AI 요약관련 정보

• Langchain Deep Research Agent는 프로젝트 시작점으로 활용 가능한 고도로 구성 가능한 오픈소스 도구입니다. 🛠️
• 사용자의 모호한 질문에 대해 명확화 질문을 던져 필요한 맥락을 수집하고, 이를 응축된 '연구 브리프'로 만듭니다. 💬
• 연구 브리프를 바탕으로 '감독자' 에이전트가 여러 '하위 에이전트'를 생성하여 특정 하위 주제를 병렬적으로 심층 연구합니다. 🧠
• 하위 에이전트는 자체 도구 호출 루프를 통해 검색을 수행하며, 기본 검색 도구 외에 사용자 정의 MCP 도구도 활용 가능합니다. 🔍
• 하위 에이전트는 검색 결과를 토큰 과부하를 방지하고 핵심 정보를 보존하기 위해 '미니 보고서' 형태로 압축하여 감독자에게 전달합니다. 📝
• 감독자는 하위 에이전트의 보고서를 분석하여 추가 연구 필요 여부를 결정하거나 연구를 종료합니다. 🔄
• 최종 보고서는 모든 압축된 연구 결과를 바탕으로 단일 요청으로 생성되며, 병렬 보고서 작성의 비효율성을 피합니다. 📜
• Langsmith를 통해 에이전트의 작동 과정을 시각적으로 추적하고 평가할 수 있어 디버깅 및 개선에 유용합니다. 📊
• 로컬 환경에서 Langraph 기반으로 쉽게 설정 및 실행 가능하며, Langraph Studio를 통해 다양한 구성으로 테스트할 수 있습니다. 💻
• 검색 도구, MCP 서버 연결, 요약/연구/보고서 작성에 사용될 모델 등 다양한 요소를 사용자 정의할 수 있습니다. ⚙️
• 예시로 제시된 여행 계획처럼, 최종 보고서는 상세한 여정, 교통편, 숙소, 참고 자료 등을 포함하여 제공됩니다. ✈️
• Open Agent Platform UI를 통해 코드를 직접 클론하지 않고도 에이전트를 쉽게 사용하고 구성할 수 있습니다. 🌐