🤝 Multi-Agent 완전 가이드

def orchestrator(state: AgentState) -> dict:
    task = state["messages"][-1]
    subtasks = plan_subtasks(task)          # LLM으로 작업을 하위 작업으로 분해
    return {"subtasks": subtasks}

def worker(subtask: str) -> str:
    # 각 worker는 독립된 컨텍스트·도구셋을 가진 별도 Agent 호출
    return run_worker_agent(subtask)

def aggregate(state: AgentState) -> dict:
    results = [worker(t) for t in state["subtasks"]]   # 실전에서는 병렬 실행
    final = synthesize(results)              # 결과를 하나의 답변으로 통합
    return {"messages": [final]}