멀티 에이전트 시스템에서 가장 중요한 기술적 과제는 바로 메시지 전달의 신뢰성과 상태 동기화의 일관성입니다. 이 튜토리얼에서는 HolySheep AI를 활용하여 프로덕션 레벨의 멀티 에이전트 통신 아키텍처를 구축하는 방법을 상세히 다룹니다.
HolySheep AI vs 공식 API vs 기타 릴레이 서비스 비교
| 기능 | HolySheep AI | 공식 OpenAI API | 공식 Anthropic API | 일반 릴레이 서비스 |
|---|---|---|---|---|
| 멀티 모델 통합 | ✓ 단일 키로 전부 | ✗ 단일 모델 | ✗ 단일 모델 | △ 제한적 |
| 로컬 결제 지원 | ✓ 해외 신용카드 불필요 | ✗ 해외 카드만 | ✗ 해외 카드만 | △ 제한적 |
| 멀티 에이전트 통신 지원 | ✓ 네이티브 지원 | ✗ 별도 구현 필요 | ✗ 별도 구현 필요 | △ 커스텀 필요 |
| 동기화 메커니즘 | ✓ 내장 상태 관리 | ✗ 직접 구현 | ✗ 직접 구현 | △ 제한적 |
| DeepSeek V3.2 | $0.42/MTok | ✗ 미지원 | ✗ 미지원 | △ 가변적 |
| Gemini 2.5 Flash | $2.50/MTok | ✗ 미지원 | ✗ 미지원 | △ 가변적 |
| 무료 크레딧 | ✓ 가입 시 제공 | ✗ 없음 | △ 제한적 | △ 제한적 |
멀티 에이전트 통신 아키텍처 개요
멀티 에이전트 시스템에서 메시지 전달은 다음 세 가지 핵심 요구사항을 충족해야 합니다:
- 신뢰성: 메시지 손실 없이 정확한 전달 보장
- 일관성: 모든 에이전트의 상태가 동기화 상태 유지
- 확장성: 에이전트 수 증가 시 성능 저하 최소화
프로토콜 설계: 메시지 전달 패턴
1. Pub/Sub 패턴 기반 메시지 브로커
"""
HolySheep AI 기반 멀티 에이전트 메시지 브로커 구현
base_url: https://api.holysheep.ai/v1
"""
import json
import uuid
import asyncio
from typing import Dict, List, Callable, Any
from dataclasses import dataclass, field
from datetime import datetime
from enum import Enum
import hashlib
class MessagePriority(Enum):
LOW = 1
NORMAL = 2
HIGH = 3
CRITICAL = 4
@dataclass
class AgentMessage:
message_id: str
sender_id: str
recipient_id: str | None # None = broadcast
message_type: str
payload: Dict[str, Any]
priority: MessagePriority
timestamp: datetime
retry_count: int = 0
max_retries: int = 3
message_hash: str = ""
def __post_init__(self):
if not self.message_hash:
content = f"{self.sender_id}{self.recipient_id}{self.payload}"
self.message_hash = hashlib.sha256(content.encode()).hexdigest()[:16]
class MultiAgentMessageBroker:
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
self.agents: Dict[str, Any] = {}
self.message_queue: List[AgentMessage] = []
self.subscribers: Dict[str, List[Callable]] = {}
self.state_store: Dict[str, Any] = {}
self.message_history: List[AgentMessage] = []
def register_agent(self, agent_id: str, agent_type: str, capabilities: List[str]):
"""에이전트 등록 및 메시지 핸들러 연결"""
self.agents[agent_id] = {
"type": agent_type,
"capabilities": capabilities,
"registered_at": datetime.now(),
"status": "active"
}
print(f"✅ 에이전트 등록 완료: {agent_id} ({agent_type})")
def subscribe(self, agent_id: str, topic: str, handler: Callable):
"""특정 토픽에 대한 구독 등록"""
if topic not in self.subscribers:
self.subscribers[topic] = []
self.subscribers[topic].append(handler)
print(f"📡 {agent_id} -> 토픽 '{topic}' 구독 시작")
async def send_message(self, message: AgentMessage) -> bool:
"""메시지 전송 및 상태 동기화"""
try:
# 메시지 검증
if not self._validate_message(message):
return False
# 전송 전 상태 스냅샷
pre_state = self._capture_state(message.recipient_id)
# 메시지 큐에 추가
self.message_queue.append(message)
# 실제 전송 시뮬레이션 (HolySheep API 연동)
success = await self._transmit_via_holysheep(message)
if success:
# 전송 성공 시 상태 동기화
await self._sync_state_after_send(message, pre_state)
self.message_history.append(message)
print(f"✅ 메시지 전송 성공: {message.message_id}")
return True
else:
# 재시도 로직
return await self._retry_message(message)
except Exception as e:
print(f"❌ 메시지 전송 실패: {e}")
return False
async def _transmit_via_holysheep(self, message: AgentMessage) -> bool:
"""HolySheep AI API를 통한 메시지 전송"""
import aiohttp
payload = {
"model": "gpt-4.1",
"messages": [{
"role": "system",
"content": f"에이전트 {message.sender_id}로부터 메시지 전송 요청"
}],
"temperature": 0.3
}
async with aiohttp.ClientSession() as session:
async with session.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
headers={
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
},
json=payload,
timeout=aiohttp.ClientTimeout(total=10)
) as response:
return response.status == 200
def _validate_message(self, message: AgentMessage) -> bool:
"""메시지 무결성 검증"""
# 중복 메시지 체크
for hist_msg in self.message_history[-100:]:
if hist_msg.message_hash == message.message_hash:
print(f"⚠️ 중복 메시지 감지: {message.message_id}")
return False
return True
def _capture_state(self, agent_id: str | None) -> Dict[str, Any]:
"""상태 스냅샷 캡처"""
if agent_id:
return {
"agent_id": agent_id,
"state": self.state_store.get(agent_id, {}),
"timestamp": datetime.now().isoformat()
}
return {"all_agents": self.state_store.copy()}
async def _sync_state_after_send(self, message: AgentMessage, pre_state: Dict):
"""메시지 전송 후 상태 동기화"""
self.state_store[f"last_message_{message.recipient_id or 'broadcast'}"] = {
"message_id": message.message_id,
"sender": message.sender_id,
"timestamp": message.timestamp.isoformat(),
"status": "delivered"
}
async def _retry_message(self, message: AgentMessage) -> bool:
"""재시도 메커니즘"""
while message.retry_count < message.max_retries:
message.retry_count += 1
print(f"🔄 메시지 재시도 ({message.retry_count}/{message.max_retries}): {message.message_id}")
await asyncio.sleep(2 ** message.retry_count)
if await self._transmit_via_holysheep(message):
self.message_history.append(message)
return True
return False
사용 예시
async def main():
broker = MultiAgentMessageBroker("YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
# 에이전트 등록
broker.register_agent("agent_coordinator", "coordinator", ["orchestrate", "delegate"])
broker.register_agent("agent_executor_1", "executor", ["execute", "compute"])
broker.register_agent("agent_executor_2", "executor", ["execute", "compute"])
# 메시지 전송
msg = AgentMessage(
message_id=str(uuid.uuid4()),
sender_id="agent_coordinator",
recipient_id="agent_executor_1",
message_type="task_delegation",
payload={"task": "data_processing", "data_id": "12345"},
priority=MessagePriority.HIGH,
timestamp=datetime.now()
)
success = await broker.send_message(msg)
print(f"전송 결과: {'성공' if success else '실패'}")
asyncio.run(main())
2. 상태 동기화 프로토콜 구현
"""
분산 환경에서의 상태 동기화 프로토콜
Conflict-Free Replicated Data Type (CRDT) 기반 구현
"""
import asyncio
from typing import Set, Dict, Any
from collections import defaultdict
import vectorclock
class StateVector:
"""벡터 클록 기반 분산 상태 추적"""
def __init__(self, agent_id: str):
self.agent_id = agent_id
self.clock: Dict[str, int] = defaultdict(int)
self.state: Dict[str, Any] = {}
self.pending_updates: List[Dict] = []
def increment(self):
"""로컬 클록 증가"""
self.clock[self.agent_id] += 1
return self.clock[self.agent_id]
def merge(self, remote_clock: Dict[str, int], remote_state: Dict[str, Any]):
"""원격 상태 병합 (CRDT Merge)"""
# 벡터 클록 병합
for agent, clock_val in remote_clock.items():
self.clock[agent] = max(self.clock[agent], clock_val)
# 상태 병합 (Last-Write-Wins 대신 버전 기반 병합)
for key, value in remote_state.items():
if key not in self.state:
self.state[key] = value
elif isinstance(value, dict) and isinstance(self.state[key], dict):
self.state[key] = self._deep_merge(self.state[key], value)
else:
# 동시 수정 시 벡터 클록 비교
local_version = self.state.get(f"_version_{key}", 0)
remote_version = value.get(f"_version_{key}", 0)
if remote_version > local_version:
self.state[key] = value
def _deep_merge(self, local: Dict, remote: Dict) -> Dict:
"""깊은 병합 수행"""
result = local.copy()
for key, value in remote.items():
if key in result and isinstance(result[key], dict) and isinstance(value, dict):
result[key] = self._deep_merge(result[key], value)
else:
result[key] = value
return result
def get_version(self) -> Dict[str, int]:
"""현재 버전 반환"""
return dict(self.clock)
class DistributedStateSync:
"""분산 상태 동기화 관리자"""
def __init__(self, agent_id: str, holysheep_api_key: str):
self.agent_id = agent_id
self.api_key = holysheep_api_key
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
self.local_state = StateVector(agent_id)
self.known_states: Dict[str, StateVector] = {}
self.sync_interval = 2.0 # 초
self.listeners: List[Callable] = []
async def update_local_state(self, key: str, value: Any):
"""로컬 상태 업데이트"""
version = self.local_state.increment()
self.local_state.state[key] = {
"value": value,
"version": version,
"updated_by": self.agent_id,
"timestamp": asyncio.get_event_loop().time()
}
print(f"📝 상태 업데이트: {key} = {value} (v{version})")
async def broadcast_state(self):
"""상태 브로드캐스트 (HolySheep API 활용)"""
import aiohttp
sync_payload = {
"agent_id": self.agent_id,
"clock": dict(self.local_state.clock),
"state": self.local_state.state,
"state_hash": self._compute_state_hash()
}
try:
async with aiohttp.ClientSession() as session:
# 상태 동기화 요청 (실제 API 연동)
async with session.post(
f"{self.base_url}/state/sync",
headers={
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
},
json=sync_payload,
timeout=aiohttp.ClientTimeout(total=5)
) as response:
if response.status == 200:
remote_updates = await response.json()
await self._process_remote_updates(remote_updates)
except Exception as e:
print(f"⚠️ 브로드캐스트 실패: {e}")
async def _process_remote_updates(self, remote_data: List[Dict]):
"""원격 업데이트 처리"""
for remote in remote_data:
remote_agent = remote["agent_id"]
if remote_agent not in self.known_states:
self.known_states[remote_agent] = StateVector(remote_agent)
self.known_states[remote_agent].merge(
remote["clock"],
remote["state"]
)
# 변경 사항 알림
await self._notify_listeners(remote_agent, remote["state"])
def _compute_state_hash(self) -> str:
"""상태 무결성 검증 해시"""
import hashlib
state_str = json.dumps(self.local_state.state, sort_keys=True)
return hashlib.sha256(state_str.encode()).hexdigest()
async def _notify_listeners(self, source_agent: str, state: Dict):
"""상태 변경 리스너 알림"""
for listener in self.listeners:
await listener(source_agent, state)
def add_listener(self, listener: Callable):
"""상태 변경 리스너 등록"""
self.listeners.append(listener)
async def start_sync_loop(self):
"""동기화 루프 시작"""
while True:
await self.broadcast_state()
await asyncio.sleep(self.sync_interval)
async def resolve_conflict(self, key: str, options: List[Any]) -> Any:
"""LLM 기반 충돌 해결 (HolySheep AI 활용)"""
import aiohttp
prompt = f"""
다음 키 '{key}'에 대해 충돌이 발생했습니다.
옵션들: {options}
가장 합리적인 값을 선택하고 이유를 설명하세요.
"""
async with aiohttp.ClientSession() as session:
async with session.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
headers={
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
},
json={
"model": "gpt-4.1",
"messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
"temperature": 0.3
}
) as response:
result = await response.json()
return result["choices"][0]["message"]["content"]
멀티 에이전트 상태 공유 데모
async def demo_multi_agent_sync():
"""멀티 에이전트 상태 동기화 데모"""
# 각 에이전트 상태 관리자 초기화
agents = {
"coordinator": DistributedStateSync("coordinator", "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"),
"worker_1": DistributedStateSync("worker_1", "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"),
"worker_2": DistributedStateSync("worker_2", "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"),
}
# 상태 업데이트 예시
await agents["coordinator"].update_local_state("task_queue", ["task_1", "task_2"])
await agents["worker_1"].update_local_state("progress", 50)
await agents["worker_2"].update_local_state("progress", 75)
# 병렬 동기화
await asyncio.gather(
agents["coordinator"].broadcast_state(),
agents["worker_1"].broadcast_state(),
agents["worker_2"].broadcast_state()
)
print(f"✅ 전체 상태 동기화 완료")
print(f"코디네이터 뷰: {dict(agents['coordinator'].local_state.state)}")
asyncio.run(demo_multi_agent_sync())
실전 에이전트 간 통신 시퀀스
"""
HolySheep AI 기반 멀티 에이전트 워크플로우 구현
프로덕션 환경에서 검증된 패턴
"""
from typing import Optional, List
import json
class AgentWorkflow:
"""에이전트 워크플로우 오케스트레이터"""
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
self.conversation_history: List[Dict] = []
async def execute_multi_agent_task(
self,
task: str,
agent_roles: List[str]
) -> Dict:
"""
멀티 에이전트 태스크 실행
Args:
task: 실행할 태스크
agent_roles: ["coordinator", "researcher", "writer", "reviewer"]
"""
# Phase 1: 태스크 분해 (코디네이터)
plan = await self._decompose_task(task)
# Phase 2: 병렬 실행 (실행자들)
results = await self._parallel_execution(plan, agent_roles)
# Phase 3: 결과 통합 (코디네이터)
final_result = await self._aggregate_results(results)
return final_result
async def _decompose_task(self, task: str) -> Dict:
"""LLM 기반 태스크 분해"""
import aiohttp
system_prompt = """당신은 태스크 코디네이터입니다.
입력된 태스크를 하위 태스크로 분해하고, 각 하위 태스크에 적합한 에이전트를 할당하세요.
반환 형식: JSON {\"subtasks\": [{\"description\": \"\", \"assigned_to\": \"\", \"priority\": 1}]}"""
async with aiohttp.ClientSession() as session:
async with session.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
headers={
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
},
json={
"model": "gpt-4.1",
"messages": [
{"role": "system", "content": system_prompt},
{"role": "user", "content": task}
],
"temperature": 0.5
}
) as response:
result = await response.json()
plan_text = result["choices"][0]["message"]["content"]
# JSON 파싱 (실제로는 더 강력한 파싱 필요)
return json.loads(plan_text)
async def _parallel_execution(self, plan: Dict, agent_roles: List[str]) -> List[Dict]:
"""에이전트별 병렬 태스크 실행"""
import aiohttp
async def execute_single_agent(agent_role: str, subtask: Dict) -> Dict:
"""단일 에이전트 태스크 실행"""
model_map = {
"coordinator": "gpt-4.1",
"researcher": "claude-sonnet-4",
"writer": "gpt-4.1",
"reviewer": "gpt-4.1",
"executor": "deepseek-v3"
}
model = model_map.get(agent_role, "gpt-4.1")
async with aiohttp.ClientSession() as session:
async with session.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
headers={
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
},
json={
"model": model,
"messages": [{
"role": "user",
"content": f"역할: {agent_role}\n태스크: {subtask['description']}"
}],
"temperature": 0.7
}
) as response:
result = await response.json()
return {
"agent": agent_role,
"subtask": subtask["description"],
"result": result["choices"][0]["message"]["content"],
"tokens_used": result.get("usage", {}).get("total_tokens", 0)
}
# 태스크와 에이전트 매칭
tasks_with_agents = []
for idx, subtask in enumerate(plan.get("subtasks", [])):
agent = subtask.get("assigned_to", agent_roles[idx % len(agent_roles)])
tasks_with_agents.append((agent, subtask))
# 병렬 실행
import asyncio
tasks = [
execute_single_agent(agent, subtask)
for agent, subtask in tasks_with_agents
]
results = await asyncio.gather(*tasks, return_exceptions=True)
return [r for r in results if not isinstance(r, Exception)]
async def _aggregate_results(self, results: List[Dict]) -> Dict:
"""결과 통합 및 최종 산출물 생성"""
import aiohttp
summary_prompt = f"""다음은 여러 에이전트가 수행한 태스크 결과입니다:
{json.dumps(results, ensure_ascii=False, indent=2)}
이 결과를 통합하여 최종 산출물을 작성하세요."""
async with aiohttp.ClientSession() as session:
async with session.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
headers={
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
},
json={
"model": "gpt-4.1",
"messages": [{"role": "user", "content": summary_prompt}],
"temperature": 0.3
}
) as response:
result = await response.json()
return {
"final_output": result["choices"][0]["message"]["content"],
"agent_results": results,
"total_tokens": sum(r.get("tokens_used", 0) for r in results)
}
사용 예시
async def example_workflow():
workflow = AgentWorkflow("YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
result = await workflow.execute_multi_agent_task(
task="2024년 AI 동향 보고서 작성",
agent_roles=["coordinator", "researcher", "writer", "reviewer"]
)
print(f"최종 산출물:\n{result['final_output']}")
print(f"총 토큰 사용: {result['total_tokens']}")
asyncio.run(example_workflow())
이런 팀에 적합 / 비적합
✅ HolySheep AI가 적합한 팀
- 멀티 에이전트 시스템 개발자: 여러 AI 모델을 동시에 활용하는 분산 에이전트 아키텍처 구축
- 비용 최적화가 필요한 팀: DeepSeek V3.2 ($0.42/MTok)와 Gemini 2.5 Flash ($2.50/MTok)를 통한 비용 절감
- 해외 신용카드 없는 개발자: 로컬 결제 지원으로 즉시 개발 시작 가능
- 빠른 프로토타이핑: 단일 API 키로 모든 주요 모델 통합하여 빠른 эксперимента 가능
- 실시간 협업 AI 앱: 메시지 전달과 상태 동기화가 핵심인 챗봇, 협업 도구
❌ HolySheep AI가 비적합한 팀
- 단일 모델만 필요한 팀: 단일 LLM API 호출만 필요한 단순한 애플리케이션
- 초대규모 프롬프트 사용자: 128K 이상의 컨텍스트를 주로 사용하는 경우
- 특정 지역 데이터 센터 필수: 특정 국가 내 데이터 주권 요구 시
가격과 ROI
| 모델 | HolySheep AI | 공식 API | 절감율 |
|---|---|---|---|
| GPT-4.1 | $8.00/MTok | $15.00/MTok | 47% 절감 |
| Claude Sonnet 4 | $15.00/MTok | $18.00/MTok | 17% 절감 |
| Gemini 2.5 Flash | $2.50/MTok | $3.50/MTok | 29% 절감 |
| DeepSeek V3 | $0.42/MTok | $0.55/MTok | 24% 절감 |
멀티 에이전트 시스템 ROI 계산
하루 100만 토큰을 처리하는 멀티 에이전트 시스템의 연간 비용 비교:
- 공식 API만 사용: 약 $54,750/연간
- HolySheep AI 활용: 약 $32,850/연간
- 절감 금액: $21,900/연간 (40% 절감)
자주 발생하는 오류와 해결책
오류 1: 메시지 순서 보장 실패
"""
문제: 멀티 에이전트 환경에서 메시지 순서가 뒤바뀌는 현상
원인: 비동기 전송과 병렬 처리로 인한 race condition
"""
❌ 잘못된 구현
async def bad_message_handler(messages):
tasks = [process_message(msg) for msg in messages]
return await asyncio.gather(*tasks) # 순서 보장 안됨
✅ 올바른 구현 - 시퀀스 번호 기반 정렬
from dataclasses import dataclass
@dataclass
class OrderedMessage:
sequence: int
content: str
agent_id: str
async def correct_message_handler(messages: List[OrderedMessage]):
# 시퀀스 번호로 정렬
sorted_messages = sorted(messages, key=lambda m: m.sequence)
# 순서 보장ながら 병렬 처리 (의존성 그래프 활용)
results = []
for msg in sorted_messages:
result = await process_message(msg)
results.append(result)
return results
✅ 대안: 의존성 기반 DAG 처리
async def dag_message_processing(messages: List[OrderedMessage]):
graph = build_dependency_graph(messages)
while unprocessed := [n for n in graph if n.ready()]:
tasks = [process_message(n) for n in unprocessed]
completed = await asyncio.gather(*tasks)
mark_completed(unprocessed)
return final_results
오류 2: 상태 동기화 딜레이로 인한 일관성 문제
"""
문제: 분산 환경에서 에이전트 간 상태가 일시적으로 불일치
원인: 네트워크 지연, 클록 동기화 오차
"""
❌ 문제 발생 코드
class BadStateManager:
def get_state(self, agent_id):
return self.cache.get(agent_id) # 오래된 데이터 반환 가능
✅ 해결책: 버전 벡터와 유효기간 적용
class ConsistentStateManager:
def __init__(self):
self.states = {}
self.vector_clock = {}
self.max_staleness_ms = 100 # 최대 허용 딜레이
def get_state(self, agent_id: str) -> Optional[Dict]:
state = self.states.get(agent_id)
if not state:
return None
# 유효기간 체크
age_ms = (datetime.now() - state["timestamp"]).total_seconds() * 1000
if age_ms > self.max_staleness_ms:
# 오래된 데이터 - 강제 동기화 트리거
self._trigger_sync(agent_id)
return None
return state["data"]
def _trigger_sync(self, agent_id: str):
"""상태 동기화 강제 트리거"""
print(f"⚡ {agent_id} 상태 동기화 트리거 (딜레이 감지)")
asyncio.create_task(self.force_sync(agent_id))
✅ 낙관적 잠금 패턴
class OptimisticLockStateManager:
async def update_state(self, agent_id: str, new_state: Dict, expected_version: int) -> bool:
current = self.states.get(agent_id, {})
if current.get("version") != expected_version:
# 버전 불일치 - 충돌 감지
raise StateConflictError(
f"버전 충돌: 기대 {expected_version}, 실제 {current.get('version')}"
)
self.states[agent_id] = {
**new_state,
"version": expected_version + 1,
"timestamp": datetime.now()
}
return True
오류 3: API 타임아웃 및 재시도风暴
"""
문제: HolySheep API 호출 시 타임아웃 발생 → 재시도 → 또 실패 → 무한 재시도
원인: 지수 백오프 없이 무제한 재시도
"""
❌ 위험한 재시도 로직
async def bad_retry_with_api():
for i in range(100): # 너무 많은 재시도
try:
return await call_holysheep_api()
except TimeoutError:
await asyncio.sleep(1) # 고정 대기 - 문제 지속 시 위험
✅ 안전한 재시도: 지수 백오프 + 서킷 브레이커
import random
class CircuitBreaker:
def __init__(self, failure_threshold=5, timeout_seconds=60):
self.failure_count = 0
self.failure_threshold = failure_threshold
self.timeout = timeout_seconds
self.last_failure_time = None
self.state = "closed" # closed, open, half-open
def record_success(self):
self.failure_count = 0
self.state = "closed"
def record_failure(self):
self.failure_count += 1
if self.failure_count >= self.failure_threshold:
self.state = "open"
self.last_failure_time = datetime.now()
def can_attempt(self) -> bool:
if self.state == "closed":
return True
elif self.state == "open":
elapsed = (datetime.now() - self.last_failure_time).total_seconds()
if elapsed > self.timeout:
self.state = "half-open"
return True
return False
return True # half-open
async def safe_retry_with_breaker(api_key: str, max_retries=5):
breaker = CircuitBreaker(failure_threshold=3, timeout_seconds=30)
for attempt in range(max_retries):
if not breaker.can_attempt():
raise Exception("Circuit breaker open - API 일시 사용 불가")
try:
result = await call_holysheep_api(api_key)
breaker.record_success()
return result
except TimeoutError as e:
breaker.record_failure()
if breaker.state == "open":
raise Exception("API 일시 사용 불가 - 잠시 후 재시도")
# 지수 백오프 + jitter
wait_time = min(2 ** attempt + random.uniform(0