AI 요약관련 정보

• AI 에이전트는 while 루프와 도구 호출의 조합으로 매우 간단하게 구축됩니다. 🔄
• 에이전트의 핵심은 대화 맥락을 저장하는 메시지 기록과 무한 루프를 방지하는 단계 카운터입니다. 📚
• 에이전트는 LLM(대규모 언어 모델)을 여러 번 호출하며, 각 호출마다 새로운 메시지를 기록에 추가합니다. 💬
• LLM은 파일 쓰기 등 특정 작업을 수행하기 위해 도구를 호출할 수 있습니다. 🔧
• AI SDK를 활용하면 다양한 LLM을 쉽게 연결하고 전환할 수 있습니다. 🔗
• LLM은 finish reason (특히 stop 이벤트)을 통해 작업 완료를 알리고 루프를 종료시킵니다. 🏁
• 에이전트의 작동은 LLM이 다음 행동을 결정하고 완료 시점을 알려주는 반복적인 과정입니다. 💡
• 최신 프레임워크는 루프, 단계 카운터, 메시지 기록 관리 등을 추상화하여 개발을 더욱 용이하게 합니다. 🚀
• 예시에서는 파일 쓰기 요청에 대해 LLM이 도구를 호출하고(1단계), 그 결과를 요약(2단계)하는 두 단계로 작업을 완료했습니다. ✅