이번에는 지난번 '랭체인 1.0 설치 및 랭체인 기본 지식'에 이서 랭체인을 활용한 Agent, Tools, 구조화된 출력를 정리하고자 합니다. 관련해서 수강한 강의는 인프런에서 오영재 강사님의 'LangChain version 1.0 을 활용한 생성형 AI 서비스 구축' 2번째 정리입니다. 15. Agent 개요• LLM을 핵심 엔진으로 사용하여 주어진 목표를 달성하기 위해 독립적으로작업(추론, 판단, 실행, 피드백)을 수행하는 인공지능 시스템• 주로 LLM(대규모 언어 모델)의 능력을 기반으로 동작하며, 사용자의명령을이해하고, 판단하며, 실행• LLM은 두뇌, Agent는 이 두뇌를 활용해 행동을 실행하는 작업자 역할 Agent핵심 기술 스택• LLM (예: GPT, Claude): 언어 이해..

자주 공부하지만 매번 토이프로젝트 수준만 공부하게 되는 기술이 langchain, langglaph, RAG, Agent입니다. 누군가 짜논 코드를 약간 수정하고 돌아가는 것만 확인하고 넘어가곤했는데.. 이번에야 말로 뭔가 나만의 프로젝트를 제대로 만들고 싶었습니다. 때마침 '인프런'에서 하는 챌린지 『AI 에이전트 엔지니어링』완독 챌린지를 신청해서 다음주부터 하기로 했고, 도서도 신청해서 배송 중입니다. 대 AI시대, 대 Agent 시대에 나도 뭔가 제대로 된 Agent 한번 만들어 보기 위해 오늘도 열심히 공부하고자 합니다. 이번 2월에는 제대로 나만의 Agent를 만들어 본다는 각오로 빠르게 langchain, langglaph, RAG, Agent에 대해서 복습하고 했습니다. 수강한 강의..