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Nacho

ReAct Agent (with LangGraph)

ReAct AgentReAct는 LLM 기반 Agent 설계에서 주목받는 프레임워크 중 하나로, 추론과 행동을 긴밀하게 통합하는 독특한 접근 방식을 취한다.https://arxiv.org/pdf/2210.03629 ReAct의 핵심 동기는 LLM 연구에서 개별적으로 발전해 온 두 가지 주요 능력, 즉 Chain-of-Thought (CoT)와 같은 추론 능력과 WebGPT, SayCan 등에서 보여준 행동(도구 사용, 환경 상호작용) 능력을 시너지 효과를 내도록 결합하는 것이다. 이는 인간이 계획 수립, 진행 상황 추적, 예외 처리 등을 위해 언어적 추론(내적 발화)과 실제 작업 수행을 자연스럽게 결합하는 방식과 유사하다. 핵심 메커니즘: 추론과 행동의 교차 수행ReAct 프레임워크는 LLM에게 추론 흔..
Toys 2025. 4. 22. 11:14
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