AI 요약관련 정보

• Deep agents는 복잡한 문제를 해결하기 위해 장기적인 계획을 수립하는 에이전트입니다. 🗓️
• Deep agents는 Langraph를 기반으로 구축되었으며, 핵심 알고리즘으로 React Agent Loop를 사용합니다. 🔄
• Deep Agent State는 메시지, To-Do 목록, 가상 파일 시스템을 추적합니다. 🗂️
• To-Do 목록은 계획 도구로 사용되며, 각 To-Do의 상태(pending, in progress, completed)를 관리합니다. 📝
• 가상 파일 시스템은 실제 파일 시스템 대신 딕셔너리 형태로 구현되어 확장성을 높입니다. 💾
• 파일 리듀서는 병렬 작업 시 파일 충돌을 방지하기 위해 파일 딕셔너리를 병합합니다. ☍
• Deep agents는 사용자 정의 도구, 지침, 모델, 하위 에이전트, 상태 스키마를 지원합니다. ⚙️
• 기본 모델로는 Claude Sonnet이 사용되며, 긴 텍스트 생성을 위해 최대 토큰 수가 높게 설정되어 있습니다. 🤖
• 기본 도구로는 To-Do 작성 도구와 파일 시스템 조작 도구(쓰기, 읽기, 목록, 편집)가 제공됩니다. 🧰
• To-Do 작성 도구는 상세한 설명을 통해 에이전트가 계획을 수립하고 상태를 업데이트하도록 돕습니다. 🗺️
• 파일 읽기 도구는 파일의 특정 부분을 읽고, 긴 줄을 자르고, 형식을 지정하여 반환합니다. 👓
• 파일 쓰기 도구는 파일 내용을 덮어쓰는 방식으로 작동합니다. ✍️
• 파일 편집 도구는 문자열 대체 방식으로 파일을 수정하며, Anthropic 모델의 훈련 방식을 따릅니다. ✂️
• 하위 에이전트 도구는 다른 에이전트를 호출하여 작업을 분담할 수 있도록 합니다. 👯