AI 요약관련 정보

• AI 에이전트 구축은 LLM과 도구 연결에서 시작하지만, 복잡한 문제 해결을 위해 '7 노드 청사진'이라는 강력한 멘탈 모델이 필요합니다. 🗺️
• 이 모델의 핵심은 AI 에이전트가 선형적 워크플로우와 달리, LLM의 추론과 도구 사용이 반복되는 '그래프'이자 '사이클'로 작동한다는 이해입니다. 🔄
• '7 노드 청사진'은 에이전트를 LLM(두뇌) 🧠, 도구(액션) 🛠️, 제어(결정론적 라우팅) 🚦, 메모리(장단기 기억) 📚, 가드레일(안전 및 유효성 검사) 🚧, 폴백(오류 처리) 🩹, 사용자 입력(인간 개입) 🙋의 7가지 핵심 구성 요소로 분해합니다.
• N8N과 같은 시각적 도구를 활용하여 이러한 노드들을 레고 블록처럼 조립하여 복잡한 에이전트를 쉽게 구축할 수 있습니다. 🧩
• Bright Data와 같은 외부 서비스를 통해 에이전트에게 웹에 대한 무제한 실시간 접근 및 스크래핑 기능을 부여할 수 있습니다. 🌐