AI Agent는 LLM을 넘어서 자율적으로 도구를 사용하고 정보를 검색하며 복잡한 작업을 수행할 수 있는 시스템이다. 주요 구성 요소로는 LLM, Agent, 도구, 메모리 등이 있으며, RAG(정보 검색 증강 생성)와 벡터 검색을 통해 최신 정보에 접근하고 개인화된 데이터 처리가 가능하다. LangGraph는 복잡한 AI Agent 구축을 위한 프레임워크로, 상태 관리와 도구 사용을 효율적으로 지원한다. 일반적인 실행 흐름은 사용자 입력, Agent 분석, 도구 실행, 결과 통합, 상태 저장으로 구성된다.

MongoDB의 멀티 도큐먼트 트랜잭션을 Node.js에서 안전하게 구현하기 위해 AsyncLocalStorage와 Mongoose 미들웨어를 사용하는 방법을 설명하며, 자동 세션 관리, 재시도 메커니즘, 에러 처리 및 성능 최적화의 중요성을 강조합니다. 다양한 구현 방식을 비교하고, @Transactional 데코레이터를 통해 복잡한 비즈니스 로직을 안전하게 처리하는 방법을 제시합니다.