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GEM Framework

개요GEM(Goal-Execution-Monitoring) Framework는 대형 언어 모델(LLM)을 기반으로 동작하는 AI 에이전트가 목표 달성을 위해 효과적으로 행동하도록 지원하는 구조적 실행 프레임워크다. 목표 중심 설계, 실행계획 생성, 작업 진행 상태 모니터링의 세 가지 계층으로 구성되며, 복잡한 멀티스텝 문제를 자율적으로 해결하는 에이전트의 지능을 체계화한다.1. 개념 및 정의GEM Framework는 LLM이 단순 응답 생성이 아닌 실제 작업 수행을 목표로 작동할 수 있도록 하는 아키텍처로, 명시적인 목표(goal), 자동 생성된 실행 계획(plan), 수행 후 상태 피드백(monitoring)을 기반으로 LLM의 인지적 처리 흐름을 관리한다.목적 및 필요성LLM 기반 에이전트의 일관된 ..

Topic 2025.07.08

LangGraph

개요LangGraph는 LangChain 생태계에서 파생된 오픈소스 그래프 기반 오케스트레이션 프레임워크로, 복잡한 LLM 애플리케이션을 상태 기반(Stateful) 워크플로우로 구성할 수 있도록 설계되었다. LangChain의 모듈성과 ReAct, AutoGPT 등의 전략을 흡수하여, 다양한 경로로 분기되고 순환되는 언어 모델 응답 흐름을 시각적으로 정의하고 제어할 수 있는 것이 특징이다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의LLM 기반 에이전트 워크플로우를 유한 상태 머신(Finite State Machine) 및 다중 분기 그래프로 설계 및 실행하는 프레임워크목적복잡한 언어 모델 호출 흐름을 안정적이고 투명하게 구성생태계LangChain 통합, LangSmith 연동, Python SDK 중심Lang..

Topic 2025.06.20

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 ..

Topic 2025.05.18
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