Neo4j 지식 그래프로 Microsoft Agent Framework 역량 강화하기

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AI 에이전트가 이해하기 시작하는 경우: 프롬프트보다 그래프가 더 중요한 이유

AI 에이전트는 추론 능력이 정말 좋아지고 있어요. 계획도 세우고, 도구도 호출하고, 다른 에이전트와 협업도 할 수 있다니 놀랍죠? 하지만 여전히 어려움을 겪는 부분이 있는데, 바로 근거 있는 이해, 즉 시간이 지나면서 항목, 규칙, 이벤트가 어떻게 관련되는지 추적하는 부분이에요.

바로 이럴 때 그래프가 필요한 거예요!

Microsoft 에이전트 프레임워크를 사용해서 에이전트를 구축한다면, Neo4j는 에이전트에 구조화되고 지속적인 컨텍스트를 제공하는 아주 실용적인 방법이 될 수 있어요.

이번 포스팅에서는 영감과 구현 사이의 간극을 좁혀보려고 해요. 에이전트가 Neo4j와 어떻게 통합될 수 있는지 설명하고, 대표적인 실제 사례를 보여드릴 거예요. 그리고 더 자세히 알아보고 싶을 때 참고할 수 있는 기술 문서도 알려드릴게요.

Microsoft 에이전트 프레임워크 아키텍처

에이전트가 Neo4j에 연결하는 방법

Large Language Model은 확률적으로 추론하잖아요. 지속적으로 접지(grounding)하지 않으면 시스템, 사용자, 도메인 데이터를 기억하지 못해요. 대부분의 에이전트 시스템은 더 많은 프롬프트, 더 큰 컨텍스트 창, 에이전트 메모리, 혹은 더 복잡한 워크플로를 통해 이 문제를 해결하려고 하죠.

그래프는 다른 정신 모델을 제공해요. 프롬프트에 텍스트 조각을 채우는 대신, 어떤 계약이 어떤 규정을 참조하는지, 어떤 구성 요소가 어떤 시스템에 속하는지, 어떤 이벤트가 사람, 장소, 시간을 연결하는지 등 문맥적 관계를 유지하는 거죠.

Microsoft Agent Framework는 데이터 액세스에 대해 의도적으로 유연하게 만들어졌어요. 단일 통합 스타일을 강제하는 대신, 팀은 데이터베이스 로직이 어디에 있어야 하는지, 에이전트가 얼마나 많은 제어권을 가져야 하는지 선택할 수 있도록 했죠. 실제로 4가지 통합 옵션이 나타났어요.

Neo4j와 Microsoft Agent Framework 통합 패턴

• 컨텍스트 제공자는 각 LLM 호출에 관련 그래프 컨텍스트를 자동으로 삽입해줘요. 이건 최소한의 구성으로 에이전트를 접지하는 가장 빠른 방법이죠.
• Direct SDK 통합을 통해 에이전트는 공식 Neo4j 드라이버가 지원하는 맞춤 도구를 호출해서 Cypher 실행 및 반환 결과를 완벽하게 제어할 수 있어요.
• MCP 서버는 표준 외부 인터페이스를 통해 Neo4j를 노출하므로 여러 에이전트 또는 프레임워크가 동일한 그래프 백엔드를 공유할 수 있게 해줘요.
• HTTP API는 REST를 통해 Neo4j에 액세스하므로 서버리스 환경이나 드라이버를 설치할 수 없는 제한적인 환경에 딱이에요.

구체적인 예시: 그래프 컨텍스트를 사용한 계약 분석

계약 검토를 위해 직접 SDK 통합을 사용하는 대표적인 예시가 있어요.

계약, 조항, 조직, 관할권 등이 그래프로 모델링되는데요. 사용자가 GDPR을 참조하고 독일의 공급업체와 관련된 계약이 무엇인지 질문하면, 에이전트는 해당 관계를 직접 탐색하는 대상 Cypher 쿼리를 실행하게 돼요.

Neo4j는 구조화된 검색 및 탐색을 처리하고, LLM은 추론과 설명에 집중하죠. 이렇게 명확하게 구분하면 메시지를 깔끔하게 유지하고 결과를 더욱 신뢰할 수 있게 만들어 줘요.

• 빠른 그래프 접지를 위해 컨텍스트 제공자로 시작
• 제어와 정밀도가 중요한 경우 직접 SDK 도구를 사용하세요.
• 에이전트 간 공유 데이터 레이어에 대해 MCP 선택
• 제한된 환경에서 HTTP 사용

전체 아키텍처, 코드, 라이브 데모는 Agent Framework 통합을 위한 Neo4j Labs 기술 문서에서 다루고 있으며, 지속적으로 확장될 예정이에요.

• 작업 코드 예시
• 비디오와 저장소가 포함된 커뮤니티 데모

단계별로 구현된 통합 패턴을 확인하고 추가 예제를 탐색하려면 Neo4j Labs의 전체 기술 문서를 참조하세요.

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• Microsoft 에이전트 프레임워크

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