AI 호출로 생기는 지연을 안내 메시지로 보완하고 금액 계산처럼 오류가 치명적인 작업은 생성형 AI에 맡기지 않아야 한다.
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