- 전문화된 AI 에이전트를 활용하면 복잡한 문제 해결에 효과적입니다. 👨🔬
- AI 에이전트를 여러 개의 하위 에이전트로 분리하여 특정 작업에 집중시키면 성능 향상을 기대할 수 있습니다. 🧩
- 병렬 에이전트 아키텍처는 여러 에이전트가 동시에 작업하여 효율성을 높입니다. 🚄
- LangChain과 Pantic AI 프레임워크를 사용하여 병렬 에이전트 아키텍처를 구현할 수 있습니다. 🔗
- 여행 계획 에이전트 예시를 통해 병렬 에이전트 아키텍처의 실제 구현 방법을 보여줍니다. ✈️
- Pantic AI 에이전트는 의존성, 에이전트 정의, 툴 정의의 세 부분으로 구성됩니다. ⚙️
- 각 에이전트는 특정 작업(항공편, 호텔, 액티비티 등)을 담당합니다. 🏨
- 최종 결과는 통합 에이전트가 종합하여 사용자에게 제공합니다. 🗣️
- Archon 프로젝트는 병렬 에이전트 아키텍처를 활용한 실제 사례입니다. 🤖
- GitHub 저장소를 통해 여행 계획 에이전트 코드와 구현 방법을 공유합니다. 💻
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