aiagent4 AI Agent - LangGraph로 멀티 에이전트 구현하기 저번 포스팅에서는 단일 에이전트가 메모리에 정보를 저장할 수 있도록 구현해 보았다. 이번 Multi-agent 방식에서는 여러 담당자를 추가해서 각 에이전트의 역할을 나눠 본다.A: 관리자(Supervisor) 에이전트: 사용자 요청 분석을 하고, 도구 3가지에 대한 사용 판단을 한다.B: 연구원 에이전트: 검색기 도구 1 사용C: 계산원 에이전트: 계산기 + 현재시각시계 도구 2,3 사용 (2가지) 3가지 도구 정의하기 (검색기, 계산기, 현재시각시계) import openaiimport jsonimport requestsfrom datetime import datetimefrom typing import TypedDict, Annotated, Sequence, Literalimport operator.. 2026. 1. 6. AI Agent - LangGraph로 에이전트 구현하기 저번 포스팅에서는 GPT 모델을 활용해 3가지 도구를 가진 AI Agent를 만들어 보았다.Tool에 대한 스키마로 청사진을 그리고 제작한 방식. 이번 포스팅에서는 LangGraph를 활용해 구현하Tool 데코레이터를 활용해 디스크립션을 작성해 본다. !pip install langgraph==0.3.5 langchain-openai==0.2.0 langchain-community==0.3.5 -qfrom typing import TypedDict, Annotated, Sequencefrom langchain_core.messages import BaseMessage, HumanMessage, AIMessage, ToolMessagefrom langchain_openai import ChatOpenAIf.. 2026. 1. 6. AI Agent - Tool(도구) 개요와 실습 Tool: LLM에게 제공하는 명확한 목적을 수행하는 함수. Agent가 외부 세계와 상호작용하기 위한 인터페이스Agent의 행동은 도구를 통해 이루어진다. MCP 규약이 생기면서 도구 활용을 설명하는 것도 효과적이게 되었으며, 사용이 용이해짐 사용 과정도구 정의프롬프트 설계: 모델이 도구를 적절히 사용할 수 있도록 프롬프트 설계모델 추론: 언어 모델이 주어진 태스크를 분석하고 필요한 도구 결정도구 호출: 모델이 선택한 도구를 호출하고 결과를 받음결과 통합: 도구 호출 결과를 모델 응답에 통합 정의 필수 요소도구 정의 스키마 작성을 위한 필수 요소이름(name)역할(description)입력 파라미터(parameter) 실습: 도구 3개를 제작해 AI Agent 만들기도구 정의import openaiim.. 2026. 1. 6. AI Agent 개요 및 구조 Physical AI의 발전 뿐 아니라, AI Agent의 발전으로 로보틱스와 AI가 함께 발전하게 됨 Agent 개요Traditional Chatbot : 원래는 키워드를 넣으면 준비된 응답을 제공하는 형식이었음RAG: 사용자가 질문하면 검색을 해서 정보를 찾고 + LLM이 붙어서 응답AI Agent: 질문을 하면 의도 파악을 해서(추론) 해결 계획을 세우고 [Plan], 그 중 도구를 선택한 후 [Tool] 작업을 수행. 'A도구는 언제 사용하는 것이니까 이 경우에 사용하면 돼.' 로 Agent에 미리 안내해두면 그에 맞추어 실행함. 모델에 도구의 사용법을 알려주는 경우 입력하는 개발자마다 역량 차이로 설명 방식의 규격화(표준)를 정하기도 했음. 같은 모델이라면 설명 방식이 동일하게 정리. 기술이 발.. 2026. 1. 6. 이전 1 다음