Agent2 [LangGraph] Agent 2025.04.03 - [Data & Research] - [Langchain & Langgraph] Table of Contents1. Agent의 필요조건Agent는 단순히 Tool에 바인딩된 대상을 넘어, 자율적인 판단과 계획 능력을 가진 시스템 구성 요소를 의미합니다. Agent라고 불리려면, 다음과 같은 기능(Reasoning and Action; ReAct)적 업그레이드가 필수적입니다. 1) 계획 및 추론 (Planning & Reasoning)단순히 질문에 대한 지식 기반 답변을 하는 것을 넘어, 문제를 분석하고, 해결을 위한 단계적 계획(Tool Calling)을 세우고, 중간 결과를 평가하고, 필요하면 계획을 수정하는 능력2. 자율성 (Autonomy)사용자의 명시적인 지시 없이도, 주어.. 2025. 11. 2. [LLM Application] Langchain 기초 - Agent와 Tools Agent는 사용자의 질문이나 요청을 받고, 그에 맞는 작업을 수행하기 위해 여러 도구(tool)를 선택적으로 호출하는 역할을 합니다. LangChain 에이전트는 주로 Zero-Shot Agent, ReAct 에이전트 등의 형태로 구현되며, 사용자 요청에 따라 여러 작업(예: 웹 검색, 계산, 데이터베이스 질의 등)을 수행할 수 있습니다. 1. 기본 Agent 사용from langchain.agents import initialize_agent, load_toolsfrom langchain.llms import OpenAI# 도구를 로드 (예: 구글 검색 도구)tools = load_tools(["google-search-results"], api_key="YOUR_GOOGLE_SEARCH_API_KE.. 2025. 4. 3. 이전 1 다음 반응형