java-up-up/nexus-agent

해결하는 문제

Nexus Agent는 단순한 API 호출과 기본적인 RAG 데모를 넘어선 엔터프라이즈 등급의 AI 에이전트 플랫폼입니다. 프로토타입과 프로덕션 준비가 된 시스템 사이의 격차를 메우기 위해 문서 거버넌스, 의도 분석, 하이브리드 검색 및 에이전틱 추론을 위한 복잡한 엔지니어링 패턴을 구현합니다. 구체적으로 기업 환경에서의 환각, 토큰 비용 및 검색 정확도라는 과제에 초점을 맞춥니다.

작동 방식

이 시스템은 여러 주요 구성 요소로 구성된 조정된 아키텍처를 통해 작동합니다:

• 3계층 실행기: 모든 쿼리를 LLM으로 라우팅하는 대신, 결정론적 오케스트레이션 레이어를 사용하여 쿼리를 세 가지 경로로 분기시킵니다: 모호성 명확화(정보 부족 시), RAG 지식 QA(증거 기반 답변 시), 또는 ReAct 에이전트(개방형 추론 및 웹 검색 시).
• 사전 오케스트레이션 엔진: 검색 전에 시스템은 대명사 처리를 위한 쿼리 재작성, 하위 질문 분할 및 지식 도메인 축소로 검색 범위를 좁힙니다.
• 하이브리드 검색 파이프라인: 벡터 검색(PGVector)과 키워드 검색(Elasticsearch)을 결합하여 Reciprocal Rank Fusion(RRF)과 선택적 리랭킹을 사용합니다. 작은 블록을 매칭에 사용하고 더 큰 블록을 최종 답변 생성에 사용하는 Parent-Child 청킹 전략을 활용합니다.
• 지식 베이스 거버넌스: 문서는 Apache Tika를 이용한 파싱과 구조적, 재귀적, 의미론적 및 LLM 기반 청킹 전략의 조합을 사용하여 비동기 Kafka 파이프라인을 통해 처리됩니다. Neo4j 그래프를 사용하여 문서 계층 구조(Document $\rightarrow$ Section $\rightarrow$ Item)를 유지합니다.
• 에이전틱 기능: 도구 호출을 갖춘 ReAct 루프를 구현하고, 동적 도구 발견을 위한 MCP(Model Context Protocol) 통합 및 SKILL.md 파일을 통한 선언적 기능 확장을 위한 "Skills" 시스템을 제공합니다.

대상 사용자

• 백엔드 개발자: 특히 Python으로 전환하지 않고 AI 애플리케이션을 구축하려는 Java 생태계의 개발자.
• AI 엔지니어: Agentic RAG와 MCP의 프로덕션 등급 구현을 찾는 개발자.
• 학생/취업 준비생: 기본적인 튜토리얼을 넘어선 RAG와 에이전트 엔지니어링에 대한 깊은 이해를 보여주는 포괄적인 프로젝트를 원하는 개인.

하이라이트

• Agentic RAG: MySQL에서의 체크포인트 영속화와 병렬 도구 실행을 갖춘 완전한 ReAct 구현.
• 고급 검색: RRF 퓨전과 Parent-Child 블록 집계 기능을 갖춘 듀얼 채널 하이브리드 검색.
• 지식 라우팅: 검색 전에 관련 지식을 고정하기 위한 3단계 퍼널(Scope $\rightarrow$ Topic $\rightarrow$ Document).
• 프로덕션 가드레일: 클러스터 안전성을 위한 Redis 기반 리스 뮤텍스, 무한 루프를 방지하기 위한 모델/도구 호출 제한 및 전체 링크 가시성 트레이싱 포함.
• 메모리 관리: 토큰 비용과 컨텍스트의 균형을 맞추기 위한 세 가지 고유한 전략: 메모리 없음, 슬라이딩 윈도우, 요약 압축.
• MCP & Skills: Model Context Protocol 통합 및 핫스왑 가능한 기능 확장을 위한 선언적 스킬 시스템.