꼭 알아야 할 5가지 에이전트 모드

리플렉션 패턴

이 모드의 워크플로에 대한 소개는 다음과 같습니다.

1. 사용자 입력 쿼리 : 사용자는 인터페이스나 API를 통해 에이전트에게 쿼리 요청을 보냅니다.
2. LLM은 초기 출력을 생성합니다 . 대규모 언어 모델(LLM)은 사용자의 쿼리를 수신하고 예비 응답을 생성합니다.
3. 사용자 피드백 : 사용자는 초기 응답을 평가하고 피드백을 제공합니다.
4. LLM 반영적 출력 : LLM은 사용자 피드백을 기반으로 초기 대응을 반영합니다. 즉, 생성하는 출력을 재평가하고 조정합니다.
5. 반복적 프로세스 : 이 프로세스는 사용자가 최종 응답에 만족할 때까지 여러 번의 반복이 필요할 수 있습니다.
6. 사용자에게 반환 : 최종 응답은 사용자에게 반환되며, 사용자는 인터페이스나 API를 통해 결과를 수신할 수 있습니다.

이 모드는 사용자 피드백을 통해 모델의 출력을 지속적으로 최적화하여 대규모 언어 모델의 상호 작용성과 정확성을 개선하는 데 자주 사용됩니다.

도구 사용 패턴

이 모드의 워크플로에 대한 소개는 다음과 같습니다.

1. 사용자 입력 쿼리 : 사용자는 인터페이스나 API를 통해 에이전트에게 쿼리 요청을 보냅니다.
2. LLM은 쿼리를 처리합니다 . 에이전트 내부의 LLM(대규모 언어 모델)은 사용자의 쿼리를 수신하고 처리합니다. 이 과정에서 LLM은 더 정확한 정보를 얻기 위해 외부 도구나 API를 호출해야 할 수도 있습니다.
3. 도구 및 API 호출 : 쿼리에 추가 정보나 데이터가 필요한 경우 LLM은 벡터 데이터베이스에 저장된 도구와 API를 호출하여 이 정보를 얻습니다.
4. 응답 생성 : LLM은 도구 및 API에서 얻은 정보를 기반으로 응답을 생성합니다. 이 응답은 텍스트, 표 또는 다른 형식의 데이터일 수 있습니다.
5. 사용자에게 반환 : 마지막으로 생성된 응답은 사용자에게 반환되며, 사용자는 인터페이스나 API를 통해 결과를 수신할 수 있습니다.

이 패턴은 대규모 언어 모델의 기능을 강화하여 외부 리소스에 접근하여 보다 포괄적이고 정확한 응답을 제공할 수 있도록 하는 데 자주 사용됩니다.

ReAct 패턴

이 모드의 워크플로에 대한 소개는 다음과 같습니다.

1. 사용자 : 사용자는 시스템에 완료해야 할 작업이나 요청 등의 질의를 보냅니다.
2. LLM(이유) : 추론 언어 모델(LLM-이유)은 사용자의 쿼리를 수신한 후 쿼리를 분석하고 해당 전략이나 계획을 생성합니다.
3. 도구 : 생성된 전략이나 계획에 따라 시스템은 해당 도구를 호출하여 특정 작업을 수행합니다.
4. 환경 : 도구가 작업을 수행한 후 결과를 환경으로 다시 제공합니다.
5. LLM(생성) : 환경에서 반환된 결과는 생성 언어 모델(LLM - 생성)로 피드백되고, 생성 언어 모델은 결과에 따라 최종 응답을 생성합니다.
6. 응답 : 생성 언어 모델에 의해 생성된 응답이 사용자에게 반환됩니다.

이 모델은 추론 언어 모델과 생성 언어 모델을 결합하여 사용자 질의에서 최종 응답까지 완전한 폐쇄 루프를 구현합니다. 추론 언어 모델은 전략 생성을 담당하고, 생성 언어 모델은 결과 해석 및 응답 생성을 담당합니다.

계획 패턴

이 모드의 워크플로에 대한 소개는 다음과 같습니다.

1. 사용자 : 사용자는 시스템에 완료해야 할 작업이나 요청 등의 질의를 보냅니다.
2. 플래너 : 플래너는 사용자의 쿼리를 받은 후 일련의 작업(생성된 작업)을 분석하고 생성합니다. 이러한 작업은 구체적인 실행 단계나 하위 작업일 수 있습니다.
3. 생성된 작업 : 플래너에서 생성된 작업은 실행자(ReAct Agent)에게 전달됩니다.
4. 실행자(ReAct Agent) : 실행자는 생성된 작업에 따라 개별 작업을 실행하고 그 결과를 플래너에게 반환합니다.
5. 결과 피드백 : 실행자가 작업을 완료한 후, 그 결과를 계획자에게 피드백합니다. 모든 작업이 완료되면 플래너는 작업이 완료되었음을 확인합니다(완료?).
6. 응답 : 플래너는 작업 완료 상태 및 결과에 따라 최종 응답을 생성하여 사용자에게 반환합니다.

이 모델은 업무의 체계적인 실행과 결과의 시기적절한 피드백을 보장하여 사용자 요구 사항을 효과적으로 처리할 수 있습니다.

다중 에이전트 패턴

이 모드의 워크플로에 대한 소개는 다음과 같습니다.

1. 사용자 : 사용자는 시스템에 완료해야 할 작업이나 요청 등의 질의를 보냅니다.
2. 프로젝트 관리자 에이전트(PM 에이전트) : 사용자의 질의를 받은 후, 프로젝트 관리자 에이전트(PM 에이전트)는 작업을 분석하여 다른 에이전트에게 할당합니다.
3. DevOps 에이전트 : 프로젝트 관리자 에이전트는 DevOps 에이전트에게 작업을 할당합니다.
4. 기술 리드 에이전트 : DevOps 에이전트는 기술 리드 에이전트에게 작업을 추가로 할당합니다.
5. 소프트웨어 개발 엔지니어 에이전트(SDE 에이전트) : 기술 리드 에이전트는 소프트웨어 개발 엔지니어 에이전트(SDE 에이전트)에게 작업을 할당합니다.
6. 작업 실행 : 각 에이전트는 할당된 작업에 따라 해당 작업을 수행하고 그 결과를 상위 에이전트에게 피드백합니다.
7. 결과 피드백 : 마지막으로 모든 에이전트가 자신의 작업을 완료한 후 프로젝트 관리자 에이전트에게 결과를 피드백합니다.
8. 종합적 대응 : 프로젝트 관리자 에이전트는 모든 에이전트의 결과를 결합하여 최종 대응(Response)을 생성하고 사용자에게 반환합니다.

이 모델은 여러 에이전트의 협업을 통해 복잡한 작업을 보다 효율적으로 처리할 수 있으며, 작업의 체계적인 실행과 결과의 시기적절한 피드백을 보장합니다.