AI 요약관련 정보

• 다중 에이전트 시스템을 이용한 심층 연구: 계획 에이전트와 연구 에이전트의 협업을 통해 효율적인 연구 수행 가능 💡
• Langraph Swarm 활용: Langraph 문서를 활용한 심층 연구 예시 제공 및 오픈소스 Swarm 프레임워크 기반 구현 💻
• 계획 에이전트의 역할: 사용자와 상호작용하며 연구 범위 명확화, 관련 자료 제공 및 작업 범위 설정 🗺️
• 연구 에이전트의 역할: 웹 검색, 문서 및 이미지 분석 등을 통해 정보 수집 및 최종 결과 도출 🔎
• 에이전트 간 효율적인 정보 전달: Swarm의 핸드오프 메커니즘을 통해 계획 및 연구 에이전트 간 원활한 정보 교류 🤝
• 간편한 구현: React 에이전트와 간단한 도구들을 활용하여 다중 에이전트 시스템 구축 가능 🧱
• 실제 코드 예시 제공: Planner 및 Researcher 에이전트의 Prompt와 코드 예시를 통해 실제 구현 방법 소개 ⌨️
• 심층 연구에 적합한 다중 에이전트 아키텍처: 계획 및 연구 단계 분리, 각 단계에 적합한 도구 활용을 통한 효율 증대 🚀