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# Agent 네트워크

:::warning\[사용되지 않음]

Agent 네트워크는 더 이상 사용되지 않으며 향후 주요 릴리스에서 제거될 예정입니다. 이제 `agent.stream()` 또는 `agent.generate()`를 사용하는 [감독자 Agent](https://mastra.zisheng.pro/ko/docs/capabilities/subagents)가 권장되는 접근 방식입니다. 더 나은 제어, 더 단순한 API, 더 쉬운 디버깅과 함께 동일한 다중 Agent 조정 기능을 제공합니다. 업그레이드하려면 [마이그레이션 가이드](https://mastra.zisheng.pro/ko/guides/migrations/network-to-supervisor)를 참조하세요. :::

**라우팅 Agent**는 LLM을 사용하여 요청을 해석하고 어떤 기본 요소(하위 Agent, Workflow, Tool)를 어떤 순서로 어떤 데이터와 함께 호출할지 결정합니다.

## Agent 네트워크 생성

`agents`, `workflows`, `tools`를 사용하여 라우팅 Agent를 구성합니다. `.network()`는 작업 기록을 저장하고 작업 완료 여부를 판단하는 데 Memory를 사용하므로 Memory가 필요합니다. 라우팅 Agent가 사용할 기본 요소를 결정할 수 있도록 각 기본 요소에는 명확한 `description`이 필요합니다. Workflow와 Tool의 경우 `inputSchema`와 `outputSchema`도 라우터가 올바른 입력을 결정하는 데 도움이 됩니다.

```typescript
import { Agent } from '@mastra/core/agent'
import { Memory } from '@mastra/memory'
import { LibSQLStore } from '@mastra/libsql'

import { researchAgent } from './research-agent'
import { writingAgent } from './writing-agent'
import { cityWorkflow } from '../workflows/city-workflow'
import { weatherTool } from '../tools/weather-tool'

export const routingAgent = new Agent({
  id: 'routing-agent',
  name: 'Routing Agent',
  instructions: `
    You are a network of writers and researchers. The user will ask you to research a topic. Always respond with a complete report—no bullet points. Write in full paragraphs, like a blog post. Do not answer with incomplete or uncertain information.`,
  model: 'openai/gpt-5.6-sol',
  agents: {
    researchAgent,
    writingAgent,
  },
  workflows: {
    cityWorkflow,
  },
  tools: {
    weatherTool,
  },
  memory: new Memory({
    storage: new LibSQLStore({
      id: 'mastra-storage',
      url: 'file:../mastra.db',
    }),
  }),
})
```

> **노트:** 하위 Agent에는 `Agent` 인스턴스의 `description`이 필요합니다. Workflow와 Tool에는 `createWorkflow()` 또는 `createTool()`의 `description`, `inputSchema`, `outputSchema`가 필요합니다.

## 네트워크에 전화 걸기

사용자 메시지와 함께 `.network()`를 호출합니다. 이 메서드는 순회할 수 있는 이벤트 스트림을 반환합니다.

```typescript
const result = await routingAgent.network('Tell me three cool ways to use Mastra')

for await (const chunk of result) {
  console.log(chunk.type)
  if (chunk.type === 'network-execution-event-step-finish') {
    console.log(chunk.payload.result)
  }
}
```

## 구조화된 출력

타입이 지정되고 검증된 결과를 얻으려면 `structuredOutput`을 전달합니다. 생성 중인 부분 객체에는 `objectStream`을 사용하세요.

```typescript
import { z } from 'zod'

const resultSchema = z.object({
  summary: z.string().describe('A brief summary of the findings'),
  recommendations: z.array(z.string()).describe('List of recommendations'),
  confidence: z.number().min(0).max(1).describe('Confidence score'),
})

const stream = await routingAgent.network('Research AI trends', {
  structuredOutput: { schema: resultSchema },
})

for await (const partial of stream.objectStream) {
  console.log('Building result:', partial)
}

const final = await stream.object
console.log(final?.summary)
```

## Tool 호출 승인 및 거부

기본 요소에 승인이 필요하면 스트림에서 `agent-execution-approval` 또는 `tool-execution-approval` 청크가 생성됩니다. 응답하려면 `approveNetworkToolCall()` 또는 `declineNetworkToolCall()`을 사용합니다. 네트워크 승인은 스냅샷을 사용하여 실행 상태를 캡처합니다. Mastra 인스턴스에서 [storage provider](https://mastra.zisheng.pro/ko/docs/storage/overview)가 활성화되어 있는지 확인하세요.

```typescript
const stream = await routingAgent.network('Perform some sensitive action', {
  memory: {
    thread: 'user-123',
    resource: 'my-app',
  },
})

for await (const chunk of stream) {
  if (chunk.type === 'agent-execution-approval' || chunk.type === 'tool-execution-approval') {
    // Approve
    const approvedStream = await routingAgent.approveNetworkToolCall(chunk.payload.toolCallId, {
      runId: stream.runId,
      memory: { thread: 'user-123', resource: 'my-app' },
    })

    for await (const c of approvedStream) {
      if (c.type === 'network-execution-event-step-finish') {
        console.log(c.payload.result)
      }
    }
  }
}
```

거부하려면 같은 인수로 `declineNetworkToolCall()`을 호출합니다.

## 일시중단 및 재개

기본 요소가 `suspend()`를 호출하면 스트림에서 일시 중지 청크(예: `tool-execution-suspended`)가 생성됩니다. 요청된 데이터를 제공하고 실행을 계속하려면 `resumeNetwork()`를 사용합니다.

```typescript
const stream = await routingAgent.network('Delete the old records', {
  memory: { thread: 'user-123', resource: 'my-app' },
})

for await (const chunk of stream) {
  if (chunk.type === 'workflow-execution-suspended') {
    console.log(chunk.payload.suspendPayload)
  }
}

// Resume with user confirmation
const resumedStream = await routingAgent.resumeNetwork(
  { confirmed: true },
  {
    runId: stream.runId,
    memory: { thread: 'user-123', resource: 'my-app' },
  },
)

for await (const chunk of resumedStream) {
  if (chunk.type === 'network-execution-event-step-finish') {
    console.log(chunk.payload.result)
  }
}
```

### 자동 재개

네트워크가 사용자의 다음 메시지를 바탕으로 일시 중지된 기본 요소를 재개하도록 `autoResumeSuspendedTools`를 `true`로 설정합니다. 그러면 사용자가 필요한 정보를 자연스럽게 제공하는 대화형 흐름이 만들어집니다.

```typescript
const stream = await routingAgent.network('Delete the old records', {
  autoResumeSuspendedTools: true,
  memory: { thread: 'user-123', resource: 'my-app' },
})
```

자동 재개 요구 사항:

- **구성된 Memory**: Agent가 메시지 간에 일시 중지된 Tool을 추적하려면 Memory가 필요합니다.
- **같은 스레드**: 후속 메시지는 동일한 `thread` 및 `resource` 식별자를 사용해야 합니다.
- **정의된 `resumeSchema`**: 네트워크가 사용자 메시지에서 데이터를 추출할 수 있도록 Tool은 `resumeSchema`를 정의해야 합니다. | | 수동 (`resumeNetwork`) | 자동 (`autoResumeSuspendedTools`) | | - | - | - | | 적합한 용도 | 승인 버튼이 있는 사용자 지정 UI | 채팅 스타일 인터페이스 | | 제어 | 재개 시점과 데이터를 완전히 제어 | 네트워크가 사용자 메시지에서 데이터를 추출 | | 설정 | 일시 중지 청크를 처리하고 `resumeNetwork` 호출 | 플래그를 설정하고 Tool에 `resumeSchema` 정의 |

## 관련된

- [감독자 Agent](https://mastra.zisheng.pro/ko/docs/capabilities/subagents)
- [마이그레이션: `.network()`에서 감독자 Agent로](https://mastra.zisheng.pro/ko/guides/migrations/network-to-supervisor)