고급 주제
Agno-Go의 고급 개념, 성능 최적화, 배포 전략 및 테스트 모범 사례를 심도 있게 알아봅니다.
개요
이 섹션에서는 개발자를 위한 고급 주제를 다룹니다:
- 🏗️ 아키텍처 이해하기 - 핵심 설계 원칙과 패턴 학습
- ⚡ 성능 최적화하기 - 마이크로초 이하 에이전트 인스턴스화 달성
- 🚀 프로덕션에 배포하기 - 프로덕션 배포 모범 사례
- 🧪 효과적으로 테스트하기 - 포괄적인 테스트 전략과 도구
핵심 주제
아키텍처
Agno-Go의 모듈식 아키텍처와 설계 철학에 대해 알아보기:
- 핵심 인터페이스 (Model, Toolkit, Memory)
- 추상화 패턴 (Agent, Team, Workflow)
- Go 동시성 모델 통합
- 오류 처리 전략
- 패키지 구성
핵심 개념: 클린 아키텍처, 의존성 주입, 인터페이스 설계
성능
성능 특성과 최적화 기법 이해하기:
- 에이전트 인스턴스화 (평균 ~180ns)
- 메모리 사용량 (에이전트당 ~1.2KB)
- 동시성과 병렬성
- 벤치마킹 도구와 방법론
- 다른 프레임워크와의 성능 비교
핵심 지표: 처리량, 지연 시간, 메모리 효율성, 확장성
배포
프로덕션 배포 전략과 모범 사례:
- AgentOS HTTP 서버 설정
- 컨테이너 배포 (Docker, Kubernetes)
- 구성 관리
- 모니터링과 관찰 가능성
- 스케일링 전략
- 보안 고려사항
핵심 기술: Docker, Kubernetes, Prometheus, 분산 추적
테스트
멀티 에이전트 시스템을 위한 포괄적인 테스트 접근 방식:
- 단위 테스트 패턴
- 모의 객체를 사용한 통합 테스트
- 성능 벤치마킹
- 테스트 커버리지 요구사항 (>70%)
- CI/CD 통합
- 테스트 도구와 유틸리티
핵심 도구: Go testing, testify, benchmarking, 커버리지 보고서
빠른 링크
성능 벤치마크
bash
# 모든 벤치마크 실행
make benchmark
# 특정 벤치마크 실행
go test -bench=BenchmarkAgentCreation -benchmem ./pkg/agno/agent/
# CPU 프로파일 생성
go test -bench=. -cpuprofile=cpu.out ./pkg/agno/agent/프로덕션 배포
bash
# AgentOS 서버 빌드
cd pkg/agentos && go build -o agentos
# Docker로 실행
docker build -t agno-go-agentos .
docker run -p 8080:8080 -e OPENAI_API_KEY=$OPENAI_API_KEY agno-go-agentos테스트 커버리지
패키지별 현재 테스트 커버리지:
| 패키지 | 커버리지 | 상태 |
|---|---|---|
| types | 100.0% | ✅ 우수 |
| memory | 93.1% | ✅ 우수 |
| team | 92.3% | ✅ 우수 |
| toolkit | 91.7% | ✅ 우수 |
| workflow | 80.4% | ✅ 양호 |
| agent | 74.7% | ✅ 양호 |
설계 원칙
KISS (Keep It Simple, Stupid)
Agno-Go는 단순함을 추구합니다:
- 집중된 범위: 8+ 대신 3개의 LLM 제공자 (OpenAI, Anthropic, Ollama)
- 필수 도구: 15+ 대신 5개의 핵심 도구
- 명확한 추상화: Agent, Team, Workflow
- 최소 의존성: 표준 라이브러리 우선
성능 우선
Go의 동시성 모델이 가능하게 하는 것:
- 병렬 실행을 위한 네이티브 고루틴 지원
- GIL (전역 인터프리터 락) 제한 없음
- 효율적인 메모리 관리
- 컴파일 타임 최적화
프로덕션 준비 완료
실제 배포를 위해 구축됨:
- 포괄적인 오류 처리
- 컨텍스트 인식 취소
- 구조화된 로깅
- OpenTelemetry 통합
- 헬스 체크와 메트릭
기여하기
Agno-Go에 기여하고 싶으신가요? 확인해보세요:
- 아키텍처 문서 - 코드베이스 이해하기
- 테스트 가이드 - 테스트 표준 배우기
- GitHub 저장소 - PR 제출하기
- 개발 가이드 - 개발 환경 설정
추가 리소스
문서
커뮤니티
다음 단계
참고: 이 섹션은 Agno-Go의 기본 개념에 익숙하다고 가정합니다. 처음이라면 가이드 섹션부터 시작하세요.