MongoDB 사용한 다중 에이전트 AI 예측 유지 관리

에이전트 도구

도구는 에이전트가 외부 시스템과 상호 작용 수 있도록 하는 도메인별 기능입니다. 데이터베이스 쿼리를 호출하거나, 시맨틱 검색 수행하거나, 구조화된 출력을 다시 MongoDB 에 쓰기 (write) 수 있습니다.

아래 코드는 MongoDB Node.js 운전자 사용하여 장애 에이전트용 도구를 등록하는 방법을 보여줍니다. 예시 에서 이 도구는 벡터 검색을 사용하여 기계의 매뉴얼에서 관련 섹션을 조회 .

export const retrieveManual = tool(
   async ({ query, n = 3 }) => {
      const dbConfig = {
         collection: "manuals",
         indexName: "default",
         textKey: ["text"],
         embeddingKey: "embedding",
         includeScore: true,
      };
      const result = await vectorSearch(query, dbConfig, n);
      return JSON.stringify(result);
   },
   {
      name: "retrieve_manual",
      description:
         "Retrieve the relevant manual for the alert via vector search.",
      schema: {
         type: "object",
         properties: {
            name: {
               type: "string",
               description: "Name of the tool for identification purposes",
               enum: ["retrieve_manual"],
            },
            query: {
               type: "string",
               description: "The query to process",
            },
            n: {
               type: "number",
               description: "Number of results to return (optional, default 3)",
               default: 3,
            },
         },
         required: ["name", "query"],
      },
   }
);
export function getTools() {
   return [
      retrieveManual,
      retrieveWorkOrders,
      retrieveInterviews,
      generateIncidentReport,
   ];
}

각 에이전트 에는 다음 목록에 표시된 대로 고유한 툴킷이 있습니다.

• 장애 에이전트

  • retrieveManual: 매뉴얼에서 문제 해결 단계를 검색합니다.

  • retrieveWorkOrders: 유사한 과거 수리를 조회합니다.

  • retrieveInterviews: 과거 사고 후 분석에 대한 연산자 또는 기술자 노트를 찾습니다.

  • generateIncidentReport: 인시던트 보고서를 생성하여 MongoDB 에 저장합니다.

• 작업 주문 에이전트

  • retrieveWorkOrders: 지침 위해 과거 작업 주문을 참조합니다.

  • generateWorkOrder: 예상 기간, 필요한 기술 및 재료가 포함된 새 주문을 작성합니다.

• 계획 에이전트

  • checkInventoryAvailability: 필요한 부품의 주식 있는지 확인합니다.

  • checkStaffAvailability: 적합한 기술을 갖춘 기술자를 찾습니다.

  • scheduleWorkOrder: 작업 프로덕션 캘린더에 예약합니다.

이 도구 세트를 확장할 수도 있습니다. 예시 를 들어, 새로운 기능을 추가하여 고유한 비즈니스 프로세스나 업계별 요구 사항을 반영할 수 있습니다.

에이전트 메모리

에이전트가 효과적으로 작동하려면 컨텍스트 및 추론 단계를 저장 위한 자체 메모리 가 필요합니다. 이를 통해 다음을 수행할 수 있습니다.

• 작업 내에서 연속성을 유지합니다.

• 이전 단계를 상기합니다.

• 상호 작용 전반에 걸쳐 컨텍스트를 구축합니다.

이 아키텍처에서 MongoDB Atlas 메모리를 저장합니다. 메모리는 다음과 같습니다.

• 단기 기억: 에이전트 상태 그래프 이동할 때 중간 상태 저장합니다. 이렇게 하면 프로세스 중단되더라도 진행 상황이 손실되지 않고 재개될 수 있습니다. 이 솔루션에서는 두 개의 컬렉션이 이러한 유형의 메모리를 저장 .

  • checkpoints: 각 단계에서 에이전트 의 일반적인 상태 캡처합니다.

  • checkpoints_writes: 도구 호출 및 출력을 기록합니다.

• 장기 기억: MongoDB 현재 결정을 알리는 과거 데이터를 저장합니다. 에이전트는 벡터 검색 통해 이 데이터를 조회 기록 컨텍스트가 추론을 유도하도록 합니다. 컬렉션에는 다음이 포함됩니다.

  • interviews: 사고 후 기사와의 인터뷰 및 메모.

  • workorders: 작업 주문 기록 내역.

  • incident_reports: 이전 사고 요약 및 결과.

단기 기억을 MongoDBSaver 구성하려면 checkpoints checkpoints_writes 다음과 같이 및 컬렉션에 에이전트 진행 상황을 기록하는 LangGraph의 클래스를 사용할 수 있습니다.

import { MongoDBSaver } from "@langchain/langgraph-checkpoint-mongodb";
import { MongoClient } from "mongodb";
const client = new MongoClient("<connection-string>");
const checkpointer = new MongoDBSaver({
   client: client,
   dbName: "<database-name>",
   checkpointCollectionName: "checkpoints",
   checkpointWritesCollectionName: "checkpoints_writes"
});

이 설정 통해 에이전트의 메모리 및 내결함성 기능을 활성화할 수 있습니다.

에이전트 상태 그래프

상태 그래프 워크플로를 노드와 에지로 모델링하기 위한 프레임워크 입니다. 각 노드 추론 단계, 도구 호출 또는 체크포인트 나타냅니다. 가장자리는 이러한 단계 간의 전환을 정의합니다. 상태 그래프는 워크플로를 명시적이고 반복 가능하며 복원력 있게 만듭니다.

이 솔루션에서 LangGraph는 에이전트와 에이전트의 도구를 조정할 수 있는 상태 그래프 제공합니다. 노드는 전문 에이전트 또는 감독자의 결정을 나타내고, 에지는 실행 순서를 정의합니다.

이 아키텍처는 다음을 보장합니다.

• 에이전트는 결과에 따라 분기할 수 있습니다. 예시 를 들어 누락된 부품과 사용 가능한 부품이 있습니다.

• 각 단계는 메모리에 쓰고 자동으로 읽습니다.

• 슈퍼바이저 에이전트는 특수 에이전트를 조정하여 작업을 협업하여 해결합니다.

아래 코드는 이전 코드 예시 에서 단기 기억에 사용된 수퍼바이저, 특수 에이전트, checkpointer 를 연결하는 상태 그래프 를 빌드합니다.

const graph = new StateGraph(StateAnnotation)
   .addNode("supervisor", callModel)
   .addNode("failure", agentNode(failureGraph, "failure"))
   .addNode("workorder", agentNode(workorderGraph, "workorder"))
   .addNode("planning", agentNode(planningGraph, "planning"))
   .addEdge("__start__", "supervisor")
   .addConditionalEdges("supervisor", shouldContinue)
   .addEdge("failure", "supervisor")
   .addEdge("workorder", "supervisor")
   .addEdge("planning", "supervisor")
   .compile({ checkpointer });

이 그래프 설정 사용하면 전체 멀티 에이전트 워크플로를 추적, 재개 및 디버깅할 수 있습니다.

엔드 투 엔드 워크플로

에이전트가 협업하는 방법은 다음과 같습니다.

1. 슈퍼바이저 에이전트는 경고 수신하고 상태 그래프 통해 경고를 기록하고 실패 에이전트에게 전달합니다.

2. 실패 에이전트는 도구를 사용하여 매뉴얼, 작업 주문, 인터뷰를 쿼리 컨텍스트에 대한 장기 기억을 참조합니다. 그런 다음 인시던트 보고서를 생성합니다.

3. 작업 주문 상담원은 필요한 재료, 기술 및 예상 기간을 사용하여 새 작업 주문의 초안을 작성합니다. 메모리를 사용하여 출력에 올바른 요구 사항과 도구를 적용 .

4. 체크포인트 실행 전에 주문의 유효성을 검사합니다.

5. 계획 에이전트는 자체 도구 세트와 메모리를 사용하여 부품 가용성, 직원 일정 및 일정 충돌을 확인합니다. 그런 다음 작업 예약합니다.

6. 모든 에이전트가 작업을 완료하면 슈퍼바이저 에이전트가 상태 그래프 업데이트하여 워크플로 완료를 추적 .

다음과 같은 새 에이전트를 사용하여 이 워크플로를 확장하고 사용자 지정할 수 있습니다.

• 부품을 자동으로 주문하는 조달 에이전트 입니다.

• 규정 보고서를 준비하는 컴플라이언스 에이전트 .

• 기술자 워크로드의 균형을 맞추는 교대 최적화 에이전트 .

도구, 메모리 및 그래프 오케스트레이션이 모듈식이므로 기존 에이전트를 중단하지 않고 새 에이전트를 추가할 수 있습니다.

메인 컬렉션

이 솔루션은 다음 컬렉션을 사용하여 다양한 데이터를 저장 .

• telemetry: 효율적인 수집, 압축 및 쿼리를 위해 time series 컬렉션 으로 저장되는 작업 현장의 기계 센서 판독값입니다. 시계열 컬렉션을 사용하면 수백만 개의 판독값을 효율적으로 저장 하고 쿼리 할 수 있습니다. 또한 기계, 공장 또는 생산 라인 식별자와 같은 상황별 메타데이터 도 보존합니다.

• alerts: 워크플로 트리거하다 하고 슈퍼바이저 상담원에게 알리는 예측된 문제 또는 이상 현상입니다.

• incident_reports: Failure Agent에서 생성된 근본 원인 분석 결과입니다. 결과는 원격 측정, 매뉴얼 및 인터뷰를 통해 컨텍스트를 집계합니다.

• work_orders: 작업 주문 에이전트가 초안을 작성합니다. 작업 설명, 예상 기간, 필요한 기술 및 자료가 포함됩니다.

• manuals: 에이전트가 의미론적으로 검색할 수 있도록 벡터 임베딩과 함께 저장된 기계 매뉴얼.

• interviews: 사고 후 메모와 직원과의 대화를 통해 구조화되지 않았지만 귀중한 컨텍스트를 제공합니다.

• maintenance_staff: 계획 에이전트가 사용하는 직원 명부, 교대 근무 일정 및 스킬 전문화입니다.

• inventory: 예비 부품 가용성, 비용 및 리드 타임. 일정 예약 및 조달 결정에 중요합니다.

• production_calendar: 프로덕션 작업, 우선 순위 수준 및 허용 가능한 지연. 업무 중단이 가장 적은 유지 관리 기간 식별하는 데 사용됩니다.

• checkpoints 및 checkpoints_writes: 에이전트의 상태 캡처하고 도구 호출 및 출력에 대한 로그를 기록합니다.

telemetry 컬렉션 에 있는 샘플 문서 의 예시 는 다음 코드 차단 참조하세요.

{
   "ts": {
      "$date": "2025-08-25T08:53:06.052Z"
   },
   "metadata": {
      "factory_id": "qro_fact_1",
      "machine_id": 1,
      "prod_line_id": 1
   },
   "_id": {
      "$oid": "68ac24720d4c459561c42a4e"
   },
   "vibration": 0.209,
   "temperature": 70.69
}

time series 문서 다음 필드가 포함되어 있습니다.

• ts 읽기의 타임스탬프를 포함합니다.

• metadata 공장, 기계 및 생산 라인에 대한 컨텍스트 태그를 통합합니다.

• vibration 및 temperature 은 숫자 센서 값으로 구성됩니다.