- AI 시대에는 복잡한 로직을 자연어로 구현하여 코딩이 훨씬 쉬워졌으며, 코딩 실력보다 아이디어가 중요해지는 개발자 시대가 도래했습니다. 💡
- 'Self-Discover' 논문의 복잡한 방법론(Select, Adapt, Implement, Stage 2)이 단 몇 줄의 자연어 프롬프트로 간결하게 구현 가능함을 보여줍니다. 📄
select,adapt,structured,reasoning프롬프트는 AI에게 사고 전략 선택, 문제 맞춤 재구성, 단계별 계획 수립, 최종 실행 지시를 내리는 핵심 도구로 활용됩니다. 🗣️- AI는
select단계에서 문제 해결에 적합한 추론 모듈을 스스로 선택하며, 이는 AI의 자율적인 사고 전략 수립의 출발점입니다. 🧠 - LangGraph는 LLM의 자연어 처리와 전통적인 프로그래밍 방식을 연결하여 AI 애플리케이션의 워크플로우를 노드(에이전트)와 엣지(흐름)로 정의하고 실행합니다. 🔗
- LangSmith를 통해 AI가
select,adapt,structure,reason단계를 거쳐 문제를 해결하는 과정을 상세한 로그로 추적하고 분석할 수 있습니다. 📊 - 로직 구현에 영어가 아닌 한국어 등 모국어를 사용할 수 있어 비영어권 사용자들에게 개발의 문턱을 낮추는 큰 이점을 제공합니다. 🌍
- 이로써 복잡한 코딩 지식 없이도 아이디어만으로 애플리케이션을 개발할 수 있는 '모두를 위한 개발 시대'가 이미 시작되었음을 강조합니다. 🚀
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