잠깐!에이전트 구성요소 복습

AI 에이전트의 핵심은 '에이전트 계획 및 추론 엔진'이며, 이는 LLM 서버, 외부 도구 서버, 그리고 기억(단기/장기)과 연결되어 작동합니다. 🧠
외부 도구 호출에는 MCP 프로토콜이 사용되며, 외부 시스템과의 통신에는 REST, MPI 등 다양한 프로토콜이 활용될 수 있습니다. ⚙️
기억 관리에서 벡터 데이터베이스는 텍스트뿐만 아니라 이미지, 동영상, 오디오 등 다양한 데이터를 유사도 기반으로 관리하는 데 중요합니다. 💾
벡터 데이터베이스는 데이터의 유사도를 수학적(기하학적 비율)으로 계산하여 효율적인 검색 및 관리를 가능하게 합니다. 📏
AI 에이전트 초기 개발 시, 모델, 도구, 벡터 데이터베이스 선택 및 개별 테스트를 위해 로컬 환경 설정이 필수적입니다. 💻
로컬 환경에서 LLM을 쉽게 구성하고 테스트할 수 있는 도구로 CLI 기반의 Ollama와 UI 기반의 LM Studio가 있습니다. 🚀
이러한 로컬 LLM 설정 도구는 에이전트 간 대화(A2A) 시뮬레이션 등 다양한 초기 개발 및 테스트 시나리오에 유용합니다. 🤝

개발블로그 플랫폼선택기