ITPE * JackerLab

개요Auto-GPT는 사용자가 지정한 고수준 목표를 LLM이 스스로 세분화하여 작업 계획을 수립하고, 도구를 사용하며, 반복적으로 평가·개선해가며 목표를 달성하는 '자율형 에이전트 시스템'의 대표적 구현 방식입니다. 다양한 프레임워크들이 오픈소스 기반으로 등장하고 있으며, 복잡한 다단계 작업을 자동화하려는 다양한 산업 현장과 개인 프로젝트에 빠르게 확산되고 있습니다.1. 개념 및 정의Auto-GPT Framework는 LLM 기반 에이전트가 인간의 간섭 없이 일련의 태스크를 순차적으로 실행하는 시스템을 구축할 수 있도록 도와주는 오케스트레이션 환경입니다.핵심 구성: 목표 설정 → 계획 수립 → 실행 → 메모리 갱신 → 평가 반복철학: 인간의 역할은 ‘지시’에 국한되고, 수행은 AI가 자동으로모델 기반: ..

개요LangChain은 대형 언어 모델(LLM)을 실제 애플리케이션 수준으로 확장 가능하도록 돕는 오픈소스 프레임워크입니다. 단순한 프롬프트 호출을 넘어서, 외부 데이터 연결, 도구 사용, 멀티스텝 추론, 메모리 유지, 에이전트 기반 설계를 가능하게 합니다. LLM 오케스트레이션 분야에서 가장 널리 사용되는 프레임워크로, AI 챗봇, 문서 검색, 자동화 업무 시스템 등에 폭넓게 활용됩니다.1. 개념 및 정의LangChain은 Python 및 JavaScript에서 사용할 수 있으며, LLM을 중심으로 다양한 컴포넌트(메모리, 툴, 에이전트 등)를 조합해 복잡한 워크플로우를 구성할 수 있도록 설계된 프레임워크입니다.프롬프트 템플릿, 체인(chain), 메모리, 툴, 에이전트 등 다양한 구성 요소를 통해 L..

개요LLM 오케스트레이션(Orchestration)은 하나의 대형 언어 모델(Large Language Model)이 아닌 여러 LLM을 조율하여 복잡한 업무를 수행하거나, LLM과 외부 도구를 결합해 확장된 인공지능 서비스를 구축하는 기술 전략입니다. LangChain, Semantic Kernel, CrewAI 등의 프레임워크가 대표적으로 활용되며, AI 에이전트, 챗봇, 검색 강화 생성(RAG) 등 고도화된 애플리케이션 구현의 핵심입니다.1. 개념 및 정의LLM 오케스트레이션은 단일 LLM의 한계를 극복하고, 다양한 언어 모델과 도구, API, 데이터 소스들을 통합하여 복합적인 태스크를 수행할 수 있도록 하는 시스템 아키텍처입니다.기본적으로는 LLM의 입력/출력을 관리하고, 필요시 외부 메모리, 데..