AI 요약관련 정보

• AI 에이전트의 본질: AI 에이전트는 LLM이 언제 멈출지 결정하는 반복 루프이며, 도구 호출을 통해 외부 기능을 활용하는 강력하지만 마법이 아닌 개념입니다. 🔄
• 도구 호출 작동 방식: LLM은 텍스트 입출력만 가능하므로, 에이전트는 LLM이 생성한 함수 호출 구조를 외부에서 실행하고, 그 결과를 다시 LLM의 입력으로 넣어 다음 단계를 진행하는 방식으로 작동합니다. 🛠️
• 에이전트 구축의 핵심 난제: 기술적인 구현(반복문, SDK 사용)보다 모델에 어떤 도구를 제공하고, 어떤 프롬프트를 사용하며, 이들을 어떻게 효과적으로 조율할지가 가장 어렵습니다. 🧠
• LLM 성능 저하 요인: 입력 토큰 수가 증가하면(예: 너무 많은 도구나 복잡한 프롬프트 제공 시) LLM의 성능이 저하되어 특정 정보를 찾는 능력이 떨어집니다. 📉
• 에이전트 과부하의 위험: 에이전트에 너무 많은 도구나 복잡한 워크플로우를 한 번에 부여하면, LLM이 불필요한 도구 호출을 남발하여 전반적인 성능을 저하시킬 수 있습니다. 🚫
• 지능적인 에이전트 설계 전략: 에이전트를 한두 가지의 매우 구체적인 작업에 특화시키고, 이들을 워크플로우로 연결하여 사용하는 것이 현재로서는 가장 효과적인 방법입니다. 🎯
• 모델 선택의 중요성: 작업의 성격에 따라 적절한 LLM을 선택하는 것이 중요합니다. GPT-4/5는 가장 똑똑하지만 느리고, Grock 같은 모델은 빠르지만 특정 작업에 최적화되어 있습니다. 🚀
• 사용자 경험을 위한 내구성 있는 스트림: 에이전트 작업은 시간이 오래 걸리므로, 사용자가 페이지를 새로고침하거나 이동해도 진행 상황이 유지되도록 백그라운드에서 계산되고 저장되며 재개 가능한 스트림을 구현해야 합니다. ⏳
• River 패키지 활용: 발표자가 개발한 River는 내구성 있는 스트림 구현을 돕는 오픈소스 패키지로, 타입 안정성, Redis와 같은 스토리지 제공자 통합, 서버리스 환경 지원 등의 기능을 제공합니다. 🌊