AI 요약관련 정보

• LangChain Academy에서 LangGraph를 활용한 심층 연구 에이전트 구축 강좌를 새롭게 출시했습니다. 🚀
• 이 강좌에서는 LangGraph를 사용하여 심층 연구 에이전트를 처음부터 구축하는 방법을 배울 수 있습니다. 🛠️
• 다중 에이전트 아키텍처를 사용하고, 모델의 의사 결정 과정을 개선하고 통찰력을 제공하는 프롬프트 기법을 탐색합니다. 🤔
• 심층 연구는 가장 인기 있는 에이전트 애플리케이션 중 하나로 부상하고 있습니다. 🌟
• 연구 주제와 소스를 미리 알 수 없기 때문에 높은 수준의 자율성과 의사 결정이 필요합니다. 🎯
• 컨텍스트 엔지니어링 기법을 사용하여 결과를 개선할 수 있습니다. 💡
• LangGraph는 에이전트 오케스트레이션 프레임워크로, 구조화된 워크플로우에 매우 적합합니다. ⚙️
• LangGraph의 내장 지속성 레이어는 장기간에 걸쳐 연구 결과를 기록하는 여러 에이전트의 진행 상황을 추적하는 데 유용합니다. 📊
• LangSmith는 관찰 가능성 및 평가를 제공하여 장기 실행 에이전트에 대한 자세한 가시성을 제공합니다. 🔍
• LangSmith를 사용하면 에이전트의 구성 요소를 개발 및 배포할 때 테스트하고 모니터링할 수 있습니다. 🧪
• 이 강좌에서는 LangGraph를 사용하여 심층 연구 에이전트를 구축하는 방법을 단계별로 배울 수 있습니다. 📚
• 사용자와 상호 작용하여 연구자가 보고서를 작성하는 데 사용할 작업 범위를 만드는 에이전트를 구축합니다. 💬
• 도구에 직접 또는 MCP를 통해 액세스할 수 있는 유연한 연구 에이전트를 구축합니다. 🧰
• 여러 연구 에이전트를 관리하는 감독 에이전트를 구축합니다. 👨‍💼
• 이러한 모든 구성 요소를 함께 연결하고 사용자의 요청에 따라 포괄적인 보고서를 생성합니다. 📝
• LangSmith를 사용하여 각 하위 구성 요소를 평가하고, 전체 시스템을 구성하기 전에 각 부분을 압력 테스트할 수 있습니다. ⚙️
• 과정을 마치면 필요와 사용 사례에 매우 쉽게 적용할 수 있는 심층 연구 에이전트를 갖게 됩니다. ✅