[심화 가이드] Tool Calling과 Memory를 결합한 ReAct 패턴으로 '행동하는' LLM 에이전트 구축하기
단순한 챗봇을 넘어 외부 API 호출과 장기 기억을 갖춘 실제 에이전트를 구축하는 방법을 다룹니다. ReAct 패턴의 작동 원리부터, Tool Calling과 Memory를 결합한 완전 자동화 코드 예제까지 실습 위주로 안내합니다.
프롬프트를 넘어선 설계: 프로덕션 레벨 자율 에이전트 워크플로우 설계 심화 가이드
단순한 프롬프트 지시로는 복잡한 비즈니스 로직 처리가 불가능합니다. 본 가이드는 ReAct 패턴, 체계적인 Tool Calling, 그리고 다중 에이전트 협업 구조(MAS) 설계를 통해 신뢰성 높은 자율 에이전트 시스템을 구축하는 아키텍처적 원칙을 심도 있게 다룹니다.
[개발자 가이드] LLM 에이전트, 개념을 넘어 아키텍처 설계까지 완벽 마스터하기
단순 챗봇을 넘어 '실행'하는 AI 에이전트의 작동 원리가 궁금하신가요? 본 가이드는 ReAct 패턴부터 Tool Calling 아키텍처 설계, 그리고 Planner-Memory-Executor 구성까지, 에이전트의 내부 메커니즘을 개발자 관점에서 깊이 있게 분석합니다.
LLM 에이전트의 두뇌 설계: ReAct 패턴으로 복잡한 추론 워크플로우 마스터하기
단순한 프롬프트 호출을 넘어, 복잡한 문제를 단계별로 분해하고 해결하는 '추론 메커니즘'을 이해하는 가이드입니다. ReAct 패턴부터 실제 Tool Calling 구현, 자가 교정(Self-Correction) 로직까지, 자율 에이전트 설계의 핵심 원리를 코드로 마스터하세요.
LLM 프롬프트 엔지니어링 마스터 2편: CoT·ToT·ReAct 고급 패턴
기초를 넘어야 하는 이유 1편의 Zero-shot·Few-shot·Role·Chain·Format 기법은 단순한 Q&A에 잘 작동합니다. 복잡한 추론과 다단계 계획이 필요한 프로덕션 태스크에서는 더 정교한 패턴이 필요합니다. Chain-of-Thought (CoT) 답변 전에 추론 과정을 단계적으로 서술하도록 유도합니다. 비용 팁: CoT는 토큰을 2~3…