Omnigent로 정책 기반 다중 에이전트 금융 리서치 워크플로 구축하기
Building a Policy-Governed Multi-Agent Financial Research Workflow with Omnigent
TL;DR AI
2분핵심 요약
튜토리얼은 격리된 Python 환경에서 Omnigent로 정책이 적용된 멀티에이전트 금융 리서치 워크플로를 구축하는 방법을 보여준다.
실시간 FX 조회와 단어 수 계산을 위한 재사용 가능한 Python 도구를 만들고, YAML로 리드 리서치 에이전트와 텍스트 검수 서브에이전트를 설정한다.
워크플로는 환경 변수 기반의 Anthropic API 키 처리와 비대화형 정책 제어를 포함해 Claude Agent SDK로 실행된다.
데모는 실시간 USD-EUR 환율을 가져와 고객용 요약문을 작성하고, 결과물의 품질과 준수 여부를 점검한다.
실시간 시장 데이터를 활용하면서 호출 수, 비용, 출력 리스크를 제한하는 방법을 강조한다.