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Langgraph로 LLM 기반 에이전트를 개발할 때 유용한 베스트 프랙티스는 다음과 같습니다.1. 명확한 목표 정의: 어떤 문제를 해결하고 싶은지, 에이전트의 최종 목표와 성능 기준을 먼저 정립합니다.2. 단계별 구현 및 테스트: 그래프를 한 번에 복잡하게 만들지 말고, 핵심 기능(LLM 응답)부터 시작해 차차 Tool Node, Memory Node 등을 추가합니다.3. 에러 핸들링 전략 수립: Tool 호출 실패, LLM 응답 불안정 등 상황에 대비해 특정 노드 실패 시 재시도나 대체 경로로 이동하는 로직을 마련합니다.4. 성능 모니터링: 응답 시간, 정답률, 사용자 만족도 등을 추적하고, 필요 시 그래프 구조나 프롬프트 전략을 수정합니다.5. 버전 관리 및 문서화: 그래프 구조, 프롬프트, 노드별..

• 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 ..

AI 에이전트는 비즈니스 프로세스를 자동화하고 효율화하는 강력한 도구지만, 실제 운영 환경에서 조직이 마주하게 되는 난관은 다양합니다. 예를 들어, 의료 상담 챗봇을 도입하는 헬스케어 기업이나, 실시간 교통 상황에 반응해야 하는 물류 자동화 시스템은 여러 측면에서 복잡한 문제를 해결해야 합니다. 아래는 이러한 AI 에이전트를 성공적으로 배치하고 운영하기 위한 주요 과제와 예시입니다. 데이터 프라이버시 문제AI 에이전트 도입 시 가장 큰 문제 중 하나는 방대한 사용자 데이터 처리입니다.예시:• 헬스케어 챗봇:의료 상담 챗봇은 환자의 병력, 검사 결과, 개인 신상정보 등 민감한 데이터를 다루므로, HIPAA나 GDPR 같은 규제에 맞추어 암호화, 접근 제어, 익명화 등의 조치를 취해야 합니다.• 스마트 홈 ..

# 오늘의 AI Agent 주요 뉴스### 1. China's Manus AI 'agent' could be our 1st glimpse at artificial general intelligenceURL: https://www.livescience.com/technology/artificial-intelligence/chinas-manus-ai-agent-could-be-our-1st-glimpse-at-artificial-general-intelligence내용: 뉴스 기사 번역:마누스 소개: 일반 AI 에이전트 - YouTube 시청중국 과학자들이 인간 조작자로부터 특정 지시를 필요로하지 않고 자체적으로 결정을 내리는 인공 지능(AI) "에이전트"를 공개했다.AI 에이전트, 마누스는...### 2...

좀 더 구체적으로 LangGraph의 개념을 이해하기 위해, 실 세계 시나리오를 하나 살펴보겠습니다. 다시 고객 지원 챗봇 예시로 돌아가 보죠. 이번에는 사용자의 질문에 따라 다르게 대응하는 지능형 챗봇을 LangGraph로 설계한다고 상상해봅시다. LangGraph를 활용하면 이 챗봇의 동작 흐름을 다음과 같이 구성할 수 있습니다:질문 분류 노드: 사용자의 질문을 분석해 어떤 유형의 요청인지 파악합니다 (예: 기술 지원, 계정 문의, 일반 질문 등).정보 검색 노드: 질문 유형에 맞춰 내부 지식 베이스나 데이터베이스에서 관련 정보를 찾아옵니다. 예를 들어 계정 관련 문의라면 사용자 계정 정보를 조회하고, 기술 지원 문의라면 FAQ나 매뉴얼을 검색합니다.응답 생성 노드: 찾은 정보를 바탕으로 사용자에게 ..