AI 요약관련 정보

심층 연구 에이전트의 일반적인 패턴은 계획 단계에서 명확한 질문을 던지고, 연구 단계에서는 반복적인 연구를 수행하는 것입니다. 본 발표에서는 Swarm을 통한 다중 에이전트 아키텍처가 본 발표에 적합함을 보여줍니다. 계획 에이전트는 명확한 질문을 던지고 연구 에이전트는 반복적인 연구를 수행합니다. 새로운 llms.txt 파일(https://langchain-ai.github.io/langgr... 간단한 URL 로더 도구를 사용하여 LangGraph 문서 관련 질문에 답변할 수 있는 간단한 다중 에이전트 시스템을 구축합니다. 코드: https://github.com/langchain-ai/langg... 동영상 참고: https://mirror-feeling-d80.notion.sit... 챕터: 0:00 - 심층 연구 에이전트 소개 0:27 - 플래너-연구자 시스템 데모 1:00 - 연구 작업을 위한 다중 에이전트 시스템 1:34 - 스웜 아키텍처 소개 2:06 - 코드 구현 살펴보기 2:30 - 에이전트 핸드오프 도구 정의 3:00 - 플래너 에이전트의 프롬프트 및 역할 3:34 - 연구자 에이전트의 책임 4:00 - 스웜 프레임워크 설정 4:17 - 시스템 테스트 노트북 4:40 - 실행 프로세스 추적 5:22 - 생성된 구현 검증 5:40 - 다중 에이전트 연구의 주요 이점 6:00 - 결론 및 마무리