반응형 LangChain16 LangGraph와 Langchain과의 비교 langchain은 LLM 기반 애플리케이션 개발을 용이하게 하는 프레임워크로, 프롬프트 체인 구성, 메모리, 다양한 랭기지 모델 및 툴 연동을 지원합니다. Langchain은 “체인(chain)”이라는 추상화로 LLM 호출 단계를 연결하고, 다양한 메모리 전략과 도구를 플러그인 형태로 붙여나가는 방식입니다.langgraph와의 차이를 정리하면 다음과 같습니다.• langchain은 체인(직선적 또는 함수형 체계)에 집중하고, langgraph는 그래프 구조를 통한 유연한 워크플로우 표현에 초점을 둡니다.• langchain은 코드 중심으로 체인을 정의하는 반면, langgraph는 그래프 기반 시각화와 노드/엣지 개념으로 복잡한 흐름을 명확히 표현할 수 있습니다.• langchain은 명령형 스타일에 .. 2025. 5. 3. Langgraph 아키텍처 구성 요소 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 .. 2025. 4. 24. AI 에이전트(특히 소프트웨어 에이전트)에서의 액추에이터와 tool의 차이 • 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 .. 2025. 4. 17. AI 에이전트와 로봇의 액츄에이터 AI 에이전트에서의 액추에이터(Actuator)AI 에이전트란, 크게 본다면 환경(실세계 또는 가상세계)에서 정보를 수집하고(감지), 이를 기반으로 의사결정을 내리며, 그 결정을 행동으로 옮기는 시스템을 의미합니다. 에이전트 내에서 “액추에이터(actuator)”라고 할 때, 일반적으로는 에이전트가 자신의 의사결정을 환경에 실제 영향을 미치기 위해 사용하는 ‘출력 장치’ 또는 ‘행동을 실행하는 수단’을 의미합니다.다만, 이때의 “액추에이터” 개념은 상황에 따라 달라질 수 있습니다. 예를 들어, 소프트웨어 기반 AI 에이전트의 경우 액추에이터는 물리적 장치가 아닌, 특정 명령을 실행하는 프로그램 인터페이스나 외부 API 호출일 수도 있습니다. 즉, 액추에이터가 물리적인 동작을 발생시키는 것이 아니라, 데이.. 2025. 4. 14. 인간의 몸과 ai agent의 tool, actuator를 비교 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.. 2025. 4. 11. LLM 기반 AI 에이전트 (LLM Powered AI Agents) 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 .. 2025. 4. 8. 이전 1 2 3 다음 반응형
