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langgraph로 에이전트를 구축할 때 염두에 두어야 할 사항은 다음과 같습니다.1. 프롬프트 관리: LLM 노드에 전달할 프롬프트를 체계적으로 관리하고, 필요 시 컨텍스트를 분명히 제공하는 전략이 필요합니다.2. 메모리 전략: 단기 메모리(최근 대화 맥락)와 장기 메모리(벡터 스토어)를 어떻게 결합할지 결정합니다. 예를 들어, 특정 도메인 문서를 미리 벡터 DB에 인덱싱해두고, LLM 노드가 관련 문서를 호출하도록 하는 패턴이 있습니다.3. 툴 연동: 외부 API 호출(날씨 정보, 금융 데이터, 사내 데이터베이스 등)을 어떻게 정의할지, 에러 핸들링은 어떻게 할지 고민해야 합니다.4. 액추에이터(Actuator) 활용: 소프트웨어 에이전트의 경우 액추에이터는 실제 명령 실행(파일 쓰기, 데이터베이스 ..

1. 알리바바, AI 슈퍼 비서 앱 Quark 신버전 공개발표일: 2025년 3월 14일출처: 알리바바클라우드 커뮤니티 (Alibaba Cloud Community)요약: 알리바바는 자사 대규모 AI 모델 **“Qwen”**을 탑재한 Quark 애플리케이션의 신규 버전을 출시했습니다. 이 앱은 챗봇, 심화 분석, 과제 실행 등 고도화된 AI 기능을 하나로 통합한 종합 AI 비서로, 2억 명이 넘는 중국 사용자들의 학술 연구부터 문서 작성, 이미지 생성, 프레젠테이션, 의료 진단, 여행 계획까지 일상∙업무 분야 전반에 걸쳐 다양한 작업을 지원합니다​alibabacloud.com​.관련 링크: 알리바바 Quark 출시 소식​alibabacloud.com2. 중국 스타트업 Manus, 정부 지원 및 알리바바 ..

예를 들어, “사용자의 질문에 답하기 위해 외부 지식 검색 → 답변 제공”이라는 단순한 시나리오를 langgraph로 구현한다고 가정해봅시다. 1. 입력 노드: 사용자의 질문 접수2. LLM Node(분석): 질문을 LLM에 전달하여 질의 의도를 파악하고, 필요한 정보 타입을 결정3. Tool Node(검색): LLM 결과를 바탕으로 외부 검색 API 호출, 관련 문서 또는 데이터 추출4. LLM Node(응답 생성): 검색 결과와 질문을 종합하여 최종 답변 생성5. 출력 노드: 사용자에게 답변 반환이렇게 노드를 선형으로 구성하거나, 사용자의 추가 요청에 따라 반복 호출(루프)하거나, 결과에 따라 경로를 바꾸는 분기(조건문)도 넣을 수 있습니다. langgraph는 이러한 복잡한 흐름을 시각적/구조적으로..

LLM(대규모 언어 모델)을 활용한 AI 에이전트는 텍스트 기반 상호작용을 통해 문제를 이해하고 해결하는 자동화된 지능형 시스템입니다. 이러한 에이전트는 단순히 질문에 답변하는 수준을 넘어, 복잡한 목표를 설정하고 이를 달성하기 위한 계획 수립, 메모리 활용, 외부 도구 연계까지 수행할 수 있습니다. 대표적인 예로 "ChatGPT"와 같은 대화형 모델을 넘어, 특정 산업 분야(의료, 금융, 교육, 마케팅)나 특정 업무(데이터 처리, 고객 상담, 정보 검색)에 특화된 에이전트를 만들 수 있습니다. 이를 위해서는 단순 모델 호출을 넘어, 모델을 효율적으로 제어하고 지속적으로 개선하며, 외부 데이터나 도구와 결합하는 프레임워크가 필요합니다. Langgraph는 이러한 LLM 기반 에이전트 구현을 손쉽게 하기 ..

• 액추에이터(Actuator): 에이전트가 의사결정 결과를 바탕으로 실제 행동을 실행하는 ‘출력 수단’입니다. 소프트웨어 에이전트의 경우, 액추에이터는 환경(시스템)에 변화를 일으키는 명령 실행이나 외부 서비스 호출 등의 형태로 나타납니다. 즉, 액추에이터는 “에이전트가 행동을 취하기 위해 사용하는 내부적인 실행 기능”이라 할 수 있습니다.• 툴(Tool): 에이전트가 활용할 수 있는 외부 자원, 서비스, 또는 API입니다. 툴은 에이전트가 필요한 정보를 얻거나 특정 기능(검색, 계산, 번역 등)을 수행할 때 외부에 존재하는 도구입니다. 에이전트는 툴을 직접 내부에 내장하지 않고, 필요할 때 외부 툴을 호출(요청)하여 그 결과를 활용합니다. 즉, 툴은 “에이전트가 이용하는 외부 기능 또는 서비스”라고 ..

인간의 신체에 비유해보면, AI 에이전트의 툴(Tool)과 액추에이터(Actuator)를 좀 더 직관적으로 이해할 수 있습니다.1. AI 에이전트의 '두뇌'와 인간의 '뇌':인간의 뇌는 상황을 판단하고 계획을 세우며, 어떤 행동을 할지 결정합니다. 마찬가지로 AI 에이전트의 중심 모델(LLM 등)은 환경에서 얻은 정보(입력)를 바탕으로 "어떤 행동을 취할 것인지" 결정을 내립니다.2. AI 에이전트의 액추에이터(Actuator)와 인간의 근육·팔다리:인간은 뇌가 "손을 뻗어 문을 열어라"라고 판단하면, 실제 행동을 위해 근육이 수축하고 팔다리가 움직여 문손잡이를 잡고 돌립니다.이처럼 액추에이터는 뇌(에이전트의 결정 로직)에서 내려진 "행동 명령"을 실행하는 장치입니다. AI 에이전트 환경에서는 물리적 팔..

참조: https://lilianweng.github.io/posts/2023-06-23-agent/에이전트 시스템에서 "두뇌" 역할이 중요해지면서, 대규모 언어 모델(LLM)을 핵심 컨트롤러로 활용하는 전략이 각광받고 있습니다. 이 같은 접근은 AI 에이전트를 단순히 특정 기능만 수행하는 도구가 아닌, 다양한 문제 상황에 유연하고 창의적으로 대처할 수 있는 존재로 발전시킵니다. 최근 AutoGPT, GPT-Engineer, BabyAGI 등의 실험적 데모들은 이러한 가능성을 구체적으로 시연하며, LLM 중심 에이전트의 현실성을 입증하고 있습니다.LLM을 핵심 컨트롤러로 삼는 이유는 다음과 같은 합리적인 근거를 바탕으로 합니다.첫째, LLM은 광범위한 데이터로 사전 학습되어 있어, 특정 분야에 한정되지 ..

1. 2025 Could Be the Year Humanoid Robots Enter Your Homehttps://analyticsindiamag.com/deep-tech/2025-could-be-the-year-humanoid-robots-enter-your-home/AI는 이미 우리의 디지털 세계를 변화시켰습니다. 그러나 이제, AI는 물리적 세계로도 광범위하게 진출하고 있습니다. 다음 AI의 큰 파도는 단순히 소프트웨어에 관한 것이 아니라, 물리적 AI - 생각하고, 추론하며, 사람들과 상호작용하는 지능형 기계와 시스템에 관한 것입니다... 2. Agility Robotics’ humanoid robot reportedly raising $400Mhttps://finance.yahoo.com/ne..