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Agentic LLM Frameworks

개요Agentic LLM Frameworks는 LLM(Large Language Model)이 단순 응답 도구를 넘어, 스스로 목표를 설정하고, 계획하며, 실행하는 자율형 에이전트로 진화하기 위한 핵심 인프라입니다. 이 글에서는 대표적인 프레임워크 구조와 기술 요소, 주요 도구와 실무 활용 사례를 상세히 소개합니다.1. 개념 및 정의 구분 내용 정의LLM을 자율적 에이전트로 구성하기 위한 아키텍처 및 실행 환경 프레임워크목적고차원 목표 달성을 위한 계획 수립, 툴 연동, 실행 자동화를 통합 운영필요성복잡한 태스크를 다단계로 분해하고 인간 개입 없이 수행하려는 AI 시스템 구현2. 특징특징설명차별성플래너 기반고수준 명령을 세부 작업으로 분해단순 프롬프트 실행 모델과 구별됨멀티툴 연계다양한 API/모듈과 ..

Auto-GPT(Auto Generative Pre-trained Transformer)

개요Auto-GPT는 사용자의 고수준 목표를 이해하고 이를 하위 작업으로 자동 분해하여 실행하는 자율 AI 시스템입니다. 기존 챗봇이나 프롬프트 기반 AI와 달리, 지속적인 피드백 루프와 목표 지향적인 작업 수행이 가능해 AI의 활용 범위를 획기적으로 확장시킵니다. 본 글에서는 Auto-GPT의 개념, 구성 요소, 기술 스택부터 실무 적용까지 상세히 다룹니다.1. 개념 및 정의 구분 내용 정의Auto-GPT는 OpenAI의 GPT 모델을 기반으로 작동하는 자율 AI 에이전트입니다.목적사용자가 지시한 목표를 스스로 분석하고 실행하며, 반복 피드백을 통해 개선합니다.필요성복잡한 프로젝트나 정보 수집, 자동화 업무에서 인간 개입 최소화를 목표로 합니다.2. 특징특징설명차별성자율성초기 목표만 설정하면 하위 작..

개요RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 언어 모델의 한계를 보완하기 위해 사전 학습된 LLM에 검색기(Retriever)를 연결해 외부 지식을 동적으로 주입하는 프레임워크입니다. RAG v2(RAG++)는 이 기본 개념을 발전시켜, 더 정교한 문서 검색, 필터링, 다중 문서 reasoning, 그리고 지식 신뢰도 기반 재구성 기능을 통해 정확도, 일관성, 신뢰도 모두를 향상시킨 차세대 구조입니다.1. 개념 및 정의RAG++는 질문 → 검색 → 요약/생성의 세 단계 파이프라인을 다음과 같이 강화합니다:Retriever: 다중 문서 벡터 검색 (Dense/Sparse Hybrid, Re-ranking 포함)Knowledge Selection: 문서 정합성, 출처 신뢰도 기반 필..

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..

개요Retrieval-Augmented Prompting(RAP)은 대규모 언어모델(LLM)의 응답 생성 능력을 향상시키기 위해, 모델 외부에서 정보를 검색(retrieve)한 후 해당 지식을 프롬프트에 삽입하여 모델이 활용하도록 만드는 전략입니다. 이는 대규모 언어모델이 가지고 있지 않은 최신 정보, 사실 기반 지식, 도메인 문서를 활용할 수 있게 하여 정확도, 최신성, 신뢰도 모두를 강화합니다. 대표적으로 RAG(Retrieval-Augmented Generation), ChatGPT+Bing, LangChain 기반 검색 에이전트 등에 활용됩니다.1. 개념 및 정의Retrieval-Augmented Prompting은 크게 다음 3단계로 구성됩니다:Query 생성: 사용자의 질문 또는 요청을 기반으..

개요ReAct(Reasoning and Acting)는 대규모 언어모델(LLM)이 사고(Reasoning)와 외부 환경에 대한 행위(Action)를 번갈아 수행하도록 유도하는 프롬프트 설계 기법입니다. ReAct는 LLM이 단순히 응답을 생성하는 데 그치지 않고, 생각하고 → 도구를 호출하고 → 다시 생각하고 → 결론을 도출하는 방식으로 능동적이고 인터랙티브한 에이전트 추론 체계를 구현합니다. 이는 검색 기반 QA, 툴 기반 작업 자동화, 다단계 추론형 AI 어시스턴트 등에서 핵심 전략으로 활용됩니다.1. 개념 및 정의ReAct는 하나의 프롬프트 흐름 내에서 다음을 반복합니다:Thought: 문제를 해결하기 위한 사고 과정 (CoT 기반)Action: 외부 API, 계산기, 검색 도구 등을 호출Obser..