에이전트 설계의 여섯 가지 패턴: 도구 호출부터 사람의 승인까지
거대한 자율 루프 대신, 경계가 분명한 제어 흐름을 조합하는 법
도구 호출, 병렬 실행, 계획, 승인, 재시도, 품질 개선을 Python 제어 흐름으로 설명하고 LLM과 코드의 책임을 나눕니다.
글 읽기 ↗토픽 / Knowledge hub
상태를 가진 제어 가능한 AI 에이전트의 그래프 오케스트레이션을 다룹니다.
Foundation / 기본 개념
거대한 자율 루프 대신, 경계가 분명한 제어 흐름을 조합하는 법
도구 호출, 병렬 실행, 계획, 승인, 재시도, 품질 개선을 Python 제어 흐름으로 설명하고 LLM과 코드의 책임을 나눕니다.
글 읽기 ↗Graph state와 애플리케이션 state를 분리해 worker, Redis, DB, 브라우저의 책임을 설계하는 법
LangGraph의 graph.astream(), updates, custom, reducer와 checkpoint를 살펴보고 Agent runtime과 backend 아키텍처의 경계를 구분합니다.
글 읽기 ↗Perspective / 관점과 노트
경로를 미리 그리는 일에서, 에이전트가 일할 환경과 경계를 설계하는 일로
멀티에이전트를 LangGraph로 구축한 경험을 바탕으로, 모델이 실행 경로를 만드는 시대에 그래프와 에이전트 런타임의 역할을 다시 나눈다.
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