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: ..

개요Function-Calling LLM은 자연어 입력을 기반으로 외부 함수(function)를 구조화된 형태로 호출할 수 있도록 설계된 언어 모델 프레임워크입니다. 단순 텍스트 응답을 넘어, 계산, 검색, 예약, 번역, IoT 제어 등 다양한 기능을 API 형태로 실시간 실행하며, 사용자 요구를 코드화하여 기능적 응답을 수행합니다. OpenAI, Google, Anthropic 등 주요 기업들이 API-first LLM 전략으로 Function-Calling을 도입하고 있으며, 차세대 AI 시스템의 핵심 요소로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의 구분 설명 정의LLM이 자연어 지시에 따라 함수 정의 스펙에 맞게 JSON 형식 등으로 인자(argument)를 자동 생성하고 호출하는 방식목적LLM이 외..

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 ..