카멜필름

드디어 이 강의의 1단원 마지막 레슨, 1.7: 싱글 에이전트 vs 멀티 에이전트 아키텍처입니다!지금까지 배운 개념들을 바탕으로 AI 에이전트 시스템을 설계하는 두 가지 큰 접근 방식을 비교하고, 언제 어떤 방식을 선택해야 하는지 배우는 시간입니다. 개발자로서 아주 중요한 설계 결정에 대한 내용이니 잘 정리해 드릴게요.Lesson 1.7: 싱글 vs 멀티 에이전트 아키텍처 (상세 분석)이번 강의의 핵심은 "내가 해결하려는 문제에 가장 적합한 AI 에이전트의 구조(아키텍처)는 무엇인가?" 에 대한 답을 찾는 것입니다.1. 에이전트 아키텍처란? (Agent Architectures)에이전트 아키텍처란?AI 에이전트들이 작업을 수행하기 위해 어떻게 구성되고, 어떻게 상호작용하는지를 정의하는 프레임워크 또는 구..

Lesson 1.6: ReAct 패턴입니다.지난 시간에 '추론'과 '행동'의 개념을 맛보기로 배웠다면, 이번 시간에는 그 둘을 환상적으로 결합한 ReAct라는 프레임워크에 대해 집중적으로 파헤쳐 보겠습니다. AI 에이전트 개발에서 가장 기본이 되면서도 강력한 패턴 중 하나이니, 집중해서 봐주세요!Lesson 1.6: ReAct 패턴 - 추론과 행동의 시너지 (상세 분석)이번 강의의 핵심은 "생각(추론)과 행동을 어떻게 효과적으로 결합하여, 더 똑똑하고 신뢰할 수 있는 AI 에이전트를 만들 수 있는가?" 입니다.1. ReAct 프레임워크란? (Introduction to ReAct)ReAct란 무엇인가?이름 그대로 Reasoning (추론) + Acting (행동) 의 합성어입니다.에이전트가 '생각하기(추..

Lesson 1.5: 행동 (Action) - LLM과 함께 도구 사용하기 파트입니다.이전 시간에 배운 '추론'이 에이전트의 '생각'이었다면, 이번 시간은 그 생각을 현실로 옮기는 '행동'에 대한 이야기입니다. 에이전트의 팔과 다리가 되어주는 '도구(Tools)'에 대해 아주 자세히 알아보겠습니다.Lesson 1.5: 행동 - LLM과 함께 도구 사용하기 (상세 분석)이번 강의의 핵심은 "AI 에이전트는 어떻게 자신의 한계를 넘어서 실제 세상과 상호작용하고, 구체적인 작업을 수행하는가?" 입니다. 그 해답은 바로 '도구 사용'에 있습니다.1. 도구(Tools)란 무엇이고 왜 필요한가? (Introduction to Tools)도구(Tools)란?AI 에이전트가 특정 작업을 수행하기 위해 호출할 수 있는 ..

Lesson 1.4: 추론 - LLM을 이용해 결정하는 방법 (상세 분석)이번 강의의 목표는 "AI 에이전트가 어떻게 '생각'하고 '결정'을 내리는가?" 를 이해하는 것입니다.1. '추론'이란 무엇이고, 왜 중요한가? (Introduction to Reasoning)추론(Reasoning)이란?원래는 인간이 결정을 내리고, 문제를 해결하며, 세상을 이해하는 근본적인 인지 과정을 의미합니다. "A는 B이고, B는 C이다. 따라서 A는 C이다" 와 같이 논리적으로 생각하는 모든 과정이 추론입니다.AI 에이전트에게 추론이 왜 중요한가?에이전트가 단순히 정해진 명령만 따르는 로봇이 아니라 복잡하고 예측 불가능한 환경과 상호작용하기 위해 반드시 필요합니다.에이전트가 자율적으로 판단하고 행동하려면 추론 능력이 필수..

Lesson 1.3: AI 에이전트의 실제 적용 사례 (상세 분석)이번 강의에서는 세 가지의 흥미로운 AI 에이전트 프로젝트를 소개합니다.STORM: 위키피디아 스타일의 글을 써주는 리서치 에이전트AlphaCodium: 코드를 짜고 스스로 테스트까지 하는 코딩 에이전트WebVoyager: 사람처럼 웹서핑을 하는 웹 탐색 에이전트하나씩 아주 자세히 파헤쳐 보겠습니다.1. STORM: 위키피디아 글 생성기어떤 일을 하는 에이전트인가요?STORM(스톰)은 사용자가 어떤 주제를 던져주면, 그 주제에 대해 마치 위키피디아처럼 체계적으로 정리된 장문의 아티클(글)을 생성해주는 AI 리서치 비서입니다.미국 스탠퍼드 대학교에서 개발했어요.STORM의 가장 큰 특징 글을 바로 쓰기 시작하는 게 아니라 먼저 계통적인 '..

Lesson 1.2: 왜 AI 에이전트가 필요한가? (강의 내용 요약)이 파트의 핵심은 "기존의 프롬프트 엔지니어링 방식만으로는 복잡한 문제를 해결하기 어려우며, AI 에이전트가 그 한계를 뛰어넘는 해결책이다" 라는 점입니다.1. 프롬프트 엔지니어링에서 에이전트로의 발전AI와 소통하는 방식은 다음과 같이 발전해왔습니다.1단계: 프롬프트 엔지니어링 (Prompt Engineering)LLM이 원하는 답변을 하도록 질문(프롬프트)을 매우 정교하고 구체적으로 작성하는 기술입니다."너는 A전문가야. B관점에서 C형식으로 답변해줘" 와 같이 지시사항을 상세하게 주는 방식이죠.여기에는 LLM이 생각하는 과정을 따라가도록 유도하는 '사고의 연쇄(Chain-of-Thought)' 프롬프팅도 포함됩니다.2단계: 체인 (..