AI 요약관련 정보

• 딥 리서치 에이전트 구축 🤖: 플로우와이즈 튜토리얼을 통해 효과적인 리서치 에이전트 구축 방법을 소개합니다.
• 멀티 에이전트 시스템 🤝: Anthropic의 멀티 에이전트 리서치 시스템 구축 방식에서 영감을 받아 복잡한 리서치 과제 해결 전략을 제시합니다.
• 플래너 에이전트 역할 🧠: 초기 계획 수립 및 하위 에이전트 생성을 담당하는 오케스트레이터 에이전트의 중요성을 강조합니다.
• 반복 노드의 활용 🔄: 플로우와이즈의 반복 노드를 활용하여 하위 에이전트의 결과를 수집하고 통합하는 방법을 설명합니다.
• JSON 구조화된 출력 ⚙️: LLM에서 JSON 배열 형태의 구조화된 출력을 생성하여 하위 에이전트 목록을 관리합니다.
• 웹 검색 및 스크래핑 도구 🌐: Tavily API 및 웹 스크래퍼 도구를 활용하여 에이전트의 정보 접근성을 향상시킵니다.
• 라이터 에이전트의 역할 ✍️: 하위 에이전트의 결과를 바탕으로 명확하고 구조화된 보고서를 작성하는 라이터 에이전트의 중요성을 강조합니다.