Parlant AI 에이전트 프레임워크: 프로덕션 환경 LLMOps 완벽 가이드
⏱️ 예상 읽기 시간: 15분
서론: LLM 에이전트의 근본적 문제
AI 에이전트를 개발해본 경험이 있다면 이런 상황을 겪어봤을 것입니다:
- ✅ 테스트 환경에서는 완벽하게 작동
- ❌ 실제 사용자와의 대화에서 시스템 프롬프트 무시
- ❌ 중요한 순간에 할루시네이션 발생
- ❌ 예외 상황에서 일관성 없는 응답
- ❌ 매번 다른 결과로 예측 불가능한 동작
이것이 바로 LLMOps의 핵심 과제입니다. Parlant는 이 문제에 대한 혁신적인 해결책을 제시합니다.
🌟 Parlant 핵심 가치 제안: “지시사항을 희망하는 대신 보장하는” AI 에이전트 프레임워크
Parlant가 해결하는 LLMOps 핵심 문제들
1. 시스템 프롬프트 의존성 탈피
기존 방식의 한계:
# 전통적인 방식: 47개 규칙을 담은 시스템 프롬프트에 의존
system_prompt = """
You are a helpful assistant. Please follow these rules:
1. Always check user authentication
2. Never reveal sensitive information
3. Respond in Korean
... (44 more rules)
"""
Parlant의 해결책:
# 가이드라인 기반 보장된 제어
await agent.create_guideline(
condition="Customer asks about refunds",
action="Check order status first to see if eligible",
tools=[check_order_status],
)
2. 예측 불가능한 동작을 일관성 있는 규칙으로 변환
| 기존 LLM 에이전트 | Parlant 에이전트 |
|---|---|
| 복잡한 시스템 프롬프트 | 자연어 가이드라인 |
| LLM이 규칙을 따르길 희망 | 보장된 규칙 준수 |
| 예측 불가능한 동작 | 일관되고 예측 가능한 응답 |
| 디버깅 어려움 | 완전한 설명 가능성 |
| 수동 프롬프트 엔지니어링 | 반복적 개선을 통한 자동화 |
Parlant 핵심 아키텍처 이해
1. 가이드라인 기반 제어 시스템
Parlant의 핵심은 조건부 가이드라인 시스템입니다:
import parlant.sdk as p
async def setup_customer_service_agent():
agent = await server.create_agent(
name="CustomerServiceBot",
description="Enterprise customer service agent"
)
# 인증 관련 가이드라인
await agent.create_guideline(
condition="User mentions account issues",
action="First verify identity using security questions",
tools=[verify_identity]
)
# 환불 정책 가이드라인
await agent.create_guideline(
condition="Customer requests refund",
action="Check order date and return policy eligibility first",
tools=[check_order_status, verify_return_policy]
)
# 에스컬레이션 가이드라인
await agent.create_guideline(
condition="Customer expresses frustration or asks for manager",
action="Acknowledge feelings and transfer to human agent",
tools=[transfer_to_human]
)
2. 컨버세이셔널 여정(Conversational Journeys)
사용자를 목표까지 단계별로 안내하는 시스템:
# 대출 신청 여정 예시
async def setup_loan_application_journey():
# 1단계: 초기 자격 확인
await agent.create_guideline(
condition="User inquires about loan",
action="Collect basic eligibility information: income, employment, credit score range",
tools=[collect_basic_info]
)
# 2단계: 문서 준비 안내
await agent.create_guideline(
condition="User qualifies for pre-approval",
action="Guide through required documents: pay stubs, tax returns, bank statements",
tools=[document_checklist]
)
# 3단계: 신청서 작성 지원
await agent.create_guideline(
condition="All documents ready",
action="Assist with application form completion and submission",
tools=[application_form_helper]
)
3. 동적 가이드라인 매칭
컨텍스트에 따라 적절한 가이드라인을 자동 선택:
# 컨텍스트 인식 가이드라인
await agent.create_guideline(
condition="VIP customer (tier >= gold) asks about upgrade",
action="Offer complimentary upgrade options and priority support",
tools=[vip_upgrade_options]
)
await agent.create_guideline(
condition="Standard customer asks about upgrade",
action="Present standard upgrade options with pricing",
tools=[standard_upgrade_options]
)
프로덕션 환경 LLMOps 구현
1. 엔터프라이즈급 설정
import parlant.sdk as p
import os
from datetime import datetime
async def production_setup():
# 프로덕션 서버 설정
async with p.Server(
host="0.0.0.0",
port=8800,
cors_allowed_origins=["https://yourapp.com"],
log_level="INFO"
) as server:
# 에이전트 생성
agent = await server.create_agent(
name="ProductionAgent",
description="Production-ready customer service agent",
model="gpt-4o-mini", # 또는 claude-3-5-sonnet-20241022
)
# 보안 가이드라인
await setup_security_guidelines(agent)
# 비즈니스 로직 가이드라인
await setup_business_guidelines(agent)
# 모니터링 설정
await setup_monitoring(agent)
return agent
async def setup_security_guidelines(agent):
"""보안 관련 가이드라인 설정"""
# PII 보호
await agent.create_guideline(
condition="User shares personal information like SSN or credit card",
action="Immediately warn about not sharing sensitive data and clear the information",
tools=[clear_sensitive_data]
)
# 권한 확인
await agent.create_guideline(
condition="User requests account modifications",
action="Verify identity through multi-factor authentication",
tools=[verify_mfa]
)
2. 모니터링 및 분석 시스템
async def setup_monitoring(agent):
"""대화 분석 및 모니터링 설정"""
# 성능 메트릭 수집
await agent.create_guideline(
condition="Conversation ends",
action="Log satisfaction score and resolution status",
tools=[log_conversation_metrics]
)
# 에러 추적
await agent.create_guideline(
condition="Tool execution fails",
action="Log error details and provide fallback response",
tools=[log_error, provide_fallback]
)
@p.tool
async def log_conversation_metrics(context: p.ToolContext,
satisfaction_score: int,
resolution_status: str) -> p.ToolResult:
"""대화 메트릭 로깅"""
metrics = {
"timestamp": datetime.now().isoformat(),
"agent_id": context.agent_id,
"session_id": context.session_id,
"satisfaction_score": satisfaction_score,
"resolution_status": resolution_status,
"turn_count": len(context.conversation_history)
}
# 메트릭 저장 (예: DataDog, CloudWatch)
await save_metrics(metrics)
return p.ToolResult("Metrics logged successfully")
3. 스케일링과 부하 관리
# 멀티 에이전트 설정
async def setup_multi_agent_system():
"""부하 분산을 위한 멀티 에이전트 시스템"""
agents = {}
# 전문 영역별 에이전트
agents['sales'] = await create_sales_agent()
agents['support'] = await create_support_agent()
agents['technical'] = await create_technical_agent()
# 라우팅 에이전트
router = await server.create_agent(
name="RouterAgent",
description="Routes conversations to appropriate specialist agents"
)
await router.create_guideline(
condition="User asks about pricing or purchasing",
action="Transfer to sales agent",
tools=[transfer_to_sales]
)
return agents, router
@p.tool
async def transfer_to_sales(context: p.ToolContext) -> p.ToolResult:
"""판매 에이전트로 전환"""
# 컨텍스트 보존하며 전환
transfer_data = {
"conversation_history": context.conversation_history,
"user_context": context.user_data,
"transfer_reason": "sales_inquiry"
}
await initiate_agent_transfer("sales", transfer_data)
return p.ToolResult("Transferring to sales specialist...")
실전 도구 통합 패턴
1. 데이터베이스 연동
@p.tool
async def check_order_status(context: p.ToolContext,
order_id: str) -> p.ToolResult:
"""주문 상태 확인 도구"""
try:
# 데이터베이스 쿼리
async with get_db_connection() as conn:
query = "SELECT status, items, total FROM orders WHERE id = $1"
result = await conn.fetchrow(query, order_id)
if not result:
return p.ToolResult("Order not found", error=True)
order_info = {
"order_id": order_id,
"status": result['status'],
"items": result['items'],
"total": result['total']
}
return p.ToolResult(f"Order {order_id}: {result['status']}",
data=order_info)
except Exception as e:
# 에러 처리 및 로깅
await log_tool_error("check_order_status", str(e), context)
return p.ToolResult("Unable to check order status. Please try again.",
error=True)
@p.tool
async def update_customer_profile(context: p.ToolContext,
customer_id: str,
updates: dict) -> p.ToolResult:
"""고객 프로필 업데이트"""
# 권한 확인
if not await verify_agent_permissions(context, "customer_update"):
return p.ToolResult("Insufficient permissions", error=True)
try:
async with get_db_connection() as conn:
# 안전한 업데이트 (화이트리스트 기반)
allowed_fields = ['phone', 'email', 'preferences']
filtered_updates = {k: v for k, v in updates.items()
if k in allowed_fields}
if not filtered_updates:
return p.ToolResult("No valid fields to update", error=True)
# 업데이트 실행
await conn.execute(
"UPDATE customers SET updated_at = NOW(), " +
", ".join(f"{k} = ${i+2}" for i, k in enumerate(filtered_updates.keys())) +
" WHERE id = $1",
customer_id, *filtered_updates.values()
)
return p.ToolResult("Profile updated successfully")
except Exception as e:
await log_tool_error("update_customer_profile", str(e), context)
return p.ToolResult("Failed to update profile", error=True)
2. 외부 API 통합
@p.tool
async def get_shipping_info(context: p.ToolContext,
tracking_number: str) -> p.ToolResult:
"""배송 정보 조회"""
try:
# 외부 배송업체 API 호출
async with aiohttp.ClientSession() as session:
headers = {
"Authorization": f"Bearer {os.getenv('SHIPPING_API_KEY')}",
"Content-Type": "application/json"
}
async with session.get(
f"https://api.shipping.com/track/{tracking_number}",
headers=headers,
timeout=aiohttp.ClientTimeout(total=10)
) as response:
if response.status == 404:
return p.ToolResult("Tracking number not found", error=True)
if response.status != 200:
return p.ToolResult("Shipping service temporarily unavailable",
error=True)
data = await response.json()
# 응답 정규화
shipping_info = {
"status": data.get("status"),
"location": data.get("current_location"),
"estimated_delivery": data.get("estimated_delivery_date"),
"tracking_events": data.get("events", [])
}
return p.ToolResult(
f"Package status: {shipping_info['status']}. " +
f"Current location: {shipping_info['location']}",
data=shipping_info
)
except asyncio.TimeoutError:
return p.ToolResult("Shipping service timeout. Please try again later.",
error=True)
except Exception as e:
await log_tool_error("get_shipping_info", str(e), context)
return p.ToolResult("Unable to retrieve shipping information",
error=True)
3. 실시간 통합
@p.tool
async def check_live_inventory(context: p.ToolContext,
product_id: str) -> p.ToolResult:
"""실시간 재고 확인"""
try:
# Redis에서 실시간 재고 조회
redis_client = await get_redis_connection()
inventory_key = f"inventory:{product_id}"
current_stock = await redis_client.get(inventory_key)
if current_stock is None:
# 캐시 미스 시 데이터베이스에서 조회 후 캐싱
async with get_db_connection() as conn:
result = await conn.fetchval(
"SELECT quantity FROM inventory WHERE product_id = $1",
product_id
)
if result is None:
return p.ToolResult("Product not found", error=True)
current_stock = result
# 5분간 캐싱
await redis_client.setex(inventory_key, 300, current_stock)
else:
current_stock = int(current_stock)
# 재고 상태 판단
if current_stock == 0:
status = "품절"
elif current_stock < 10:
status = "재고 부족"
else:
status = "재고 충분"
return p.ToolResult(
f"현재 재고: {current_stock}개 ({status})",
data={"product_id": product_id, "quantity": current_stock, "status": status}
)
except Exception as e:
await log_tool_error("check_live_inventory", str(e), context)
return p.ToolResult("재고 확인 중 오류가 발생했습니다", error=True)
고급 LLMOps 운영 패턴
1. A/B 테스트 및 점진적 배포
async def setup_ab_testing():
"""A/B 테스트를 위한 에이전트 설정"""
# 베이스라인 에이전트 (기존 버전)
baseline_agent = await server.create_agent(
name="BaselineAgent",
description="Current production agent"
)
# 실험 에이전트 (새 버전)
experiment_agent = await server.create_agent(
name="ExperimentAgent",
description="New agent with improved guidelines"
)
# 더 자세한 가이드라인 추가
await experiment_agent.create_guideline(
condition="Customer mentions competitor pricing",
action="Acknowledge their research and highlight our unique value propositions",
tools=[get_value_propositions, get_competitive_analysis]
)
return baseline_agent, experiment_agent
@p.tool
async def route_to_agent_variant(context: p.ToolContext,
user_id: str) -> p.ToolResult:
"""사용자를 A/B 테스트 그룹에 따라 라우팅"""
# 사용자 ID 기반 해싱으로 일관된 그룹 배정
import hashlib
hash_value = int(hashlib.md5(user_id.encode()).hexdigest(), 16)
# 50/50 split
if hash_value % 2 == 0:
variant = "baseline"
else:
variant = "experiment"
# 실험 데이터 로깅
await log_ab_test_assignment(user_id, variant)
return p.ToolResult(f"Assigned to {variant} group",
data={"variant": variant})
2. 성능 최적화 및 캐싱
from functools import lru_cache
import asyncio
class ToolCache:
"""도구 실행 결과 캐싱 시스템"""
def __init__(self):
self._cache = {}
self._cache_expiry = {}
async def get_or_compute(self, key: str, compute_func, ttl: int = 300):
"""캐시에서 조회하거나 계산 후 캐싱"""
now = asyncio.get_event_loop().time()
# 캐시 히트 확인
if key in self._cache and self._cache_expiry.get(key, 0) > now:
return self._cache[key]
# 캐시 미스 시 계산
result = await compute_func()
# 캐싱
self._cache[key] = result
self._cache_expiry[key] = now + ttl
return result
tool_cache = ToolCache()
@p.tool
async def get_product_recommendations(context: p.ToolContext,
customer_id: str) -> p.ToolResult:
"""개인화된 상품 추천 (캐싱 적용)"""
cache_key = f"recommendations:{customer_id}"
async def compute_recommendations():
# 무거운 ML 추론 작업
async with get_ml_service() as ml:
recommendations = await ml.get_recommendations(customer_id)
return recommendations
try:
# 10분간 캐싱
recommendations = await tool_cache.get_or_compute(
cache_key, compute_recommendations, ttl=600
)
return p.ToolResult(
f"추천 상품 {len(recommendations)}개를 찾았습니다",
data={"recommendations": recommendations}
)
except Exception as e:
await log_tool_error("get_product_recommendations", str(e), context)
return p.ToolResult("추천 시스템이 일시적으로 사용할 수 없습니다", error=True)
3. 오류 복구 및 장애 대응
@p.tool
async def resilient_payment_processing(context: p.ToolContext,
payment_data: dict) -> p.ToolResult:
"""복원력 있는 결제 처리"""
# 주 결제 게이트웨이 시도
for gateway in ["primary", "secondary", "tertiary"]:
try:
result = await process_payment_with_gateway(gateway, payment_data)
if result.success:
await log_payment_success(gateway, payment_data)
return p.ToolResult(
f"결제가 완료되었습니다. 확인번호: {result.transaction_id}",
data={"transaction_id": result.transaction_id}
)
except Exception as e:
await log_payment_failure(gateway, str(e), payment_data)
# 마지막 게이트웨이도 실패한 경우
if gateway == "tertiary":
# 비동기 재시도 큐에 추가
await enqueue_payment_retry(payment_data)
return p.ToolResult(
"결제 처리 중 문제가 발생했습니다. 잠시 후 다시 시도해주세요.",
error=True
)
# 다음 게이트웨이로 계속
continue
return p.ToolResult("모든 결제 시스템이 일시적으로 사용할 수 없습니다",
error=True)
async def setup_circuit_breaker():
"""회로 차단기 패턴 구현"""
circuit_breakers = {}
async def call_with_circuit_breaker(service_name: str, func, *args, **kwargs):
breaker = circuit_breakers.get(service_name)
if not breaker:
breaker = CircuitBreaker(
failure_threshold=5,
timeout=60,
expected_exception=Exception
)
circuit_breakers[service_name] = breaker
return await breaker.call(func, *args, **kwargs)
return call_with_circuit_breaker
보안 및 컴플라이언스
1. 데이터 보호 및 프라이버시
import hashlib
from cryptography.fernet import Fernet
class DataProtection:
"""데이터 보호 유틸리티"""
def __init__(self):
self.encryption_key = os.getenv('ENCRYPTION_KEY').encode()
self.fernet = Fernet(self.encryption_key)
def mask_pii(self, text: str) -> str:
"""PII 마스킹"""
import re
# 이메일 마스킹
text = re.sub(r'\b[A-Za-z0-9._%+-]+@[A-Za-z0-9.-]+\.[A-Z|a-z]{2,}\b',
'***@***.***', text)
# 전화번호 마스킹
text = re.sub(r'\b\d{3}-\d{4}-\d{4}\b', '***-****-****', text)
# 신용카드 번호 마스킹
text = re.sub(r'\b\d{4}[\s-]?\d{4}[\s-]?\d{4}[\s-]?\d{4}\b',
'****-****-****-****', text)
return text
def encrypt_sensitive_data(self, data: str) -> str:
"""민감 데이터 암호화"""
return self.fernet.encrypt(data.encode()).decode()
def decrypt_sensitive_data(self, encrypted_data: str) -> str:
"""민감 데이터 복호화"""
return self.fernet.decrypt(encrypted_data.encode()).decode()
data_protection = DataProtection()
@p.tool
async def log_conversation_securely(context: p.ToolContext,
conversation_data: dict) -> p.ToolResult:
"""보안 로깅"""
# PII 마스킹
masked_data = data_protection.mask_pii(str(conversation_data))
# 감사 로그 저장
audit_log = {
"timestamp": datetime.now().isoformat(),
"agent_id": context.agent_id,
"session_id": hashlib.sha256(context.session_id.encode()).hexdigest()[:16],
"action": "conversation_logged",
"data_hash": hashlib.sha256(masked_data.encode()).hexdigest()
}
await save_audit_log(audit_log)
return p.ToolResult("Conversation logged securely")
2. 권한 관리 및 접근 제어
class RoleBasedAccessControl:
"""역할 기반 접근 제어"""
def __init__(self):
self.permissions = {
"customer_service": [
"read_order", "update_contact_info", "process_return"
],
"sales": [
"read_order", "create_quote", "apply_discount"
],
"manager": [
"read_order", "update_contact_info", "process_return",
"create_quote", "apply_discount", "override_policy"
]
}
async def check_permission(self, agent_role: str, action: str) -> bool:
"""권한 확인"""
return action in self.permissions.get(agent_role, [])
rbac = RoleBasedAccessControl()
@p.tool
async def apply_discount(context: p.ToolContext,
order_id: str,
discount_percent: float) -> p.ToolResult:
"""할인 적용 (권한 확인 포함)"""
# 권한 확인
agent_role = context.user_data.get("role", "customer_service")
if not await rbac.check_permission(agent_role, "apply_discount"):
return p.ToolResult("Insufficient permissions to apply discount", error=True)
# 할인 한도 확인
max_discount = 30 if agent_role == "manager" else 10
if discount_percent > max_discount:
return p.ToolResult(
f"Discount exceeds maximum allowed ({max_discount}%) for your role",
error=True
)
try:
# 할인 적용 로직
result = await apply_order_discount(order_id, discount_percent)
# 감사 로그
await log_action(
agent_id=context.agent_id,
action="apply_discount",
details={"order_id": order_id, "discount": discount_percent}
)
return p.ToolResult(f"Applied {discount_percent}% discount to order {order_id}")
except Exception as e:
await log_tool_error("apply_discount", str(e), context)
return p.ToolResult("Failed to apply discount", error=True)
성능 모니터링 및 분석
1. 메트릭 수집 시스템
import time
from dataclasses import dataclass
from typing import Optional
@dataclass
class ConversationMetrics:
"""대화 메트릭 데이터 클래스"""
session_id: str
agent_id: str
start_time: float
end_time: Optional[float] = None
message_count: int = 0
tool_calls: int = 0
errors: int = 0
user_satisfaction: Optional[int] = None
resolution_achieved: bool = False
class MetricsCollector:
"""메트릭 수집기"""
def __init__(self):
self.active_sessions = {}
async def start_session(self, session_id: str, agent_id: str):
"""세션 시작 기록"""
self.active_sessions[session_id] = ConversationMetrics(
session_id=session_id,
agent_id=agent_id,
start_time=time.time()
)
async def record_message(self, session_id: str):
"""메시지 수 증가"""
if session_id in self.active_sessions:
self.active_sessions[session_id].message_count += 1
async def record_tool_call(self, session_id: str, success: bool = True):
"""도구 호출 기록"""
if session_id in self.active_sessions:
metrics = self.active_sessions[session_id]
metrics.tool_calls += 1
if not success:
metrics.errors += 1
async def end_session(self, session_id: str,
satisfaction: Optional[int] = None,
resolved: bool = False):
"""세션 종료 및 메트릭 저장"""
if session_id not in self.active_sessions:
return
metrics = self.active_sessions[session_id]
metrics.end_time = time.time()
metrics.user_satisfaction = satisfaction
metrics.resolution_achieved = resolved
# 메트릭 저장
await self.save_metrics(metrics)
# 메모리에서 제거
del self.active_sessions[session_id]
async def save_metrics(self, metrics: ConversationMetrics):
"""메트릭을 저장소에 저장"""
# 세션 길이 계산
duration = metrics.end_time - metrics.start_time if metrics.end_time else 0
metric_data = {
"session_id": metrics.session_id,
"agent_id": metrics.agent_id,
"duration_seconds": duration,
"message_count": metrics.message_count,
"tool_calls": metrics.tool_calls,
"error_count": metrics.errors,
"satisfaction_score": metrics.user_satisfaction,
"resolution_achieved": metrics.resolution_achieved,
"timestamp": datetime.now().isoformat()
}
# 시계열 데이터베이스에 저장 (예: InfluxDB, CloudWatch)
await save_to_timeseries_db(metric_data)
# 실시간 대시보드 업데이트
await update_dashboard(metric_data)
metrics_collector = MetricsCollector()
@p.tool
async def collect_user_feedback(context: p.ToolContext,
satisfaction_score: int,
feedback_text: str = "") -> p.ToolResult:
"""사용자 피드백 수집"""
# 메트릭 업데이트
await metrics_collector.record_message(context.session_id)
# 피드백 저장
feedback_data = {
"session_id": context.session_id,
"agent_id": context.agent_id,
"satisfaction_score": satisfaction_score,
"feedback_text": feedback_text,
"timestamp": datetime.now().isoformat()
}
await save_feedback(feedback_data)
# 낮은 점수의 경우 알림
if satisfaction_score <= 2:
await trigger_quality_alert(feedback_data)
return p.ToolResult("Thank you for your feedback!")
2. 실시간 대시보드 구현
import asyncio
from collections import defaultdict, deque
class RealTimeDashboard:
"""실시간 대시보드 데이터 관리"""
def __init__(self):
self.active_sessions = 0
self.hourly_metrics = defaultdict(lambda: {
"conversations": 0,
"avg_satisfaction": 0,
"resolution_rate": 0,
"avg_duration": 0
})
self.recent_errors = deque(maxlen=100) # 최근 100개 에러만 보관
async def update_active_sessions(self, delta: int):
"""활성 세션 수 업데이트"""
self.active_sessions += delta
await self.broadcast_update("active_sessions", self.active_sessions)
async def record_conversation_end(self, metrics: ConversationMetrics):
"""대화 종료 메트릭 업데이트"""
hour_key = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:00")
hourly = self.hourly_metrics[hour_key]
hourly["conversations"] += 1
if metrics.user_satisfaction:
# 평균 만족도 업데이트 (이동 평균)
current_avg = hourly["avg_satisfaction"]
count = hourly["conversations"]
new_avg = ((current_avg * (count - 1)) + metrics.user_satisfaction) / count
hourly["avg_satisfaction"] = new_avg
if metrics.resolution_achieved:
# 해결률 업데이트
resolution_count = hourly.get("resolutions", 0) + 1
hourly["resolutions"] = resolution_count
hourly["resolution_rate"] = resolution_count / hourly["conversations"]
# 평균 대화 시간 업데이트
duration = metrics.end_time - metrics.start_time
current_avg_duration = hourly["avg_duration"]
new_avg_duration = ((current_avg_duration * (count - 1)) + duration) / count
hourly["avg_duration"] = new_avg_duration
await self.broadcast_update("hourly_metrics", dict(self.hourly_metrics))
async def record_error(self, error_data: dict):
"""에러 기록"""
self.recent_errors.append(error_data)
await self.broadcast_update("recent_errors", list(self.recent_errors))
async def broadcast_update(self, metric_type: str, data):
"""WebSocket을 통해 대시보드 업데이트 브로드캐스트"""
message = {
"type": metric_type,
"data": data,
"timestamp": datetime.now().isoformat()
}
# WebSocket 클라이언트들에게 브로드캐스트
await websocket_broadcast(message)
dashboard = RealTimeDashboard()
# WebSocket 핸들러 예시
async def websocket_handler(websocket, path):
"""대시보드 WebSocket 핸들러"""
try:
# 초기 데이터 전송
await websocket.send(json.dumps({
"type": "initial_data",
"data": {
"active_sessions": dashboard.active_sessions,
"hourly_metrics": dict(dashboard.hourly_metrics),
"recent_errors": list(dashboard.recent_errors)
}
}))
# 연결 유지
await websocket.wait_closed()
except Exception as e:
print(f"WebSocket error: {e}")
결론: 신뢰할 수 있는 LLMOps의 미래
Parlant는 “희망에서 보장으로”의 패러다임 전환을 통해 LLMOps의 근본적 문제를 해결합니다:
🎯 핵심 가치
- 예측 가능성: 가이드라인 기반 제어로 일관된 에이전트 동작 보장
- 확장성: 엔터프라이즈급 기능과 멀티 에이전트 시스템 지원
- 관찰 가능성: 완전한 설명 가능성과 실시간 모니터링
- 안정성: 견고한 오류 처리와 장애 복구 메커니즘
- 보안: 내장된 데이터 보호와 접근 제어 시스템
🚀 시작하기
# Parlant 설치
pip install parlant
# 60초 만에 프로덕션급 에이전트 구축
python -c "
import parlant.sdk as p
import asyncio
async def main():
async with p.Server() as server:
agent = await server.create_agent(name='ProductionAgent')
await agent.create_guideline(
condition='User needs help',
action='Provide helpful assistance',
tools=[]
)
print('🎉 Agent ready at http://localhost:8800')
await asyncio.sleep(3600) # 1시간 동안 실행
asyncio.run(main())
"
📈 비즈니스 임팩트
- 고객 만족도 향상: 일관된 서비스 품질로 사용자 경험 개선
- 운영 비용 절감: 자동화된 고객 서비스로 인건비 절약
- 위험 관리: 규정 준수와 보안 기준 자동 충족
- 확장성: 비즈니스 성장에 따른 유연한 확장
Parlant로 LLM 에이전트의 새로운 표준을 경험해보세요. 더 이상 불확실한 AI 동작에 의존할 필요가 없습니다.
추가 리소스
- 🌐 Parlant 공식 웹사이트
- 📚 완전한 문서
- 💬 Discord 커뮤니티
- 🔧 GitHub 레포지토리
- 📖 실전 예제 모음
💡 궁금한 점이 있으시면 Thaki Cloud Discord에서 언제든 문의하세요!