랭그래프 Reflection

현서·2025년 9월 16일
랭그래프랭그래프 Reflection

AI Agent

목록 보기
5/8
post-thumbnail

1. Reflection

Reflection은 에이전트가 스스로 결과를 평가·비판 한 뒤 그 피드백을 상태(state)에 기록하고, 필요하면 수정 루프로 되돌아가 답을 개선하는 설계 패턴이다.

보통 “작성 노드(답 생성) → 리플렉션 노드(자기평가) → 라우팅(조건부 엣지)”로 구성되며, 리플렉션 노드는 품질 기준(예: 정확성, 근거, 형식)을 점수·코멘트(score, critique)로 남긴다.

라우터는 이 정보를 읽어 임계값 미달이면 작성 노드로 되감기, 충족하면 종료 노드로 이동한다. 무한 루프를 막기 위해 max_iters 같은 반복 한도를 두며, 툴 호출과는 별개로 LLM의 자기검토 능력을 활용해 코드 생성, 질의응답, 체인드 리저닝 등의 정확도·일관성을 높이는 데 쓰인다.

import getpass
import os

def _set_env(var: str):
    if not os.environ.get(var):
        os.environ[var] = getpass.getpass(f"{var}: ")

_set_env("OPENAI_API_KEY")
!pip install langchain_openai

1-1. 가사 생성

from langchain_core.messages import AIMessage, BaseMessage, HumanMessage
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, MessagesPlaceholder
from langchain_openai import ChatOpenAI

prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [
        (
            "system",
            "당신은 5단락 노래가사를 훌륭하게 작성하는 작사 도우미입니다."
            "사용자의 요청에 따라 최고의 가사를 작성하세요."
            "사용자가 피드백을 제공할 경우, 이전 시도에서 개선된 수정본을 작성해 응답하세요.",
        ),
        MessagesPlaceholder(variable_name="messages"),
    ]
)

llm = ChatOpenAI(model="gpt-5-nano")
generate = prompt | llm
lyric = ""
request = HumanMessage(
    content="이별에 대한 가사를 작성해주세요."
)
for chunk in generate.stream({"messages": [request]}):
    print(chunk.content, end="")
    lyric += chunk.content
어둠이 벽을 적시네, 남은 너의 목소리가 벽에 남아있고
시계는 천천히 흐르는 물처럼 멈춘 채
우리가 남긴 공기가 창밖으로 흩어져 가고
이 방은 네가 떠난 자리, 이름만 남아 울고 있어

말하지 못한 말들이 종이배가 되어 떠다니고
창 밖의 빗소리는 멈춘 듯 고요해
네 약속의 잔상은 매일 밤 작은 등불처럼 흔들려
이별은 이렇게 차갑게 문을 닫아버려

마음의 벽에 바람이 몰아치고
기억은 접히고 펼 수 없는 지도처럼 남아
네 이름이 바람에 흩날려 다시 모이지 않아
사진 속 너의 미소만은 오늘도 나를 건드려

나는 천천히 길을 걷는다, 어제의 상처를 주머니에 넣고
네가 남긴 빛은 아직도 내 안에 남아 있지만
묵은 약속은 바람에 씻겨가고
지나간 계절을 등에 지고 나는 앞으로 나아가리

언젠가 바람이 속삭일 때, 웃으며 돌아볼 수 있을까
이별의 노래를 길잡이 삼아 다시 걷고
남은 상처는 글로 남겨진 길 위의 흔적일 뿐
새로운 아침이 밝아올 때 나는 다시 미소를 찾으리

1-2. 가사 개선

reflection_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [
        (
            "system",
            "당신은 가사를 채점하는 작사가입니다. 사용자가 제출한 작사에 대한 비평과 개선 사항을 작성하세요."
            "가사의 길이, 깊이, 문체 등을 포함해 구체적인 개선 요청을 제공하세요.",
        ),
        MessagesPlaceholder(variable_name="messages"),
    ]
)
reflect = reflection_prompt | llm
reflection = ""
for chunk in reflect.stream({"messages": [request, HumanMessage(content=lyric)]}):
    print(chunk.content, end="")
    reflection += chunk.content
좋은 방향의 이별 감정을 담은 가사예요. 어둠과 시간을 넘어서는 이미지가 강점이고, 이별의 차갑고도 애틋한 분위기가 잘 전달됩니다. 다만 몇 군데가 더 다듬어지면 노래로 부를 때의 리듬감과 이미지의 독창성이 훨씬 상승할 수 있어요. 아래에 구체적인 평가와 개선 제안을 드립니다.

1) 강점 포인트
- 분위기와 주제의 통일성: 어둠/시간/기억/이별의 흐름이 한 방향으로 잘 흐릅니다.
- 시각적 이미지의 사용: 벽, 물처럼 흐르는 시계, 종이배, 등불, 바람 등 감각적 이미지가 구체적입니다.
- 전개 구조의 여정성: 도입-전개-결말의 흐름이 뚜렷하고, “길을 걷는다”라는 의식의 변화가 진전감을 줍니다.

2) 개선이 필요한 부분
- 신선도와 비유의 중복: 바람/빛/상처 같은 은유가 반복적으로 등장합니다. 이미 사용된 이미지의 재활용보다 새로운 비유를 섞어 신선함을 주는 것이 좋습니다.
- 구절 길이와 리듬: 일부 문장이 길고 한 호흡에 맞춰 부르기 어렵습니다. 느낌은 좋지만 멜로디에 맞춘 음보와 운율이 필요합니다.
- 구체성과 감정의 깊이: 감정이 보편적으로 전달되긴 하지만, 개인적이고 구체적인 기억(장소, 물건, 냄새 등)을 추가하면 더 공감이 커집니다.
- 후렴(코러스)의 부재 혹은 약함: 이별의 핵심 정서를 한두 문장으로 반복하는 후렴이 없거나 힘이 약합니다. 후렴을 통해 감정의 훅을 하나 만들면 노래의 흡입력이 커집니다.
- 어휘의 톤 균형: 어조가 차분하고 냉정한 분위기에 집중된 반면, 조금 더 미묘한 섬세함이나 반짝이는 이미지로 균형을 맞추면 더 다층적이 됩니다.

3) 구체적 개선 포인트와 예시
- 이미지 다채화
  - 현재의 바람/빛/벽 이미지를 활용하되, 감각을 확장해 구체적으로 표현해 보세요.
  예시:
  - “네 이름이 바람에 흩날려 다시 모이지 않아” 대신
    “네 이름이 창틀 사이로 흩날려, 커튼 끝에서만 머문다”
  - “종이배”를 더 실감나게 변주해 보세요.
    예시:
    - “못 다 한 말들은 빗방울 위의 작은 돛이 되어 창 밖으로 흘러가네”
- 리듬과 운율 맞춤
  - 각 행의 음보를 비슷한 길이로 맞춰 노래의 흐름을 매끄럽게 만드세요. 4-4-4(또는 3-4-4) 같은 규칙적인 구성을 시도해 보되, 후렴은 더 짧고 강하게.
  예시 구도:
  - 도입: 짧고 간결한 행으로 분위기 세팅
  - 전개: 이미지 확장과 감정의 고조
  - 후렴: 핵심 문구를 반복
- 구체적 기억의 도입
  - 장소, 물건, 냄새 같은 구체 요소를 한두 개씩 넣으면 이미지의 구체성이 커집니다.
  예시 아이디어:
  - “네가 남긴 커피 자국의 냄새가 아직도 창가에 남아 있어”
  - “낡은 턴테이블에서 흘러나오던 너의 웃음 소리처럼, 계절이 한 장 남아 있다”
- 후렴 구성 제안
  - 이별의 핵심 감정이나 다짐을 간결하게 한두 줄로 반복하는 코러스를 추가하면 곡의 훅이 생깁니다.
  예시 후렴 아이디어:
  - “떠난 자리도, 남은 꿈도 이제 나를 비추네. 나는 길 위에서 다시 숨을 찾으리”
  - “네 이름은 바람에 흩어져도, 내 발걸음은 멈추지 않아”
- 분위기와 어조의 균형
  - 차갑고 냉정한 분위기에 살짝 섬세함과 따뜻함을 한두 줄 넣어 독자/청자의 공감을 끌어올리면 더 깊은 인상을 남깁니다.

4) 실전 적용 예시(수정 방향의 짧은 예시)
- 도입부 재구성 예시
  - 원래: 어둠이 벽을 적시네, 남은 너의 목소리가 벽에 남아있고
  - 수정: 어둠이 벽을 젖게 하고, 남은 네 목소리는 벽에 남은 한 줄의 속삭임이 돼

- 종합적 후렴 아이디어
  - 원래 흐름에 맞춰 한두 줄의 후렴 추가:
  - 후렴 예시 1: 떠난 자리도, 남은 꿈도 오늘의 나를 만들지. 길 위에서 나는 다시 미소를 찾으리
  - 후렴 예시 2: 네 이름은 바람에 흩어져도, 내 심장은 멈추지 않아. 새 아침이 오면 나는 너를 기억으로 안아

5) 간단한 수정 버전(짧은 예시)
도입부
- 어둠이 벽을 젖게 하고, 남은 네 목소리는 흔적처럼 벽에 남아
- 시계는 물처럼 느리게 흐르고, 숨은 공기는 창밖으로 흩어진다

전개
- 못다 한 말은 종이배가 되어 떠올라, 빗소리조차 고요히 잠든다
- 네 약속의 잔상은 매일 밤 작은 등불처럼 흔들리고, 이별은 차갑게 문을 닫아버려

후렴
- 떠난 자리의 공기가 나를 삼키려 해도, 나는 걷는다
- 이 길 위에서 너를 기억으로 안아, 새로운 미소를 찾아가리

브리지
- 언젠가 바람이 속삭인다면, 웃으며 돌아볼 수 있을까
- 이별의 노래를 길잡이 삼아 다시 걷고, 남은 상처는 길 위의 흔적으로 남아

마무리
- 새로운 아침이 밝아오면, 나는 다시 미소를 찾으리

원문을 바탕으로 이렇게 구조를 조금만 다듬으면 멜로디 타임링과 운율이 더 잘 맞고, 후렴의 ‘훅’도 생겨 노래로 부를 때 훨씬 힘이 있어질 겁니다.

권장 요청
- 원하신다면 이 가사를 바탕으로 1) 도입-전개-전환-후렴의 구체적인 구조를 완전한 형태로 재구성 2) 각 구절의 운율/음보를 더 음악적으로 다듬은 버전 3) 후렴을 중심으로 한 전체적 버전(두세 버전)을 만들어 드리겠습니다. 원하시는 분위기(따뜻한 이별, 냉정한 이별, 희망적인 종결 등)나 특정 음악 장르(발라드, 어쿠스틱, R&B 등)도 알려주시면 거기에 맞춰 맞춤 제작해 드릴게요.

필요하신 방향을 알려주시면 그에 맞춰 바로 수정해서 드리겠습니다.
for chunk in generate.stream(
    {"messages": [request, AIMessage(content=lyric), HumanMessage(content=reflection)]}
):
    print(chunk.content, end="")
다듬은 5단락 버전의 가사를 드립니다. 신선한 비유를 섞고, 구절의 리듬감을 살리며 구체 기억과 후렴의 훅을 강화하는 방향으로 다듬었습니다.

도입부
1 밤이 벽을 젖히고, 네 목소리는 창틀에 남아 속삭인다
2 시계는 얼음처럼 느리게 흐르고, 차가운 공기가 창 밖으로 흩어진다
3 네 이름은 커튼 사이로 흩날려 바람에 끄덕이다 지나가네
4 이 방은 네 자리를 지운 채, 남은 빛만 천천히 떨린다

전개
1 못다 한 말은 빗방울 위의 돛이 되어 창밖으로 흘러가네
2 네 약속의 잔상은 매일 밤 작은 등불처럼 흔들리고
3 커피 자국의 냄새가 창가를 감싸고, 낡은 턴테이블의 웃음이 다시 들려
4 벽은 얇아져 네가 남긴 온도가 오늘도 속삭인다

후렴
1 떠난 자리에 남은 꿈도 오늘의 나를 비춘다
2 길 위에서 나는 너를 기억으로 안아 다시 걸어가리
3 네 이름은 바람에 흩어져도, 내 심장은 멈추지 않아
4 이별의 끝에서 나는 다짐으로 새로운 미소를 찾으리

브리지
1 언젠가 바람이 속삭일 때, 너를 웃으며 돌아볼 수 있을까
2 이별의 노래를 길잡이 삼아, 계절의 문을 넘어가리
3 남은 상처는 길 위의 흔적으로 남고, 나는 고개를 들고 걷는다
4 네 그림자가 멀어질 때까지 뒤를 돌아보지 않으려 한다

마무리
1 새로운 아침이 창가를 비추면, 네 냄새도 점차 사라진다
2 나는 다시 길 위로 한 걸음씩 내딛는다
3 남은 노래는 내 주머니의 바람, 더 이상 나를 멈추지 않네
4 오늘의 이별은 차갑지만 애틋한 약속으로 남아, 나를 더 강하게 부른다

제가 반영한 개선 포인트 요약
- 신선도 및 비유: 바람/빛 외에 커피 냄새, 낡은 턴테이블 같은 구체 기억을 추가해 이미지의 신선도와 촉감을 높였습니다.
- 구절 길이 및 리듬: 멜로디에 맞춰 읽히기 쉬운 짧은 행으로 구성하고, 후렴은 명확한 훅으로 반복되는 형태를 강화했습니다.
- 구체성과 감정 깊이: 장소와 물건(커피 자국, 턴테이블) 등 구체 요소를 통해 개인적 기억을 더 드러냈습니다.
- 후렴의 부재 보완: 후렴을 명확한 핵심 구절로 구성해 노래의 흡입력을 높였습니다.
- 어휘 톤의 균형: 차가움과 애틋함의 균형을 유지하되, 섬세한 이미지로 다층적 분위기를 만들었습니다.

필요하신 방향이 있다면 바로 맞춰 드리겠습니다
- 도입-전개-전환-후렴의 구조를 더 구체적으로 재구성
- 운율과 음보를 더 음악적으로 맞춘 버전
- 후렴을 중심으로 한 여러 버전(하나의 훅을 다양한 길이로 변형하거나 다른 후렴 구절 추가)
- 분위기나 음악 장르(발라드, 어쿠스틱, R&B 등) 맞춤 버전

원하시는 분위기나 장르를 알려주시면 그에 맞춰 추가 수정해 드리겠습니다.

1-3. Graph로 Reflection 구현

!pip install langgraph
from typing import Annotated
from typing_extensions import TypedDict

from langgraph.graph import END, StateGraph, START
from langgraph.graph.message import add_messages
from langgraph.checkpoint.memory import MemorySaver


class State(TypedDict):
    messages: Annotated[list, add_messages]
def generation_node(state: State) -> State:
    return {"messages": [generate.invoke(state["messages"])]}
def reflection_node(state: State) -> State:
    cls_map = {"ai": AIMessage, "human": HumanMessage}

    # 첫번째 사용자 요청 + 생성메시지 (reflection_node's input)
    # 첫번째 사용자 요청 + 생성메시지 + 피드백메시지 (generation_node's input)
    # 첫번째 사용자 요청 + 생성메시지 + 피드백메시지 + 수정된 생성메시지 (reflection_node's input)
    # 첫번째 사용자 요청 + 생성메시지 + 피드백메시지 + 수정된 생성메시지 + 피드백메시지 (generation_node's input)
    # ...
    translated = [state["messages"][0]] + [
        cls_map[msg.type](content=msg.content) for msg in state["messages"][1:]
    ]
    # translated = [state["messages"][0]] + [
    #     cls_map[msg.type](content=msg.content) for msg in state["messages"][-2:]
    # ]
    res = reflect.invoke(translated)

    return {"messages": [HumanMessage(content=res.content)]}
graph_builder = StateGraph(State)
graph_builder.add_node("generate", generation_node)
graph_builder.add_node("reflect", reflection_node)
graph_builder.add_edge(START, "generate")
<langgraph.graph.state.StateGraph at 0x7b52a05da360>
from typing import Literal
from langgraph.graph import END

def should_continue(state: State) -> Literal["reflect", END]:
    if len(state["messages"]) > 6:
        return END
    return "reflect"


graph_builder.add_conditional_edges("generate", should_continue)
<langgraph.graph.state.StateGraph at 0x7b52a05da360>
graph_builder.add_edge("reflect", "generate")
<langgraph.graph.state.StateGraph at 0x7b52a05da360>
memory = MemorySaver()
graph = graph_builder.compile(checkpointer=memory)
graph

config = {"configurable": {"thread_id": "1"}}
for event in graph.stream(
    {
        "messages": [
            HumanMessage(
                content="이별에 대한 가사를 작성해주세요."
            )
        ],
    },
    config,
):
    print(event)
    print("---")
{'generate': {'messages': [AIMessage(content='밤은 아직 너의 그림자를 쓰고\n우리 약속은 바람에 흩어져 버렸지\n네 목소리는 전화기 속에서 멈춘 채\n나는 웃음 없이 미소를 연습하고 있어\n\n방 안의 시계가 초조하게 빨라져도\n새벽은 여전히 차갑고 잔인해\n남겨진 메시지의 한 줄이 심장에 남고\n다 괜찮아라고 스스로를 속일 뿐이야\n\n이제 널 놓는 연습을 천천히 시작해\n네 이름을 불러도 가벼운 아픔이 따라와도\n바람은 창가에 앉아 웃으며 지나가고\n나는 잊히지 않는 너의 향기를 남겨 둬\n\n비가 내리면 거리는 푸르게 젖고\n함께 걸었던 그 골목이 아직도 아프다\n우산 하나를 나누던 너의 그림자를 지워가며\n나는 새벽의 빛으로 조금씩 몸을 여는 중\n\n언젠가 이 상처도 한 편의 노래가 될 거야\n지나간 우리의 그림자에서 더 강한 나를 찾으며\n이별은 끝이 아니라 새로운 시작의 시작\n네가 남긴 빈자리에 나의 새로운 노래를 채운다', additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 2346, 'prompt_tokens': 80, 'total_tokens': 2426, 'completion_tokens_details': {'accepted_prediction_tokens': 0, 'audio_tokens': 0, 'reasoning_tokens': 2048, 'rejected_prediction_tokens': 0}, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': 0, 'cached_tokens': 0}}, 'model_name': 'gpt-5-nano-2025-08-07', 'system_fingerprint': None, 'id': 'chatcmpl-CFrd6MXTWpzi9BQYUSwIILF4wnvFF', 'service_tier': 'default', 'finish_reason': 'stop', 'logprobs': None}, id='run--b144d5d3-2e2f-4aab-9f37-8863f8065cc8-0', usage_metadata={'input_tokens': 80, 'output_tokens': 2346, 'total_tokens': 2426, 'input_token_details': {'audio': 0, 'cache_read': 0}, 'output_token_details': {'audio': 0, 'reasoning': 2048}})]}}
---
{'reflect': {'messages': [HumanMessage(content='좋은 가사예요. 이별의 아픔을 차분하게 다루면서도 모티프를 일관되게 유지하고 있습니다. 다만 몇 가지를 다듬으면 더 강력하고 노래로 들려오는 효과를 낼 수 있어요. 아래에 구체적인 피드백과 개선 제안을 정리합니다.\n\n전반적 평가\n- 강점\n  - 주제에 대한 명확한 감정 흐름: 슬픔 → 천천한 다짐 → 마무리의 자기다짐으로 점진적 성장 의식이 잘 드러납니다.\n  - 시각적·감각적 이미지의 지속성: 그림자, 바람, 비, 향기 같은 이미지가 일관되게 반복되어 노래의 분위기를 탄탄하게 만듭니다.\n  - 서사 구조의 안정성: 각 연이 한 장면씩 진행되며 이별의 특정 순간을 구체화합니다.\n- 개선 포인트\n  - 신선도와 독창성: 몇 구절은 흔한 이별 비유에 기대는 경향이 있습니다. 같은 모티프(그림자, 바람, 향기)의 재활용은 좋지만 비유의 방향을 조금만 더 색다르게 가다듬으면 더 강력해집니다.\n  - 리듬과 운율의 다양성: 문장이 비교적 비슷한 길이로 반복될 때 노래의 흐름이 가라앉을 수 있습니다. 길고 짧은 구절의 대비를 활용하면 훨씬 더 노래처럼 들립니다.\n  - 구절의 구체성: 구체적인 상황(장소, 소리, 냄새의 구체적 요소)이 더해지면 이미지가 더 선명해집니다. 현재는 추상적인 표현이 많아 감정의 "깊이"가 다소 얇게 느껴질 수 있습니다.\n  - 후렴/브리지의 부재: 일관된 후렴이나 브리지를 추가하면 노래의 훅이 확실해지고, 청자에게 한 문장으로 강한 인상을 남길 수 있습니다.\n  - 결말의 신선함: 마지막 구절은 긍정적 메시지를 담고 있지만, 다소 뻔한 느낌일 수 있습니다. 독창적이거나 비유적인 마무리로 마침표를 찍으면 좋습니다.\n\n구체적인 개선 제안\n- 주제와 이미지의 강도 높이기\n  - 현재의 "이별은 끝이 아니라 새로운 시작의 시작"은 진부한 느낌이 있습니다. 더 구체적이고 의외의 은유로 바꿔보면 좋습니다.\n    예시: “이별은 끝이 아니라 내일로 가는 방향 전환의 첫 자국” 혹은 “네가 남긴 빈자리에 내일의 씨앗을 심는다” 같은 식으로 바꿔 보세요.\n- 리듬과 구성의 변화\n  - 4줄짜리 연을 유지하되, 중간에 한 줄을 짧고 강렬하게 배치해 흐름을 끊고 다시 잇는 효과를 주면 좋습니다.\n  - 후렴 구절을 만들고, 각 연의 마지막 행에서 후렴으로 연결되도록 구성하면 전체 노래의 귀에 남는 훅을 얻을 수 있습니다.\n- 구체성 강화\n  - 감정만이 아니라 상황의 촉감을 넣어 보세요.\n    예시: “우산 하나를 나누던 너의 그림자”를 “빗방울이 만든 네 실루엣이 우산의 가장자리에 남아”처럼 구체화하면 시각적 대상이 뚜렷해져요.\n- 어휘 다듬기\n  - 같은 말의 반복을 피하고, 은유의 방향을 살짝 바꿔보세요.\n  - 예: “가벼운 아픔이 따라와도” 대신 “심장 속 작은 균형이 흔들려도” 같은 조금 더 색다른 표현으로 바꿔볼 수 있습니다.\n- 이미지 순환의 신선도\n  - 그림자/바람/향기 외에 계절 변화, 도시 소리, 빗소리의 구체적 묘사를 넣어 계절감을 더해 보세요. 예를 들어 “새벽의 냄새가 젖은 벽돌에 스며든다” 같은 문장이 느낌을 살려 줍니다.\n- 마무리 강화\n  - 마지막 줄은 한 번 더 강하게, 혹은 남겨진 단서를 남겨 두는 방식으로 끝내면 좋습니다. 예를 들면 “그 빈자리에서 네 이름 대신 내일의 노래를 부른다”처럼 모티프를 되살리되 새롭게 마무리하는 느낌으로요.\n\n실제 적용 예시(선택적 샘플 수정)\n- 오프닝 훅 강화 예시\n  - 원문: “밤은 아직 너의 그림자를 쓰고”\n  - 수정 대안 1: “밤은 아직 네 그림자를 벽에 걸어 두고”\n  - 수정 대안 2: “밤은 네 이름의 그림자를 조용히 채색해”\n- 후렴적 코드(후렴 도입 예시)\n  - 제안 훅: “네가 남긴 자리에서 나는 비를 듣고, 또 다시 걷기 시작해”\n  - 이 훅을 각 연의 마지막 행에 간단히 재배치해 반복되게 만들기\n- 브리지 아이디어\n  - “언젠가 이 상처도 노래가 된다면, 네 목소리 대신 내 숨이 리듬이 될 거야” 같은 한 두 줄의 전환 구절을 추가해 내적 갈등의 해소 지점을 보여주기\n\n원하신다면 제가 이 가사를 바탕으로 후렴과 브리지를 포함한 구체적 개편 버전을 바로 작성해 드릴 수 있습니다. 분위기나 음악 스타일(발라드, 어쿠스틱, R&B, 인디 팝 등)이나 템포를 알려주시면 그에 맞춰 정제된 버전으로 드리겠습니다.', additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='692f26a8-b287-4d72-913a-bab4b8548ae1')]}}
---
{'generate': {'messages': [AIMessage(content='다음은 피드백을 반영한 구체적 개편 버전입니다. 후렴(Chorus)과 브리지(Bridge)를 포함했고, 모티프의 일관성과 구체적 이미지를 강화했습니다. 분위기는 차분한 발라드/인디 팝 느낌으로 구성했습니다.\n\nVerse 1\n밤은 네 이름의 그림자를 벽에 걸어 두고\n우린 약속을 바람에 흩어져 버렸지\n네 목소리는 핸드폰의 정전처럼 멈춰 있고\n나는 웃음을 잃은 채 미소를 매일 다듬고 있어\n\nVerse 2\n방 안의 시계는 초조하게 제자리에서 재촉하고\n새벽은 여전히 차갑고 잔인해\n남겨진 메시지의 한 줄이 심장을 찍고\n다 괜찮아라고 속이며, 속으로 아직도 떨고 있어\n\nChorus\n그 빈자리에서 다시 걷기 시작해\n내일의 씨앗을 거기에 심고 숨을 고른다\n네 이름 대신 내 숨이 이 노래가 되어\n이 길 끝에서 나는 나를 다시 찾는다\n\nVerse 3\n이제 널 놓는 연습을 천천히 시작해\n네 이름을 불러도, 심장에 남은 작은 균형이 흔들려도\n발걸음은 느리게, 바람의 리듬에 맞춰 걷고\n바람은 창가에 남아 웃으며 지나가고\n\nVerse 4\n비가 내리면 거리는 푸르게 젖고\n함께 걸었던 그 골목이 아직도 아프다\n우산 하나를 나누던 너의 그림자, 빗방울에 실려 남고\n새벽의 빛으로 조금씩 몸을 여는 중\n\nBridge\n상처는 남아 있지만, 나는 조용히 한 걸음 더 나아간다\n네 냄새를 따라 새벽의 공기가 내 어깨를 스친다\n이별은 끝이 아니라 방향을 바꾼 첫 커브일 뿐\n\nVerse 5\n언젠가 이 상처도 한 편의 노래가 될 거야\n지나간 그림자에서 더 강한 나를 찾으며\n네가 남긴 빈자리에 내일의 씨앗을 심고\n그 자리에 내 목소리를 새로 피운다\n\nFinal Chorus\n그 빈자리에서 다시 걷기 시작해\n내일의 씨앗을 심고 숨을 고른다\n네 이름 대신 내 숨이 이 노래가 되어\n이 길 끝에서 오늘의 나를 노래한다\n\n필요하시면 분위기(발라드, 어쿠스틱, 인디 팝 등)나 템포에 맞춰 좀 더 다듬고, 후렴을 더 길게 확장하거나 브리지를 더 길게 늘려 톤을 다르게 다듬어 드릴게요. 원하시는 스타일을 알려주시면 그에 맞춰 다시 조정하겠습니다.', additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 5599, 'prompt_tokens': 1726, 'total_tokens': 7325, 'completion_tokens_details': {'accepted_prediction_tokens': 0, 'audio_tokens': 0, 'reasoning_tokens': 4928, 'rejected_prediction_tokens': 0}, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': 0, 'cached_tokens': 0}}, 'model_name': 'gpt-5-nano-2025-08-07', 'system_fingerprint': None, 'id': 'chatcmpl-CFrdfCTWchdXsxKsTFwrW9y3hgHGJ', 'service_tier': 'default', 'finish_reason': 'stop', 'logprobs': None}, id='run--e4a10d3b-1fd6-4c4a-aa8a-0a3aaf536981-0', usage_metadata={'input_tokens': 1726, 'output_tokens': 5599, 'total_tokens': 7325, 'input_token_details': {'audio': 0, 'cache_read': 0}, 'output_token_details': {'audio': 0, 'reasoning': 4928}})]}}
---
{'reflect': {'messages': [HumanMessage(content='훌륭한 개편 버전이에요. 피드백을 잘 반영해 후렴과 브리지를 포함시키고, 모티프의 일관성을 유지한 점이 특히 돋보입니다. 다만 아직 몇 가지 다듬으면 더 강력하고 노래로 들려오는 효과를 낼 수 있어요. 아래에 구체적인 평가와 개선 제안을 정리합니다.\n\n전반적 평가\n- 강점\n  - 모티프의 일관성: 그림자/바람/비/향기 같은 핵심 이미지가 지속적으로 반복되어 분위기와 주제가 잘 연결됩니다.\n  - 서사 흐름의 안정성: 이별의 시점에서 시작해 천천히 다짐으로 이어지며, 성장의 의지가 점진적으로 드러납니다.\n  - 구조의 명확성: Verse/Chorus/Bridge 구성이 확실해 후렴의 훅이 노래 속에서 반복될 수 있습니다.\n- 개선 포인트\n  - 신선도와 비유의 독창성: 몇몇 표현이 흔한 이별 비유에 의존하는 느낌이 있어, 조금만 더 색다른 은유로 방향을 바꾸면 인상도가 올라갑니다.\n  - 리듬의 변주 부족: 연의 길이가 비슷해 흐름이 다소 단조로울 수 있습니다. 길고 짧은 구절의 대비를 활용해 노래의 흐름을 더 탄력적으로 만드세요.\n  - 구체성 강화의 기회: 감정 중심의 묘사는 좋지만, 구체적 상황(소리, 냄새, 공간의 질감)을 더해 이미지의 선명도를 높이는 것이 좋습니다.\n  - 후렴의 명확한 훅: 한 문장으로 강하게 남는 후렴구가 있으면 좋습니다. 현재도 좋지만, 한두 줄로 확실한 훅을 만들면 반복될 때 더 강해집니다.\n  - 마무리의 신선함: 마지막 구절이 다소 전형적일 수 있습니다. 비유적이고 예상을 벗어나는 마무리로 마지막 인상을 굳히면 좋습니다.\n\n구체적 개선 제안\n- 주제와 이미지의 강도 높이기\n  - 이별이 끝이 아니라는 메시지를 더 구체적이고 비유적으로 바꿔보세요.\n    예시 방향\n    - “이별은 끝이 아니라 내일로 가는 방향 전환의 첫 자국”\n    - “네가 남긴 빈자리에 내일의 씨앗을 심는다”처럼 직접적이되 은유적으로.\n- 리듬과 구성의 변화\n  - 연의 길이를 의도적으로 다르게 배치해 흐름에 리듬감을 주면 좋습니다.\n  - 한 연의 끝에 짧고 강한 한 줄(강한 어조의 한 줄)을 삽입해 흐름을 끊었다가 다시 잇는 효과를 만들기.\n  - 후렴을 강화하기 위해 각 연의 마지막 행을 같은 훅으로 연결하거나, 반복되는 핵심 구절을 두고 변주를 주는 방식.\n- 구체성 강화\n  - 구두점과 활동성 있는 디테일로 이미지를 생생하게 만듭니다.\n    예시: “우산 하나를 나누던 너의 그림자”를 “빗방울이 만든 네 실루엣이 우산의 가장자리에 남아”처럼 시각적 대상의 구체성을 높이기.\n  - 분위기를 계절감이나 도시 소리로 확장해 감정의 깊이를 더합니다.\n- 어휘 다듬기\n  - 같은 말의 반복을 피하고, 은유의 방향을 약간 바꿔보세요.\n  - 예: “가벼운 아픔이 따라와도” 대신 “심장 속 작은 균형이 흔들려도”처럼 미묘한 뉘앙스 차이를 주는 표현으로 전환.\n- 이미지 순환의 신선도\n  - 그림자/바람/향기 외에도 계절 변화, 도시 소리, 빗소리 같은 요소를 구체적으로 묘사해 계절감을 더합니다.\n- 마무리 강화\n  - 마무리를 한 차례 더 독창적으로, 남겨진 단서를 남겨 두는 방식으로 끝내면 기억에 남습니다.\n  - 예: “그 빈자리에서 네 이름 대신 내일의 노래를 부른다” 같은 모티프를 재활용하되, 더 예리한 비유로 마무리하기.\n\n실제 적용에 도움이 될 선택적 샘플 제안\n- 주제와 이미지 강화 예시\n  - 원문 구절의 강도 높이기:\n    - 기존: “그 빈자리에서 다시 걷기 시작해”\n    - 제안 A: “그 빈자리에서, 다시 걸음을 고르게 시작한다”\n    - 제안 B: “그 빈자리에서, 내일의 길을 새로 걷기 시작한다”\n- 후렴 강화 아이디어\n  - 기본 훅을 한두 줄로 강하게 만들고, 각 연의 마지막 행에서 반복되게 구성\n  - 예시 훅:\n    - “네 이름 대신 내일의 노래를 부른다”\n    - “그 빈자리에 내 숨이 노래가 된다”\n  - 이 두 줄 중 하나를 가사 전체의 핵심 훅으로 삼아 반복 활용\n- 브리지 확장 아이디어\n  - 갈등 해소나 새로운 시작의 순간을 더 시적으로 표현:\n    - “상처는 남았지만, 나는 새벽의 공기로 걸음을 닦는다”\n    - “네 냄새를 따라 흐르는 바람이 내 어깨를 다시 길들인다”\n- 엔딩의 신선한 마무리 예시\n  - “그 빈자리에서 내일의 이름으로 노래를 시작한다”\n  - “빈자리 위에 남겨진 빛이, 나를 다시 불러 일으킨다”\n\n실제 적용 예시의 추가 제공\n- 원하시면 이 가사를 바탕으로 후렴과 브리지를 더 강하게 다듬고, 구체성 이미지(소리, 냄새, 질감) 중심으로 두세 가지 버전의 엔딩을 만들어 드리겠습니다. 분위기나 음악 스타일(발라드, 어쿠스틱, 인디 팝 등)이나 템포를 알려주시면 그에 맞춰 더 정제된 버전으로 드리겠습니다.\n\n원하시는 방향이나 특정 분위기(느린 발라드, 차분한 인디 팝 등)가 있다면 말씀해 주세요. 그에 맞춰 더 구체적인 라인 수정안이나 전체 구성을 다시 다듬어 드리겠습니다.', additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='81ef20bc-096c-417d-8985-80ee361df39e')]}}
---
{'generate': {'messages': [AIMessage(content='다음은 피드백을 반영한 또 다른 개편 버전입니다. 모티프의 일관성은 유지하고, 신선한 비유와 리듬 변주를 추가했습니다. 후렴과 브리지를 포함하며, 끝부분도 좀 더 다듬어진 느낌으로 구성했습니다.\n\nVerse 1\n밤은 너의 그림자를 벽에 걸어 두고\n도시의 불빛은 너의 목소리를 대신하지 못해\n휴대폰 화면이 아직 네 이름을 비추고\n나는 웃음을 다듬어 마음의 자리를 메운다\n\nVerse 2\n빗방울이 너의 실루엣을 우산 끝에 남기고\n창가의 바람은 네 이름을 살짝 훑고 지나가\n새벽은 차갑고, 방 안의 시계도 느리게 숨을 고르고\n남겨진 메시지 한 줄이 가슴 위에 또박또박 남아\n\nChorus\n그 빈자리에서 내일의 길을 노래한다\n숨 고르는 바람에 실려 다가오는 시작\n네 이름 대신 내 심장의 리듬이 훅이 된다\n오늘의 나를 다시 불러 이 길의 끝에서\n\nVerse 3\n도시의 소음은 너를 대신해 속삭이고\n거리의 냄새는 빗자국처럼 남아 있어\n우산의 끝자락에 남은 너의 그림자를 따라 걷다\n새벽의 빛이 천천히 나를 깨운다\n\nBridge\n상처는 남았지만, 이별의 무게를 가볍게 들어 올려 본다\n바람은 방향을 바꿔 내일의 길을 가리키고\n네가 남긴 빈자리에 아직도 나는 씨앗을 뿌린다\n\nVerse 4\n언젠가 이 이야기가 노래가 된다면\n그림자와 바람의 박자에 내일의 숨을 맞춘다\n겨울의 공기가 스며드는 이 도시에서\n나는 새로 깨어난 이름으로 한 걸음 더 나아간다\n\nFinal Chorus\n그 빈자리에서 내일의 길을 노래한다\n숨 고르는 바람에 실려 다가오는 시작\n네 이름 대신 내 심장의 리듬이 훅이 된다\n그 끝에서 나는 다시 노래의 주인이 된다\n\n필요하시면 분위기(느린 발라드, 차분한 인디 팝 등)나 템포를 더 구체적으로 맞춰 또 한 차례 다듬어 드리겠습니다. 또한 특정 이미지나 단어를 더 강하게 원하시면 바로 반영해 드릴게요.', additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 5266, 'prompt_tokens': 3885, 'total_tokens': 9151, 'completion_tokens_details': {'accepted_prediction_tokens': 0, 'audio_tokens': 0, 'reasoning_tokens': 4672, 'rejected_prediction_tokens': 0}, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': 0, 'cached_tokens': 0}}, 'model_name': 'gpt-5-nano-2025-08-07', 'system_fingerprint': None, 'id': 'chatcmpl-CFrePABcjikCDhi6ObNv4KRQ68YLc', 'service_tier': 'default', 'finish_reason': 'stop', 'logprobs': None}, id='run--719c6e43-beaf-429f-8d0e-032ddadd4fda-0', usage_metadata={'input_tokens': 3885, 'output_tokens': 5266, 'total_tokens': 9151, 'input_token_details': {'audio': 0, 'cache_read': 0}, 'output_token_details': {'audio': 0, 'reasoning': 4672}})]}}
---
{'reflect': {'messages': [HumanMessage(content='훌륭합니다. 모티프의 일관성과 구조의 명확성이 잘 유지됐고, 후렴과 브리지가 포함된 버전으로 한층 더 노래스러운 흐름이 살아났어요. 아래는 구체적 평가와 개선 제안입니다.\n\n전반적 평가\n- 강점\n  - 모티프의 일관성: 그림자/바람/비/향기가 꾸준히 반복되어 이별의 분위기와 주제가 견고하게 연결됩니다.\n  - 서사 흐름의 안정성: 이별의 충격에서 시작해 천천히 다짐으로 전환하는 여정이 자연스럽습니다.\n  - 구조의 명확성: Verse/Chorus/Bridge 구성이 명확해 후렴의 훅이 반복될 수 있는 여지가 큽니다.\n- 개선 포인트\n  - 신선도와 비유의 독창성: 여전히 몇몇 표현이 흔한 이별 비유에 기대는 경향이 있습니다. 비유의 방향을 조금 색다르게 다듬으면 인상도가 높아집니다.\n  - 리듬의 변주 부재: 연 길이가 비교적 비슷하게 느껴질 수 있어, 긴 문장과 짧은 문장의 대조를 통해 노래의 흐름에 탄력을 주면 좋습니다.\n  - 구체성 강화의 기회: 감정 중심의 표현은 좋으나, 구체적 상황(소리, 냄새, 공간의 질감)을 더해 이미지의 선명도를 높일 수 있습니다.\n  - 후렴의 훅 강화: 한두 줄로 확실한 훅을 남길 수 있다면 반복될 때 강한 인상을 남깁니다.\n  - 마무리의 신선함: 마지막 구절이 다소 예측 가능하거나 일반적일 수 있습니다. 비유적이고 예상 밖의 마무리로 여운을 남겨 보세요.\n\n구체적 개선 제안\n- 주제와 이미지의 강도 높이기\n  - 이별이 끝이 아니라는 메시지를 더 구체적이고 은유적으로 바꿔보세요.\n    예시 방향\n    - “이별은 끝이 아니라 내일로 가는 방향 전환의 첫 자국”\n    - “네가 남긴 빈자리에 내일의 씨앗을 심는다”\n- 리듬과 구성의 변화\n  - 연의 길이를 다르게 배치해 리듬감을 주고, 한 연의 끝에 짧고 강한 한 줄을 삽입해 흐름을 끊었다가 다시 잇는 효과를 주기.\n  - 후렴의 반복을 강화하기 위해 매 연의 끝에 같은 훅을 살짝 변주한 형태로 연결하거나, 핵심 구절을 반복하는 방식.\n- 구체성 강화\n  - 구두점과 디테일로 이미지를 생생하게 만듭니다.\n    예시: “우산 하나를 나누던 너의 그림자”를 “빗방울이 만든 네 실루엣이 우산의 가장자리에 남아”처럼 시각적 대상을 구체화.\n  - 계절감이나 도시 소리로 분위기를 확장해 감정의 깊이를 더하기.\n- 어휘 다듬기\n  - 같은 말의 반복을 피하고 은유의 방향을 약간씩 바꿔보기.\n  - 예: “가벼운 아픔이 따라와도” 대신 “심장 속 작은 균형이 흔들려도” 같은 미묘한 뉘앙스 차이로 전환.\n- 이미지 순환의 신선도\n  - 그림자/바람/향기 외에도 계절 변화, 도시 소리, 빗소리 같은 요소를 구체적으로 묘사해 계절감을 더하기.\n- 마무리 강화\n  - 마지막을 더 독창적으로 남겨 두고, 남겨진 단서를 활용해 여운을 남겨 보세요.\n  - 예시: 모티프를 재활용해 더 예리한 비유로 마무리하기.\n\n실무적으로 바로 적용 가능한 선택적 샘플 제안\n- 주제와 이미지 강화 예시\n  - 기존 구절: “그 빈자리에서 다시 걷기 시작해”\n  - 제안 A: “그 빈자리에서, 내일의 길을 고르게 걷기 시작한다”\n  - 제안 B: “그 빈자리에서, 내일의 길을 새로 시작한다”\n- 후렴 강화 아이디어\n  - 동일 훅으로 반복되되, 매 연의 마지막에 한 줄씩 약간의 변주를 주기\n  - 기본 훅 후보\n    - “그 빈자리에서 내일의 길을 노래한다”\n    - “그 빈자리에, 내 심장의 리듬이 훅이 된다”\n  - 두 줄짜리 확실한 훅 버전도 고려 가능\n- 브리지 확장 아이디어\n  - 갈등 해소의 순간을 시적으로 표현\n    - 예: “상처는 남았지만, 이별의 무게를 가볍게 들어 올려 본다”\n    - 예: “네가 남긴 빈자리에 아직도 나는 씨앗을 뿌리고 있다”\n- 엔딩의 신선한 마무리 예시\n  - “그 빈자리의 빛이 내 이름으로 울려 퍼진다”\n  - “빈자리 위에 남은 작은 빛이 내일의 노래를 부른다”\n\n선호하는 분위기 방향에 따른 맞춤 제안\n- 느린 발라드, 차분한 인디 팝, 혹은 또 다른 스타일 중 어떤 톤으로 더 다듬고 싶은지 알려주시면, 그에 맞춰 후렴의 훅 길이, 브리지의 감정 전환, 엔딩의 비유를 구체적으로 맞춰 한 편의 완성본으로 다시 드리겠습니다.\n\n원하시면 이 버전을 바탕으로 한 차례 더 구체적인 개편 버전(후렴 강화형, 브리지 확장형, 엔딩 반전형 각 버전)을 만들어 드리겠습니다. 스타일과 템포를 알려주시면 그에 맞춰 바로 적용해 드릴게요.', additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='4a961cab-336b-4459-aa66-23cb26ef9707')]}}
---
{'generate': {'messages': [AIMessage(content='멋진 피드백에 맞춰, 요청하신 방향으로 세 가지 구체적 개편 버전을 제안드립니다. 각 버전은 모티프의 일관성과 구조의 명확성을 유지하되, 신선한 비유, 리듬 변주, 구체적 이미지, 그리고 강한 후렴 훅에 초점을 맞췄습니다. 필요하시면 이 중 한 버전으로 더 다듬어 드리거나, 세 버전을 합쳐 하나의 최종 버전으로 다듬어 드리겠습니다.\n\nVersion A: 후렴 강화형\n- 특징: 후렴 훅을 매 연의 마지막에 약간씩 변주해 반복될 때 강한 인상을 남기고, 구체적 이미지와 리듬의 대비를 통해 노래 흐름에 탄력을 줌.\nVerse 1\n밤은 네 그림자를 벽에 걸어 두고\n도시의 네온이 아직 네 이름을 속삭인다\n휴대폰 화면은 차갑게 널 비추고\n나는 웃음을 다듬는 손끝에 얼음이 스친다\n\nVerse 2\n빗방울이 너의 실루엣을 우산 끝에 남기고\n창가의 바람은 네 한숨을 스치고 지나가\n새벽은 차갑고 방 안의 시계는 천천히 숨을 고르고\n메시지 한 줄이 가슴에 또렷이 남아 있다\n\nChorus\n그 빈자리에서 내일의 길을 노래한다\n숨 고르는 바람에 실려 오는 시작을 따라간다\n네 이름 대신 내 심장의 리듬이 훅이 된다\n오늘의 나는 다시 걷기 시작한다\n\nVerse 3\n도시의 소음이 너를 대신해 속삭이고\n거리의 냄새가 빗자국처럼 남아 있어\n우산 끝자락의 그림자를 따라 걷다 보면\n새벽의 빛이 어깨를 천천히 지지한다\n\nVerse 4\n언젠가 이 이야기가 노래가 된다면\n그림자와 바람의 박자에 내일의 숨을 맞춘다\n계절이 바뀌듯 마음도 가을을 지나가고\n나는 새로운 이름으로 한 걸음 더 나아간다\n\nBridge\n상처는 남았지만 이 길은 끝이 아니다\n바람은 방향을 바꿔 내일의 길을 가리키고\n네가 남긴 빈자리에 아직도 나는 씨앗을 뿌린다\n도시의 빗소리는 씨앗의 싹을 키운다\n\nFinal Chorus\n그 빈자리에서 내일의 길을 노래한다\n그 길의 끝에서 내 이름이 훅으로 울려 퍼진다\n네 이름 대신 내 심장의 리듬이 훅이 된다\n그 빛이 내 이름으로 울려 퍼지며 끝난다\n\nVersion B: 브리지 확장형\n- 특징: 브리지를 더 확장해 갈등 해소의 순간과 새 시작을 더 시적으로 표현.\nVerse 1\n밤은 네 그림자를 벽에 걸어 두고\n도시의 네온이 아직 네 이름을 속삭인다\n휴대폰 화면이 널 비추고도 나는 미소를 다듬는다\n사각의 방 안에서 숨을 고르는 법을 배운다\n\nVerse 2\n빗방울이 너의 실루엣을 우산 끝에 남기고\n창가의 바람은 네 한숨을 스치고 지나가\n새벽은 차갑고 방의 시계는 느리게 한숨 쉬고\n메시지의 끝은 아직도 나를 바라본다\n\nChorus\n그 빈자리에서 내일의 길을 노래한다\n끝 대신 시작의 경계선을 따라 걷는다\n네 이름 대신 내 심장의 리듬이 훅이 된다\n오늘의 나는 다시 걷기 시작한다\n\nVerse 3\n도시의 소음이 너를 대신해 속삭이고\n거리의 냄새가 빗자국처럼 남아 있어\n우산 끝자락의 그림자를 따라 걷다 보면\n새벽의 빛이 어깨를 지지한다\n\nVerse 4\n언젠가 이 이야기가 노래가 된다면\n그림자와 바람의 박자에 내일의 숨을 맞춘다\n계절이 바뀌듯 마음도 고요히 변하고\n나는 너 없이도 산책을 배우고 있다\n\nBridge (확장)\n상처는 남았지만 이 길은 끝이 아니다\n바람은 방향을 바꿔 내일의 길을 가리키고\n네가 남긴 빈자리에 아직도 나는 씨앗을 뿌린다\n도시의 빗소리는 씨앗의 싹을 키운다\n나는 거리의 불빛을 따라 더 조용히 웃는다\n\nFinal Chorus\n그 빈자리에서 내일의 길을 노래한다\n그 길의 끝에서 내 이름이 훅으로 울려 퍼진다\n네 이름 대신 내 심장의 리듬이 훅이 된다\n그 빛이 내 이름으로 울려 퍼지며 끝난다\n\nVersion C: 엔딩 반전형\n- 특징: 마지막에 비유를 재구성해 여운을 남기고, 너를 통해 나를 찾는 방향으로 끝을 염두에 둔 반전형 엔딩.\nVerse 1\n밤은 네 그림자를 벽에 걸어 두고\n도시의 네온이 아직 네 이름을 속삭인다\n휴대폰 화면이 차갑게 널 비추고\n나는 웃음을 다듬은 채 네 자리를 채운다\n\nVerse 2\n빗방울이 너의 실루엣을 우산 끝에 남기고\n창가의 바람은 네 한숨을 살짝 훑고 지나가\n새벽은 차갑고 방의 시계는 느리게 시간을 흘리고\n메시지 한 줄이 가슴에 새겨져 있다\n\nChorus\n그 빈자리에서 내일의 길을 노래한다\n숨 고르는 바람에 실려 오는 시작을 따라간다\n네 이름 대신 내 심장의 리듬이 훅이 된다\n오늘의 나는 다시 걷기 시작한다\n\nVerse 3\n도시의 소음이 너를 밀어내고 나를 불러낸다\n거리의 냄새가 빗자국처럼 남아 있어\n우산 끝자락의 그림자를 따라 걷다 보면\n새벽의 빛이 내 어깨를 다독인다\n\nVerse 4\n언젠가 이 이야기가 노래가 된다면\n그림자와 바람의 박자에 내일의 숨을 맞춘다\n계절이 바뀌듯 마음도 순서를 바꾸고\n나는 너를 잊는 대신 너를 통해 더 선명해진다\n\nBridge\n상처는 남았지만 이별은 끝이 아니다\n바람은 내 길을 가리키고 빛은 내 이름을 흔든다\n네가 남긴 빈자리에 아직도 나는 씨앗을 뿌린다\n그 씨앗은 곧 노래가 되어 나를 다시 불러낸다\n\nVerse 5\n언젠가 이 노래가 흐르면\n그림자와 바람의 박자에 내일의 숨을 맞춘다\n도시의 계절은 바뀌고 나는 새로운 이름으로 살아간다\n그때 나는 잊지 못할 네 이야기를 내 길로 흘려보낸다\n\nFinal Chorus\n그 빈자리에서 내일의 길을 노래한다\n그 길의 끝에서 내 이름이 훅으로 울려 퍼진다\n네 이름 대신 내 심장의 리듬이 훅이 된다\n그 빛이 내 이름으로 울려 퍼지며, 끝은 곧 시작이다\n\n원하시면 이 중 한 버전을 골라 더 다듬거나, 분위기(발라드, 어쿠스틱, 인디 팝 등)나 템포에 맞춰 한 차례 더 세련된 버전으로 조정해 드리겠습니다. 어떤 방향이 가장 마음에 드시나요?', additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 7116, 'prompt_tokens': 5843, 'total_tokens': 12959, 'completion_tokens_details': {'accepted_prediction_tokens': 0, 'audio_tokens': 0, 'reasoning_tokens': 5312, 'rejected_prediction_tokens': 0}, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': 0, 'cached_tokens': 0}}, 'model_name': 'gpt-5-nano-2025-08-07', 'system_fingerprint': None, 'id': 'chatcmpl-CFrfBGAb5UN094MdJLtHUdMdp3sqk', 'service_tier': 'default', 'finish_reason': 'stop', 'logprobs': None}, id='run--e54ac69b-e04c-4694-bcbd-0b05c2ca0019-0', usage_metadata={'input_tokens': 5843, 'output_tokens': 7116, 'total_tokens': 12959, 'input_token_details': {'audio': 0, 'cache_read': 0}, 'output_token_details': {'audio': 0, 'reasoning': 5312}})]}}
---
state = graph.get_state(config)
state
ChatPromptTemplate.from_messages(state.values["messages"]).pretty_print()
================================ Human Message =================================

이별에 대한 가사를 작성해주세요.

================================== Ai Message ==================================

밤은 아직 너의 그림자를 쓰고
우리 약속은 바람에 흩어져 버렸지
네 목소리는 전화기 속에서 멈춘 채
나는 웃음 없이 미소를 연습하고 있어

방 안의 시계가 초조하게 빨라져도
새벽은 여전히 차갑고 잔인해
남겨진 메시지의 한 줄이 심장에 남고
다 괜찮아라고 스스로를 속일 뿐이야

이제 널 놓는 연습을 천천히 시작해
네 이름을 불러도 가벼운 아픔이 따라와도
바람은 창가에 앉아 웃으며 지나가고
나는 잊히지 않는 너의 향기를 남겨 둬

비가 내리면 거리는 푸르게 젖고
함께 걸었던 그 골목이 아직도 아프다
우산 하나를 나누던 너의 그림자를 지워가며
나는 새벽의 빛으로 조금씩 몸을 여는 중

언젠가 이 상처도 한 편의 노래가 될 거야
지나간 우리의 그림자에서 더 강한 나를 찾으며
이별은 끝이 아니라 새로운 시작의 시작
네가 남긴 빈자리에 나의 새로운 노래를 채운다

================================ Human Message =================================

좋은 가사예요. 이별의 아픔을 차분하게 다루면서도 모티프를 일관되게 유지하고 있습니다. 다만 몇 가지를 다듬으면 더 강력하고 노래로 들려오는 효과를 낼 수 있어요. 아래에 구체적인 피드백과 개선 제안을 정리합니다.

전반적 평가
- 강점
  - 주제에 대한 명확한 감정 흐름: 슬픔 → 천천한 다짐 → 마무리의 자기다짐으로 점진적 성장 의식이 잘 드러납니다.
  - 시각적·감각적 이미지의 지속성: 그림자, 바람, 비, 향기 같은 이미지가 일관되게 반복되어 노래의 분위기를 탄탄하게 만듭니다.
  - 서사 구조의 안정성: 각 연이 한 장면씩 진행되며 이별의 특정 순간을 구체화합니다.
- 개선 포인트
  - 신선도와 독창성: 몇 구절은 흔한 이별 비유에 기대는 경향이 있습니다. 같은 모티프(그림자, 바람, 향기)의 재활용은 좋지만 비유의 방향을 조금만 더 색다르게 가다듬으면 더 강력해집니다.
  - 리듬과 운율의 다양성: 문장이 비교적 비슷한 길이로 반복될 때 노래의 흐름이 가라앉을 수 있습니다. 길고 짧은 구절의 대비를 활용하면 훨씬 더 노래처럼 들립니다.
  - 구절의 구체성: 구체적인 상황(장소, 소리, 냄새의 구체적 요소)이 더해지면 이미지가 더 선명해집니다. 현재는 추상적인 표현이 많아 감정의 "깊이"가 다소 얇게 느껴질 수 있습니다.
  - 후렴/브리지의 부재: 일관된 후렴이나 브리지를 추가하면 노래의 훅이 확실해지고, 청자에게 한 문장으로 강한 인상을 남길 수 있습니다.
  - 결말의 신선함: 마지막 구절은 긍정적 메시지를 담고 있지만, 다소 뻔한 느낌일 수 있습니다. 독창적이거나 비유적인 마무리로 마침표를 찍으면 좋습니다.

구체적인 개선 제안
- 주제와 이미지의 강도 높이기
  - 현재의 "이별은 끝이 아니라 새로운 시작의 시작"은 진부한 느낌이 있습니다. 더 구체적이고 의외의 은유로 바꿔보면 좋습니다.
    예시: “이별은 끝이 아니라 내일로 가는 방향 전환의 첫 자국” 혹은 “네가 남긴 빈자리에 내일의 씨앗을 심는다” 같은 식으로 바꿔 보세요.
- 리듬과 구성의 변화
  - 4줄짜리 연을 유지하되, 중간에 한 줄을 짧고 강렬하게 배치해 흐름을 끊고 다시 잇는 효과를 주면 좋습니다.
  - 후렴 구절을 만들고, 각 연의 마지막 행에서 후렴으로 연결되도록 구성하면 전체 노래의 귀에 남는 훅을 얻을 수 있습니다.
- 구체성 강화
  - 감정만이 아니라 상황의 촉감을 넣어 보세요.
    예시: “우산 하나를 나누던 너의 그림자”를 “빗방울이 만든 네 실루엣이 우산의 가장자리에 남아”처럼 구체화하면 시각적 대상이 뚜렷해져요.
- 어휘 다듬기
  - 같은 말의 반복을 피하고, 은유의 방향을 살짝 바꿔보세요.
  - 예: “가벼운 아픔이 따라와도” 대신 “심장 속 작은 균형이 흔들려도” 같은 조금 더 색다른 표현으로 바꿔볼 수 있습니다.
- 이미지 순환의 신선도
  - 그림자/바람/향기 외에 계절 변화, 도시 소리, 빗소리의 구체적 묘사를 넣어 계절감을 더해 보세요. 예를 들어 “새벽의 냄새가 젖은 벽돌에 스며든다” 같은 문장이 느낌을 살려 줍니다.
- 마무리 강화
  - 마지막 줄은 한 번 더 강하게, 혹은 남겨진 단서를 남겨 두는 방식으로 끝내면 좋습니다. 예를 들면 “그 빈자리에서 네 이름 대신 내일의 노래를 부른다”처럼 모티프를 되살리되 새롭게 마무리하는 느낌으로요.

실제 적용 예시(선택적 샘플 수정)
- 오프닝 훅 강화 예시
  - 원문: “밤은 아직 너의 그림자를 쓰고”
  - 수정 대안 1: “밤은 아직 네 그림자를 벽에 걸어 두고”
  - 수정 대안 2: “밤은 네 이름의 그림자를 조용히 채색해”
- 후렴적 코드(후렴 도입 예시)
  - 제안 훅: “네가 남긴 자리에서 나는 비를 듣고, 또 다시 걷기 시작해”
  - 이 훅을 각 연의 마지막 행에 간단히 재배치해 반복되게 만들기
- 브리지 아이디어
  - “언젠가 이 상처도 노래가 된다면, 네 목소리 대신 내 숨이 리듬이 될 거야” 같은 한 두 줄의 전환 구절을 추가해 내적 갈등의 해소 지점을 보여주기

원하신다면 제가 이 가사를 바탕으로 후렴과 브리지를 포함한 구체적 개편 버전을 바로 작성해 드릴 수 있습니다. 분위기나 음악 스타일(발라드, 어쿠스틱, R&B, 인디 팝 등)이나 템포를 알려주시면 그에 맞춰 정제된 버전으로 드리겠습니다.

================================== Ai Message ==================================

다음은 피드백을 반영한 구체적 개편 버전입니다. 후렴(Chorus)과 브리지(Bridge)를 포함했고, 모티프의 일관성과 구체적 이미지를 강화했습니다. 분위기는 차분한 발라드/인디 팝 느낌으로 구성했습니다.

Verse 1
밤은 네 이름의 그림자를 벽에 걸어 두고
우린 약속을 바람에 흩어져 버렸지
네 목소리는 핸드폰의 정전처럼 멈춰 있고
나는 웃음을 잃은 채 미소를 매일 다듬고 있어

Verse 2
방 안의 시계는 초조하게 제자리에서 재촉하고
새벽은 여전히 차갑고 잔인해
남겨진 메시지의 한 줄이 심장을 찍고
다 괜찮아라고 속이며, 속으로 아직도 떨고 있어

Chorus
그 빈자리에서 다시 걷기 시작해
내일의 씨앗을 거기에 심고 숨을 고른다
네 이름 대신 내 숨이 이 노래가 되어
이 길 끝에서 나는 나를 다시 찾는다

Verse 3
이제 널 놓는 연습을 천천히 시작해
네 이름을 불러도, 심장에 남은 작은 균형이 흔들려도
발걸음은 느리게, 바람의 리듬에 맞춰 걷고
바람은 창가에 남아 웃으며 지나가고

Verse 4
비가 내리면 거리는 푸르게 젖고
함께 걸었던 그 골목이 아직도 아프다
우산 하나를 나누던 너의 그림자, 빗방울에 실려 남고
새벽의 빛으로 조금씩 몸을 여는 중

Bridge
상처는 남아 있지만, 나는 조용히 한 걸음 더 나아간다
네 냄새를 따라 새벽의 공기가 내 어깨를 스친다
이별은 끝이 아니라 방향을 바꾼 첫 커브일 뿐

Verse 5
언젠가 이 상처도 한 편의 노래가 될 거야
지나간 그림자에서 더 강한 나를 찾으며
네가 남긴 빈자리에 내일의 씨앗을 심고
그 자리에 내 목소리를 새로 피운다

Final Chorus
그 빈자리에서 다시 걷기 시작해
내일의 씨앗을 심고 숨을 고른다
네 이름 대신 내 숨이 이 노래가 되어
이 길 끝에서 오늘의 나를 노래한다

필요하시면 분위기(발라드, 어쿠스틱, 인디 팝 등)나 템포에 맞춰 좀 더 다듬고, 후렴을 더 길게 확장하거나 브리지를 더 길게 늘려 톤을 다르게 다듬어 드릴게요. 원하시는 스타일을 알려주시면 그에 맞춰 다시 조정하겠습니다.

================================ Human Message =================================

훌륭한 개편 버전이에요. 피드백을 잘 반영해 후렴과 브리지를 포함시키고, 모티프의 일관성을 유지한 점이 특히 돋보입니다. 다만 아직 몇 가지 다듬으면 더 강력하고 노래로 들려오는 효과를 낼 수 있어요. 아래에 구체적인 평가와 개선 제안을 정리합니다.

전반적 평가
- 강점
  - 모티프의 일관성: 그림자/바람/비/향기 같은 핵심 이미지가 지속적으로 반복되어 분위기와 주제가 잘 연결됩니다.
  - 서사 흐름의 안정성: 이별의 시점에서 시작해 천천히 다짐으로 이어지며, 성장의 의지가 점진적으로 드러납니다.
  - 구조의 명확성: Verse/Chorus/Bridge 구성이 확실해 후렴의 훅이 노래 속에서 반복될 수 있습니다.
- 개선 포인트
  - 신선도와 비유의 독창성: 몇몇 표현이 흔한 이별 비유에 의존하는 느낌이 있어, 조금만 더 색다른 은유로 방향을 바꾸면 인상도가 올라갑니다.
  - 리듬의 변주 부족: 연의 길이가 비슷해 흐름이 다소 단조로울 수 있습니다. 길고 짧은 구절의 대비를 활용해 노래의 흐름을 더 탄력적으로 만드세요.
  - 구체성 강화의 기회: 감정 중심의 묘사는 좋지만, 구체적 상황(소리, 냄새, 공간의 질감)을 더해 이미지의 선명도를 높이는 것이 좋습니다.
  - 후렴의 명확한 훅: 한 문장으로 강하게 남는 후렴구가 있으면 좋습니다. 현재도 좋지만, 한두 줄로 확실한 훅을 만들면 반복될 때 더 강해집니다.
  - 마무리의 신선함: 마지막 구절이 다소 전형적일 수 있습니다. 비유적이고 예상을 벗어나는 마무리로 마지막 인상을 굳히면 좋습니다.

구체적 개선 제안
- 주제와 이미지의 강도 높이기
  - 이별이 끝이 아니라는 메시지를 더 구체적이고 비유적으로 바꿔보세요.
    예시 방향
    - “이별은 끝이 아니라 내일로 가는 방향 전환의 첫 자국”
    - “네가 남긴 빈자리에 내일의 씨앗을 심는다”처럼 직접적이되 은유적으로.
- 리듬과 구성의 변화
  - 연의 길이를 의도적으로 다르게 배치해 흐름에 리듬감을 주면 좋습니다.
  - 한 연의 끝에 짧고 강한 한 줄(강한 어조의 한 줄)을 삽입해 흐름을 끊었다가 다시 잇는 효과를 만들기.
  - 후렴을 강화하기 위해 각 연의 마지막 행을 같은 훅으로 연결하거나, 반복되는 핵심 구절을 두고 변주를 주는 방식.
- 구체성 강화
  - 구두점과 활동성 있는 디테일로 이미지를 생생하게 만듭니다.
    예시: “우산 하나를 나누던 너의 그림자”를 “빗방울이 만든 네 실루엣이 우산의 가장자리에 남아”처럼 시각적 대상의 구체성을 높이기.
  - 분위기를 계절감이나 도시 소리로 확장해 감정의 깊이를 더합니다.
- 어휘 다듬기
  - 같은 말의 반복을 피하고, 은유의 방향을 약간 바꿔보세요.
  - 예: “가벼운 아픔이 따라와도” 대신 “심장 속 작은 균형이 흔들려도”처럼 미묘한 뉘앙스 차이를 주는 표현으로 전환.
- 이미지 순환의 신선도
  - 그림자/바람/향기 외에도 계절 변화, 도시 소리, 빗소리 같은 요소를 구체적으로 묘사해 계절감을 더합니다.
- 마무리 강화
  - 마무리를 한 차례 더 독창적으로, 남겨진 단서를 남겨 두는 방식으로 끝내면 기억에 남습니다.
  - 예: “그 빈자리에서 네 이름 대신 내일의 노래를 부른다” 같은 모티프를 재활용하되, 더 예리한 비유로 마무리하기.

실제 적용에 도움이 될 선택적 샘플 제안
- 주제와 이미지 강화 예시
  - 원문 구절의 강도 높이기:
    - 기존: “그 빈자리에서 다시 걷기 시작해”
    - 제안 A: “그 빈자리에서, 다시 걸음을 고르게 시작한다”
    - 제안 B: “그 빈자리에서, 내일의 길을 새로 걷기 시작한다”
- 후렴 강화 아이디어
  - 기본 훅을 한두 줄로 강하게 만들고, 각 연의 마지막 행에서 반복되게 구성
  - 예시 훅:
    - “네 이름 대신 내일의 노래를 부른다”
    - “그 빈자리에 내 숨이 노래가 된다”
  - 이 두 줄 중 하나를 가사 전체의 핵심 훅으로 삼아 반복 활용
- 브리지 확장 아이디어
  - 갈등 해소나 새로운 시작의 순간을 더 시적으로 표현:
    - “상처는 남았지만, 나는 새벽의 공기로 걸음을 닦는다”
    - “네 냄새를 따라 흐르는 바람이 내 어깨를 다시 길들인다”
- 엔딩의 신선한 마무리 예시
  - “그 빈자리에서 내일의 이름으로 노래를 시작한다”
  - “빈자리 위에 남겨진 빛이, 나를 다시 불러 일으킨다”

실제 적용 예시의 추가 제공
- 원하시면 이 가사를 바탕으로 후렴과 브리지를 더 강하게 다듬고, 구체성 이미지(소리, 냄새, 질감) 중심으로 두세 가지 버전의 엔딩을 만들어 드리겠습니다. 분위기나 음악 스타일(발라드, 어쿠스틱, 인디 팝 등)이나 템포를 알려주시면 그에 맞춰 더 정제된 버전으로 드리겠습니다.

원하시는 방향이나 특정 분위기(느린 발라드, 차분한 인디 팝 등)가 있다면 말씀해 주세요. 그에 맞춰 더 구체적인 라인 수정안이나 전체 구성을 다시 다듬어 드리겠습니다.

================================== Ai Message ==================================

다음은 피드백을 반영한 또 다른 개편 버전입니다. 모티프의 일관성은 유지하고, 신선한 비유와 리듬 변주를 추가했습니다. 후렴과 브리지를 포함하며, 끝부분도 좀 더 다듬어진 느낌으로 구성했습니다.

Verse 1
밤은 너의 그림자를 벽에 걸어 두고
도시의 불빛은 너의 목소리를 대신하지 못해
휴대폰 화면이 아직 네 이름을 비추고
나는 웃음을 다듬어 마음의 자리를 메운다

Verse 2
빗방울이 너의 실루엣을 우산 끝에 남기고
창가의 바람은 네 이름을 살짝 훑고 지나가
새벽은 차갑고, 방 안의 시계도 느리게 숨을 고르고
남겨진 메시지 한 줄이 가슴 위에 또박또박 남아

Chorus
그 빈자리에서 내일의 길을 노래한다
숨 고르는 바람에 실려 다가오는 시작
네 이름 대신 내 심장의 리듬이 훅이 된다
오늘의 나를 다시 불러 이 길의 끝에서

Verse 3
도시의 소음은 너를 대신해 속삭이고
거리의 냄새는 빗자국처럼 남아 있어
우산의 끝자락에 남은 너의 그림자를 따라 걷다
새벽의 빛이 천천히 나를 깨운다

Bridge
상처는 남았지만, 이별의 무게를 가볍게 들어 올려 본다
바람은 방향을 바꿔 내일의 길을 가리키고
네가 남긴 빈자리에 아직도 나는 씨앗을 뿌린다

Verse 4
언젠가 이 이야기가 노래가 된다면
그림자와 바람의 박자에 내일의 숨을 맞춘다
겨울의 공기가 스며드는 이 도시에서
나는 새로 깨어난 이름으로 한 걸음 더 나아간다

Final Chorus
그 빈자리에서 내일의 길을 노래한다
숨 고르는 바람에 실려 다가오는 시작
네 이름 대신 내 심장의 리듬이 훅이 된다
그 끝에서 나는 다시 노래의 주인이 된다

필요하시면 분위기(느린 발라드, 차분한 인디 팝 등)나 템포를 더 구체적으로 맞춰 또 한 차례 다듬어 드리겠습니다. 또한 특정 이미지나 단어를 더 강하게 원하시면 바로 반영해 드릴게요.

================================ Human Message =================================

훌륭합니다. 모티프의 일관성과 구조의 명확성이 잘 유지됐고, 후렴과 브리지가 포함된 버전으로 한층 더 노래스러운 흐름이 살아났어요. 아래는 구체적 평가와 개선 제안입니다.

전반적 평가
- 강점
  - 모티프의 일관성: 그림자/바람/비/향기가 꾸준히 반복되어 이별의 분위기와 주제가 견고하게 연결됩니다.
  - 서사 흐름의 안정성: 이별의 충격에서 시작해 천천히 다짐으로 전환하는 여정이 자연스럽습니다.
  - 구조의 명확성: Verse/Chorus/Bridge 구성이 명확해 후렴의 훅이 반복될 수 있는 여지가 큽니다.
- 개선 포인트
  - 신선도와 비유의 독창성: 여전히 몇몇 표현이 흔한 이별 비유에 기대는 경향이 있습니다. 비유의 방향을 조금 색다르게 다듬으면 인상도가 높아집니다.
  - 리듬의 변주 부재: 연 길이가 비교적 비슷하게 느껴질 수 있어, 긴 문장과 짧은 문장의 대조를 통해 노래의 흐름에 탄력을 주면 좋습니다.
  - 구체성 강화의 기회: 감정 중심의 표현은 좋으나, 구체적 상황(소리, 냄새, 공간의 질감)을 더해 이미지의 선명도를 높일 수 있습니다.
  - 후렴의 훅 강화: 한두 줄로 확실한 훅을 남길 수 있다면 반복될 때 강한 인상을 남깁니다.
  - 마무리의 신선함: 마지막 구절이 다소 예측 가능하거나 일반적일 수 있습니다. 비유적이고 예상 밖의 마무리로 여운을 남겨 보세요.

구체적 개선 제안
- 주제와 이미지의 강도 높이기
  - 이별이 끝이 아니라는 메시지를 더 구체적이고 은유적으로 바꿔보세요.
    예시 방향
    - “이별은 끝이 아니라 내일로 가는 방향 전환의 첫 자국”
    - “네가 남긴 빈자리에 내일의 씨앗을 심는다”
- 리듬과 구성의 변화
  - 연의 길이를 다르게 배치해 리듬감을 주고, 한 연의 끝에 짧고 강한 한 줄을 삽입해 흐름을 끊었다가 다시 잇는 효과를 주기.
  - 후렴의 반복을 강화하기 위해 매 연의 끝에 같은 훅을 살짝 변주한 형태로 연결하거나, 핵심 구절을 반복하는 방식.
- 구체성 강화
  - 구두점과 디테일로 이미지를 생생하게 만듭니다.
    예시: “우산 하나를 나누던 너의 그림자”를 “빗방울이 만든 네 실루엣이 우산의 가장자리에 남아”처럼 시각적 대상을 구체화.
  - 계절감이나 도시 소리로 분위기를 확장해 감정의 깊이를 더하기.
- 어휘 다듬기
  - 같은 말의 반복을 피하고 은유의 방향을 약간씩 바꿔보기.
  - 예: “가벼운 아픔이 따라와도” 대신 “심장 속 작은 균형이 흔들려도” 같은 미묘한 뉘앙스 차이로 전환.
- 이미지 순환의 신선도
  - 그림자/바람/향기 외에도 계절 변화, 도시 소리, 빗소리 같은 요소를 구체적으로 묘사해 계절감을 더하기.
- 마무리 강화
  - 마지막을 더 독창적으로 남겨 두고, 남겨진 단서를 활용해 여운을 남겨 보세요.
  - 예시: 모티프를 재활용해 더 예리한 비유로 마무리하기.

실무적으로 바로 적용 가능한 선택적 샘플 제안
- 주제와 이미지 강화 예시
  - 기존 구절: “그 빈자리에서 다시 걷기 시작해”
  - 제안 A: “그 빈자리에서, 내일의 길을 고르게 걷기 시작한다”
  - 제안 B: “그 빈자리에서, 내일의 길을 새로 시작한다”
- 후렴 강화 아이디어
  - 동일 훅으로 반복되되, 매 연의 마지막에 한 줄씩 약간의 변주를 주기
  - 기본 훅 후보
    - “그 빈자리에서 내일의 길을 노래한다”
    - “그 빈자리에, 내 심장의 리듬이 훅이 된다”
  - 두 줄짜리 확실한 훅 버전도 고려 가능
- 브리지 확장 아이디어
  - 갈등 해소의 순간을 시적으로 표현
    - 예: “상처는 남았지만, 이별의 무게를 가볍게 들어 올려 본다”
    - 예: “네가 남긴 빈자리에 아직도 나는 씨앗을 뿌리고 있다”
- 엔딩의 신선한 마무리 예시
  - “그 빈자리의 빛이 내 이름으로 울려 퍼진다”
  - “빈자리 위에 남은 작은 빛이 내일의 노래를 부른다”

선호하는 분위기 방향에 따른 맞춤 제안
- 느린 발라드, 차분한 인디 팝, 혹은 또 다른 스타일 중 어떤 톤으로 더 다듬고 싶은지 알려주시면, 그에 맞춰 후렴의 훅 길이, 브리지의 감정 전환, 엔딩의 비유를 구체적으로 맞춰 한 편의 완성본으로 다시 드리겠습니다.

원하시면 이 버전을 바탕으로 한 차례 더 구체적인 개편 버전(후렴 강화형, 브리지 확장형, 엔딩 반전형 각 버전)을 만들어 드리겠습니다. 스타일과 템포를 알려주시면 그에 맞춰 바로 적용해 드릴게요.

================================== Ai Message ==================================

멋진 피드백에 맞춰, 요청하신 방향으로 세 가지 구체적 개편 버전을 제안드립니다. 각 버전은 모티프의 일관성과 구조의 명확성을 유지하되, 신선한 비유, 리듬 변주, 구체적 이미지, 그리고 강한 후렴 훅에 초점을 맞췄습니다. 필요하시면 이 중 한 버전으로 더 다듬어 드리거나, 세 버전을 합쳐 하나의 최종 버전으로 다듬어 드리겠습니다.

Version A: 후렴 강화형
- 특징: 후렴 훅을 매 연의 마지막에 약간씩 변주해 반복될 때 강한 인상을 남기고, 구체적 이미지와 리듬의 대비를 통해 노래 흐름에 탄력을 줌.
Verse 1
밤은 네 그림자를 벽에 걸어 두고
도시의 네온이 아직 네 이름을 속삭인다
휴대폰 화면은 차갑게 널 비추고
나는 웃음을 다듬는 손끝에 얼음이 스친다

Verse 2
빗방울이 너의 실루엣을 우산 끝에 남기고
창가의 바람은 네 한숨을 스치고 지나가
새벽은 차갑고 방 안의 시계는 천천히 숨을 고르고
메시지 한 줄이 가슴에 또렷이 남아 있다

Chorus
그 빈자리에서 내일의 길을 노래한다
숨 고르는 바람에 실려 오는 시작을 따라간다
네 이름 대신 내 심장의 리듬이 훅이 된다
오늘의 나는 다시 걷기 시작한다

Verse 3
도시의 소음이 너를 대신해 속삭이고
거리의 냄새가 빗자국처럼 남아 있어
우산 끝자락의 그림자를 따라 걷다 보면
새벽의 빛이 어깨를 천천히 지지한다

Verse 4
언젠가 이 이야기가 노래가 된다면
그림자와 바람의 박자에 내일의 숨을 맞춘다
계절이 바뀌듯 마음도 가을을 지나가고
나는 새로운 이름으로 한 걸음 더 나아간다

Bridge
상처는 남았지만 이 길은 끝이 아니다
바람은 방향을 바꿔 내일의 길을 가리키고
네가 남긴 빈자리에 아직도 나는 씨앗을 뿌린다
도시의 빗소리는 씨앗의 싹을 키운다

Final Chorus
그 빈자리에서 내일의 길을 노래한다
그 길의 끝에서 내 이름이 훅으로 울려 퍼진다
네 이름 대신 내 심장의 리듬이 훅이 된다
그 빛이 내 이름으로 울려 퍼지며 끝난다

Version B: 브리지 확장형
- 특징: 브리지를 더 확장해 갈등 해소의 순간과 새 시작을 더 시적으로 표현.
Verse 1
밤은 네 그림자를 벽에 걸어 두고
도시의 네온이 아직 네 이름을 속삭인다
휴대폰 화면이 널 비추고도 나는 미소를 다듬는다
사각의 방 안에서 숨을 고르는 법을 배운다

Verse 2
빗방울이 너의 실루엣을 우산 끝에 남기고
창가의 바람은 네 한숨을 스치고 지나가
새벽은 차갑고 방의 시계는 느리게 한숨 쉬고
메시지의 끝은 아직도 나를 바라본다

Chorus
그 빈자리에서 내일의 길을 노래한다
끝 대신 시작의 경계선을 따라 걷는다
네 이름 대신 내 심장의 리듬이 훅이 된다
오늘의 나는 다시 걷기 시작한다

Verse 3
도시의 소음이 너를 대신해 속삭이고
거리의 냄새가 빗자국처럼 남아 있어
우산 끝자락의 그림자를 따라 걷다 보면
새벽의 빛이 어깨를 지지한다

Verse 4
언젠가 이 이야기가 노래가 된다면
그림자와 바람의 박자에 내일의 숨을 맞춘다
계절이 바뀌듯 마음도 고요히 변하고
나는 너 없이도 산책을 배우고 있다

Bridge (확장)
상처는 남았지만 이 길은 끝이 아니다
바람은 방향을 바꿔 내일의 길을 가리키고
네가 남긴 빈자리에 아직도 나는 씨앗을 뿌린다
도시의 빗소리는 씨앗의 싹을 키운다
나는 거리의 불빛을 따라 더 조용히 웃는다

Final Chorus
그 빈자리에서 내일의 길을 노래한다
그 길의 끝에서 내 이름이 훅으로 울려 퍼진다
네 이름 대신 내 심장의 리듬이 훅이 된다
그 빛이 내 이름으로 울려 퍼지며 끝난다

Version C: 엔딩 반전형
- 특징: 마지막에 비유를 재구성해 여운을 남기고, 너를 통해 나를 찾는 방향으로 끝을 염두에 둔 반전형 엔딩.
Verse 1
밤은 네 그림자를 벽에 걸어 두고
도시의 네온이 아직 네 이름을 속삭인다
휴대폰 화면이 차갑게 널 비추고
나는 웃음을 다듬은 채 네 자리를 채운다

Verse 2
빗방울이 너의 실루엣을 우산 끝에 남기고
창가의 바람은 네 한숨을 살짝 훑고 지나가
새벽은 차갑고 방의 시계는 느리게 시간을 흘리고
메시지 한 줄이 가슴에 새겨져 있다

Chorus
그 빈자리에서 내일의 길을 노래한다
숨 고르는 바람에 실려 오는 시작을 따라간다
네 이름 대신 내 심장의 리듬이 훅이 된다
오늘의 나는 다시 걷기 시작한다

Verse 3
도시의 소음이 너를 밀어내고 나를 불러낸다
거리의 냄새가 빗자국처럼 남아 있어
우산 끝자락의 그림자를 따라 걷다 보면
새벽의 빛이 내 어깨를 다독인다

Verse 4
언젠가 이 이야기가 노래가 된다면
그림자와 바람의 박자에 내일의 숨을 맞춘다
계절이 바뀌듯 마음도 순서를 바꾸고
나는 너를 잊는 대신 너를 통해 더 선명해진다

Bridge
상처는 남았지만 이별은 끝이 아니다
바람은 내 길을 가리키고 빛은 내 이름을 흔든다
네가 남긴 빈자리에 아직도 나는 씨앗을 뿌린다
그 씨앗은 곧 노래가 되어 나를 다시 불러낸다

Verse 5
언젠가 이 노래가 흐르면
그림자와 바람의 박자에 내일의 숨을 맞춘다
도시의 계절은 바뀌고 나는 새로운 이름으로 살아간다
그때 나는 잊지 못할 네 이야기를 내 길로 흘려보낸다

Final Chorus
그 빈자리에서 내일의 길을 노래한다
그 길의 끝에서 내 이름이 훅으로 울려 퍼진다
네 이름 대신 내 심장의 리듬이 훅이 된다
그 빛이 내 이름으로 울려 퍼지며, 끝은 곧 시작이다

원하시면 이 중 한 버전을 골라 더 다듬거나, 분위기(발라드, 어쿠스틱, 인디 팝 등)나 템포에 맞춰 한 차례 더 세련된 버전으로 조정해 드리겠습니다. 어떤 방향이 가장 마음에 드시나요?

2. Reflextion 구현

“Reflexion: Language Agents with Verbal Reinforcement Learning”은, 2023년 3월 20일 최초 제출, 2023년 10월 10일 v4로 개정된 논문이다.
저자는 Noah Shinn 외 5명이고, 핵심 내용은 언어 에이전트가 스스로 언어적 피드백(반성문)을 생성·메모리에 저장해 다음 시도에 반영함으로써 성능을 높이는 프레임워크를 제안했다는 점이다. HumanEval 등에서 유의미한 향상을 보고한다.

  • Actor (LM): 실제 행동(답안 작성, 코드 생성 등)을 내는 언어모델이다.
  • Evaluator (LM): Actor가 낸 결과를 내부적으로 평가한다(정확성·형식·테스트 통과 여부 판단 등).
  • Self-reflection (LM): 평가 결과를 바탕으로 “다음에는 이렇게 고치자” 같은 반성문(Reflective text)을 만들어 낸다.
  • Trajectory (short-term memory): 이번 시도에서의 행동/관찰 기록(a₀, o₀, …)을 담는 단기 메모리이다.
  • Experience (long-term memory): 누적된 반성문을 쌓아두는 장기 메모리(mem)이다. 이후 시도에서 프롬프트에 이 기억을 넣어 같은 실수를 반복하지 않게 한다.
  • Environment: 외부에서 관찰/보상(예: 유닛 테스트의 통과/실패, 웹툴의 응답 등)을 제공한다. 외부 피드백이 있으면 Evaluator의 판단과 함께 사용된다.

def _set_env(var: str):
    if not os.environ.get(var):
        os.environ[var] = getpass.getpass(f"{var}: ")

_set_env("TAVILY_API_KEY")
from langchain_openai import ChatOpenAI

llm = ChatOpenAI(model="gpt-5-nano")
!pip install langchain_community
!pip install langchain-tavily
from langchain_tavily import TavilySearch

tavily_tool = TavilySearch(max_results=5)

2-1. 필요한 데이터 클래스 정의

Reflection - 놓친것 / 불필요한 것

from langchain_core.messages import HumanMessage, ToolMessage
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, MessagesPlaceholder
from pydantic import BaseModel, Field

class Reflection(BaseModel):
    missing: str = Field(description="누락되거나 부족한 부분에 대한 비평")
    superfluous: str = Field(description="불필요한 부분에 대한 비평")
# AnswerQuestion - 답변 / 답변에 대한 반성 / 개선하기 위한 검색 쿼리
class AnswerQuestion(BaseModel):
    answer: str = Field(description="질문에 대한 10문장 이내의 자세한 답변")
    search_queries: list[str] = Field(
        description="현재 답변에 대한 비평을 해결하기 위한 추가 조사를 위한 1~3개의 웹 검색 쿼리"
    )
    reflection: Reflection = Field(description="답변에 대한 자기반성 내용")
# Responder - 구조화된 출력을 위한 답변기
class Responder:
    def __init__(self, runnable):
        self.runnable = runnable # Chain

    def respond(self, state: dict):
        response = self.runnable.invoke(
            {"messages": state["messages"]}
        )
        return {"messages": response}

2-2. 초기 답변기 만들기 (Initial responder)

초기 답변을 위한 Chain 생성 -출력 스키마를 도구로 사용

import datetime

actor_prompt_template = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [
        (
            "system",
            """당신은 전문 연구자입니다.

            1. {first_instruction}
            2. <Reflect> 생성한 답변을 다시 되돌아보고 개선할 수 있도록 비판하세요.
            3. <Recommend search queries> 답변의 질을 높이기 위해 추가적으로 조사해야 할 정보에 대한 웹 검색 쿼리를 추천하세요.""",
        ),
        MessagesPlaceholder(variable_name="messages"),
        (
            "user",
            "\n\n<Reflect> 사용자 원래 질문과 지금까지의 행동을 되돌아보세요."
        ),
    ]
)

initial_answer_chain = actor_prompt_template.partial(
    first_instruction="질문에 대한 10문장 이내의 자세한 답변을 제공해주세요.", # 초기 답변
) | llm.bind_tools(tools=[AnswerQuestion], tool_choice="any")

구조화 출력을 위해 스키마를 도구로 사용하는 방법

llm_with_tool = llm.bind_tools(tools=[AnswerQuestion], tool_choice="any")
response = llm_with_tool.invoke([HumanMessage(content="AI Agent가 무엇인가요?")])
print(response)
content='' additional_kwargs={'tool_calls': [{'id': 'call_LqnhePxr35mUyjarI7J1FZAe', 'function': {'arguments': '{"answer":"AI 에이전트(인공지능 에이전트)는 환경을 관찰하는 센서와 그 환경에 반응하는 액추에이터를 가진 소프트웨어나 로봇으로, 주어진 목표를 달성하기 위해 자율적으로 행동을 선택하고 실행하는 시스템입니다. 일반적으로 에이전트는 관찰(상태) → 의사결정(행동 선택) → 행동 실행의 루프를 반복합니다. 목표 기반이거나 보상 신호를 이용해 성능을 최적화하는 방식으로 작동하며, 불확실한 환경에서 확률적 판단과 학습을 활용할 수 있습니다. 간단히 말해 반사만 하는 시스템부터 모델 기반, 목표 지향, 유틸리티 기반, 강화학습 에이전트까지 다양한 형태가 있습니다. 예를 들어 채팅봇은 입력을 이해하고 적절한 응답을 선택하는 에이전트이고, 자율주행차는 도로 상황을 인식해 속도와 방향을 조정하는 에이전트입니다. 에이전트의 구성 요소로는 관찰 함수(주어진 정보를 받는 방식), 행동 함수(선택된 행동을 수행하는 로직), 성능 기준(목표나 보상 구조)이 있습니다. AI 에이전트는 시스템의 의사결정 주체로서 자율성과 학습 능력을 갖출 수 있습니다. 이 개념은 Russell과 Norvig의 인공지능 교재에서도 핵심으로 다루어지며, 에이전트는 환경에 대한 책임 있는 행동을 설계하는 데 사용됩니다.","search_queries":["인공지능 에이전트 정의","Rational agent Russell Norvig","강화학습 에이전트 예시"],"reflection":{"missing":"실제 구현에서의 한계와 윤리/안전 이슈, 에이전트의 자율성 수준 차이가 어떻게 나타나는지에 대한 간단한 설명이 보완되면 좋겠습니다.","superfluous":"일부 문장에서 학술적 용어나 분류를 자세히 나열하는 부분이 있는데, 초보자용 설명으로 단순화하면 더 이해하기 쉽습니다."}}', 'name': 'AnswerQuestion'}, 'type': 'function'}], 'refusal': None} response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 2156, 'prompt_tokens': 208, 'total_tokens': 2364, 'completion_tokens_details': {'accepted_prediction_tokens': 0, 'audio_tokens': 0, 'reasoning_tokens': 1664, 'rejected_prediction_tokens': 0}, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': 0, 'cached_tokens': 0}}, 'model_name': 'gpt-5-nano-2025-08-07', 'system_fingerprint': None, 'id': 'chatcmpl-CFsEEOB89qPGXiW3g9lMk7ZgNl8A9', 'service_tier': 'default', 'finish_reason': 'tool_calls', 'logprobs': None} id='run--9500f053-e823-42cd-a77a-b4c8f76a991b-0' tool_calls=[{'name': 'AnswerQuestion', 'args': {'answer': 'AI 에이전트(인공지능 에이전트)는 환경을 관찰하는 센서와 그 환경에 반응하는 액추에이터를 가진 소프트웨어나 로봇으로, 주어진 목표를 달성하기 위해 자율적으로 행동을 선택하고 실행하는 시스템입니다. 일반적으로 에이전트는 관찰(상태) → 의사결정(행동 선택) → 행동 실행의 루프를 반복합니다. 목표 기반이거나 보상 신호를 이용해 성능을 최적화하는 방식으로 작동하며, 불확실한 환경에서 확률적 판단과 학습을 활용할 수 있습니다. 간단히 말해 반사만 하는 시스템부터 모델 기반, 목표 지향, 유틸리티 기반, 강화학습 에이전트까지 다양한 형태가 있습니다. 예를 들어 채팅봇은 입력을 이해하고 적절한 응답을 선택하는 에이전트이고, 자율주행차는 도로 상황을 인식해 속도와 방향을 조정하는 에이전트입니다. 에이전트의 구성 요소로는 관찰 함수(주어진 정보를 받는 방식), 행동 함수(선택된 행동을 수행하는 로직), 성능 기준(목표나 보상 구조)이 있습니다. AI 에이전트는 시스템의 의사결정 주체로서 자율성과 학습 능력을 갖출 수 있습니다. 이 개념은 Russell과 Norvig의 인공지능 교재에서도 핵심으로 다루어지며, 에이전트는 환경에 대한 책임 있는 행동을 설계하는 데 사용됩니다.', 'search_queries': ['인공지능 에이전트 정의', 'Rational agent Russell Norvig', '강화학습 에이전트 예시'], 'reflection': {'missing': '실제 구현에서의 한계와 윤리/안전 이슈, 에이전트의 자율성 수준 차이가 어떻게 나타나는지에 대한 간단한 설명이 보완되면 좋겠습니다.', 'superfluous': '일부 문장에서 학술적 용어나 분류를 자세히 나열하는 부분이 있는데, 초보자용 설명으로 단순화하면 더 이해하기 쉽습니다.'}}, 'id': 'call_LqnhePxr35mUyjarI7J1FZAe', 'type': 'tool_call'}] usage_metadata={'input_tokens': 208, 'output_tokens': 2156, 'total_tokens': 2364, 'input_token_details': {'audio': 0, 'cache_read': 0}, 'output_token_details': {'audio': 0, 'reasoning': 1664}}
response.tool_calls[0]['args']
{'answer': 'AI 에이전트(인공지능 에이전트)는 환경을 관찰하는 센서와 그 환경에 반응하는 액추에이터를 가진 소프트웨어나 로봇으로, 주어진 목표를 달성하기 위해 자율적으로 행동을 선택하고 실행하는 시스템입니다. 일반적으로 에이전트는 관찰(상태) → 의사결정(행동 선택) → 행동 실행의 루프를 반복합니다. 목표 기반이거나 보상 신호를 이용해 성능을 최적화하는 방식으로 작동하며, 불확실한 환경에서 확률적 판단과 학습을 활용할 수 있습니다. 간단히 말해 반사만 하는 시스템부터 모델 기반, 목표 지향, 유틸리티 기반, 강화학습 에이전트까지 다양한 형태가 있습니다. 예를 들어 채팅봇은 입력을 이해하고 적절한 응답을 선택하는 에이전트이고, 자율주행차는 도로 상황을 인식해 속도와 방향을 조정하는 에이전트입니다. 에이전트의 구성 요소로는 관찰 함수(주어진 정보를 받는 방식), 행동 함수(선택된 행동을 수행하는 로직), 성능 기준(목표나 보상 구조)이 있습니다. AI 에이전트는 시스템의 의사결정 주체로서 자율성과 학습 능력을 갖출 수 있습니다. 이 개념은 Russell과 Norvig의 인공지능 교재에서도 핵심으로 다루어지며, 에이전트는 환경에 대한 책임 있는 행동을 설계하는 데 사용됩니다.',
 'search_queries': ['인공지능 에이전트 정의',
  'Rational agent Russell Norvig',
  '강화학습 에이전트 예시'],
 'reflection': {'missing': '실제 구현에서의 한계와 윤리/안전 이슈, 에이전트의 자율성 수준 차이가 어떻게 나타나는지에 대한 간단한 설명이 보완되면 좋겠습니다.',
  'superfluous': '일부 문장에서 학술적 용어나 분류를 자세히 나열하는 부분이 있는데, 초보자용 설명으로 단순화하면 더 이해하기 쉽습니다.'}}
first_responder = Responder(runnable=initial_answer_chain)
first_responder
<__main__.Responder at 0x7b5286f17740>
example_question = "AI Agent가 무엇인가요?"
initial = first_responder.respond(
    {"messages": [HumanMessage(content=example_question)]}
)

initial
{'messages': AIMessage(content='', additional_kwargs={'tool_calls': [{'id': 'call_G2qbOmS79w3RMBJT4qUI2Sif', 'function': {'arguments': '{"answer":"AI 에이전트(AI Agent)란 환경을 인식하고 판단한 뒤 행동을 취해 특정 목표를 달성하는 ‘행동하는 인공지능의 주체’입니다. 보통 센서(sensor)로 환경을 관찰하고 액추에이터(actuator)로 환경에 변화를 가하는 구조를 가집니다. 이때 중요한 개념은 환경과의 관찰-행동 루프(perception-action loop)를 통해 목표를 향해 지속적으로 행동을 조정한다는 점입니다. 합리성(rationality)의 관점에서 에이전트는 주어진 목표 함수나 성능목표를 최대화하도록 행동을 선택하려고 합니다. 간단한 예로 자동 진공청소 로봇, 체스 프로그램, 웹 크롤러 등을 들 수 있습니다. 에이전트는 규칙 기반, 모델 기반, 목표 기반, 가치(유틸리티) 기반 등 여러 아키텍처로 설계될 수 있습니다. 학습 능력이 있는 에이전트는 경험으로부터 정책이나 모델을 업데이트해 더 나은 결정으로 이어지게 합니다. 다중 에이전트 시스템은 서로 협력하거나 경쟁하는 여러 에이전트가 함께 작동하는 경우를 말합니다. AI 에이전트와 일반 소프트웨어 시스템의 차이는 주로 목표 지향성, 자율성, 학습 및 적응 능력의 여부에 있습니다. 마지막으로 에이전트의 설계와 운영은 안전성, 윤리성, 책임성 같은 real-world 이슈를 함께 고려해야 합니다.","search_queries":["Russell and Norvig intelligent agent definition perception-action loop","types of intelligent agents model-based goal-based utility-based","autonomous agent architecture sensors actuators learning safety ethics"] ,\n"reflection":{"missing":"정의의 공식적 표준과 학술적 맥락에 대한 인용이 부재합니다. 에이전트의 구성요소(센서, 액추에이터, 내부 모델, 목표함수, 성능함수)와 의사결정 프로세스의 구체적 예시가 더 필요합니다. 강한 AI vs 약한 AI 구분, 안전성과 윤리 이슈, 다중 에이전트 시스템의 상호작용에 대한 간단한 예시도 보완이 필요합니다.","superfluous":"답변은 비교적 간결하지만, 일부 문장이 다소 일반적이고 학술적 맥락보다는 실무 관점의 예시를 더 보완하면 좋습니다."}}', 'name': 'AnswerQuestion'}, 'type': 'function'}], 'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 3760, 'prompt_tokens': 325, 'total_tokens': 4085, 'completion_tokens_details': {'accepted_prediction_tokens': 0, 'audio_tokens': 0, 'reasoning_tokens': 3200, 'rejected_prediction_tokens': 0}, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': 0, 'cached_tokens': 0}}, 'model_name': 'gpt-5-nano-2025-08-07', 'system_fingerprint': None, 'id': 'chatcmpl-CFsJJk4w9IgW0jgljUGxfFNXZp5Z7', 'service_tier': 'default', 'finish_reason': 'tool_calls', 'logprobs': None}, id='run--5b05c13c-0b25-4fae-b7b6-0fdfbdf85000-0', tool_calls=[{'name': 'AnswerQuestion', 'args': {'answer': 'AI 에이전트(AI Agent)란 환경을 인식하고 판단한 뒤 행동을 취해 특정 목표를 달성하는 ‘행동하는 인공지능의 주체’입니다. 보통 센서(sensor)로 환경을 관찰하고 액추에이터(actuator)로 환경에 변화를 가하는 구조를 가집니다. 이때 중요한 개념은 환경과의 관찰-행동 루프(perception-action loop)를 통해 목표를 향해 지속적으로 행동을 조정한다는 점입니다. 합리성(rationality)의 관점에서 에이전트는 주어진 목표 함수나 성능목표를 최대화하도록 행동을 선택하려고 합니다. 간단한 예로 자동 진공청소 로봇, 체스 프로그램, 웹 크롤러 등을 들 수 있습니다. 에이전트는 규칙 기반, 모델 기반, 목표 기반, 가치(유틸리티) 기반 등 여러 아키텍처로 설계될 수 있습니다. 학습 능력이 있는 에이전트는 경험으로부터 정책이나 모델을 업데이트해 더 나은 결정으로 이어지게 합니다. 다중 에이전트 시스템은 서로 협력하거나 경쟁하는 여러 에이전트가 함께 작동하는 경우를 말합니다. AI 에이전트와 일반 소프트웨어 시스템의 차이는 주로 목표 지향성, 자율성, 학습 및 적응 능력의 여부에 있습니다. 마지막으로 에이전트의 설계와 운영은 안전성, 윤리성, 책임성 같은 real-world 이슈를 함께 고려해야 합니다.', 'search_queries': ['Russell and Norvig intelligent agent definition perception-action loop', 'types of intelligent agents model-based goal-based utility-based', 'autonomous agent architecture sensors actuators learning safety ethics'], 'reflection': {'missing': '정의의 공식적 표준과 학술적 맥락에 대한 인용이 부재합니다. 에이전트의 구성요소(센서, 액추에이터, 내부 모델, 목표함수, 성능함수)와 의사결정 프로세스의 구체적 예시가 더 필요합니다. 강한 AI vs 약한 AI 구분, 안전성과 윤리 이슈, 다중 에이전트 시스템의 상호작용에 대한 간단한 예시도 보완이 필요합니다.', 'superfluous': '답변은 비교적 간결하지만, 일부 문장이 다소 일반적이고 학술적 맥락보다는 실무 관점의 예시를 더 보완하면 좋습니다.'}}, 'id': 'call_G2qbOmS79w3RMBJT4qUI2Sif', 'type': 'tool_call'}], usage_metadata={'input_tokens': 325, 'output_tokens': 3760, 'total_tokens': 4085, 'input_token_details': {'audio': 0, 'cache_read': 0}, 'output_token_details': {'audio': 0, 'reasoning': 3200}})}
# tool 호출 결과 확인 (AnswerQuestion 에 맞춰 출력 생성)
initial["messages"].tool_calls[0]["args"]
{'answer': 'AI 에이전트(AI Agent)란 환경을 인식하고 판단한 뒤 행동을 취해 특정 목표를 달성하는 ‘행동하는 인공지능의 주체’입니다. 보통 센서(sensor)로 환경을 관찰하고 액추에이터(actuator)로 환경에 변화를 가하는 구조를 가집니다. 이때 중요한 개념은 환경과의 관찰-행동 루프(perception-action loop)를 통해 목표를 향해 지속적으로 행동을 조정한다는 점입니다. 합리성(rationality)의 관점에서 에이전트는 주어진 목표 함수나 성능목표를 최대화하도록 행동을 선택하려고 합니다. 간단한 예로 자동 진공청소 로봇, 체스 프로그램, 웹 크롤러 등을 들 수 있습니다. 에이전트는 규칙 기반, 모델 기반, 목표 기반, 가치(유틸리티) 기반 등 여러 아키텍처로 설계될 수 있습니다. 학습 능력이 있는 에이전트는 경험으로부터 정책이나 모델을 업데이트해 더 나은 결정으로 이어지게 합니다. 다중 에이전트 시스템은 서로 협력하거나 경쟁하는 여러 에이전트가 함께 작동하는 경우를 말합니다. AI 에이전트와 일반 소프트웨어 시스템의 차이는 주로 목표 지향성, 자율성, 학습 및 적응 능력의 여부에 있습니다. 마지막으로 에이전트의 설계와 운영은 안전성, 윤리성, 책임성 같은 real-world 이슈를 함께 고려해야 합니다.',
 'search_queries': ['Russell and Norvig intelligent agent definition perception-action loop',
  'types of intelligent agents model-based goal-based utility-based',
  'autonomous agent architecture sensors actuators learning safety ethics'],
 'reflection': {'missing': '정의의 공식적 표준과 학술적 맥락에 대한 인용이 부재합니다. 에이전트의 구성요소(센서, 액추에이터, 내부 모델, 목표함수, 성능함수)와 의사결정 프로세스의 구체적 예시가 더 필요합니다. 강한 AI vs 약한 AI 구분, 안전성과 윤리 이슈, 다중 에이전트 시스템의 상호작용에 대한 간단한 예시도 보완이 필요합니다.',
  'superfluous': '답변은 비교적 간결하지만, 일부 문장이 다소 일반적이고 학술적 맥락보다는 실무 관점의 예시를 더 보완하면 좋습니다.'}}

2-3. 수정 단계(Revision)

class ReviseAnswer(AnswerQuestion):
    # 답변 > 반성 > 근거 인용 > 검색 제안
    """Revise your original answer to your question. Provide an answer, reflection,

    cite your reflection with references, and finally
    add search queries to improve the answer."""

    references: list[str] = Field(
        description="업데이트된 답변에 사용된 인용 출처"
    )
revise_instructions = """이전 답변을 새로운 정보를 바탕으로 수정하세요.
- 이전 비평 내용을 활용해 중요한 정보를 추가해야 합니다.
  - 수정된 답변에는 반드시 숫자로 된 인용 표시를 포함하여 검증 가능하도록 해야 합니다.
  - 답변 하단에 "참고문헌" 섹션을 추가하세요 (이 부분은 단어 수 제한에 포함되지 않습니다). 형식은 다음과 같습니다:
    - [1] https://example.com
    - [2] https://example.com

- 이전 비평 내용을 바탕으로 불필요한 정보를 제거하고, 최종 답변은 반드시 200자를 넘지 않도록 하세요.
"""


revision_chain = actor_prompt_template.partial(
    first_instruction=revise_instructions,
) | llm.bind_tools(tools=[ReviseAnswer], tool_choice="any")


revisor = Responder(runnable=revision_chain)
revisor
<__main__.Responder at 0x7b52a07f8a40>
# 초기답변에서 생성한 웹검색 쿼리를 Tool 실행한 결과를 함께 입력
import json

revised = revisor.respond(
    {
        "messages": [
            HumanMessage(content=example_question),
            initial["messages"],
            ToolMessage(
                tool_call_id=initial['messages'].additional_kwargs['tool_calls'][0]['id'],
                content=json.dumps(
                    tavily_tool.invoke(
                        {
                            "query": initial["messages"].tool_calls[0]["args"]['search_queries'][0]
                        }
                    )
                ),
            ),
        ]
    }
)

revised["messages"]
AIMessage(content='', additional_kwargs={'tool_calls': [{'id': 'call_kTmxXpUbspEcYEwR0lqRLVEP', 'function': {'arguments': '{"answer":"반성: 핵심은 제시했으나 공식 정의 인용이 부족했고 구성요소 예시가 미흡했습니다. 앞으로 Russell–Norvig 표준 정의와 합리성, 안전성 이슈를 간단히 보충하겠습니다.\\n참고문헌 섹션을 포함하고 인용을 숫자 표기로 검증 가능하게 하려 합니다.","search_queries":["Russell and Norvig intelligent agent definition perception-action loop","AIMA intelligent agent chapter2 summary","ethics safety in intelligent agents"],"reflection":{"missing":"공식 표준 정의 인용, 구성요소 예시(센서/액추에이터/내부 모델/목표함수) 구체화 필요","superfluous":"실무 예시 중심인 부분 축약 가능"},"references":["http://aima.cs.berkeley.edu/4th-ed/pdfs/newchap02.pdf","https://people.engr.tamu.edu/guni/csce642/files/AI_Russell_Norvig.pdf"]}', 'name': 'ReviseAnswer'}, 'type': 'function'}], 'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 2667, 'prompt_tokens': 1822, 'total_tokens': 4489, 'completion_tokens_details': {'accepted_prediction_tokens': 0, 'audio_tokens': 0, 'reasoning_tokens': 2432, 'rejected_prediction_tokens': 0}, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': 0, 'cached_tokens': 0}}, 'model_name': 'gpt-5-nano-2025-08-07', 'system_fingerprint': None, 'id': 'chatcmpl-CFsPhivgGzb3jSCofuZPWQtdaWWCE', 'service_tier': 'default', 'finish_reason': 'tool_calls', 'logprobs': None}, id='run--2cd57b31-80f7-46ff-93db-e2906a0d4dce-0', tool_calls=[{'name': 'ReviseAnswer', 'args': {'answer': '반성: 핵심은 제시했으나 공식 정의 인용이 부족했고 구성요소 예시가 미흡했습니다. 앞으로 Russell–Norvig 표준 정의와 합리성, 안전성 이슈를 간단히 보충하겠습니다.\n참고문헌 섹션을 포함하고 인용을 숫자 표기로 검증 가능하게 하려 합니다.', 'search_queries': ['Russell and Norvig intelligent agent definition perception-action loop', 'AIMA intelligent agent chapter2 summary', 'ethics safety in intelligent agents'], 'reflection': {'missing': '공식 표준 정의 인용, 구성요소 예시(센서/액추에이터/내부 모델/목표함수) 구체화 필요', 'superfluous': '실무 예시 중심인 부분 축약 가능'}, 'references': ['http://aima.cs.berkeley.edu/4th-ed/pdfs/newchap02.pdf', 'https://people.engr.tamu.edu/guni/csce642/files/AI_Russell_Norvig.pdf']}, 'id': 'call_kTmxXpUbspEcYEwR0lqRLVEP', 'type': 'tool_call'}], usage_metadata={'input_tokens': 1822, 'output_tokens': 2667, 'total_tokens': 4489, 'input_token_details': {'audio': 0, 'cache_read': 0}, 'output_token_details': {'audio': 0, 'reasoning': 2432}})

2-4. 웹검색을 위한 툴 노드 생성

tavily_tool.batch(
    [
        {"query": initial["messages"].tool_calls[0]["args"]['search_queries'][0]}
    ]
)
[{'query': 'Russell and Norvig intelligent agent definition perception-action loop',
  'follow_up_questions': None,
  'answer': None,
  'images': [],
  'results': [{'url': 'https://arxiv.org/html/2503.12687v1',
    'title': 'AI Agents: Evolution, Architecture, and Real-World Applications - arXiv',
    'content': 'This definition established the fundamental perception-action loop that characterizes agent systems. ... As articulated by Russell and Norvig',
    'score': 0.78749067,
    'raw_content': None},
   {'url': 'https://www.basicknowledge101.com/pdf/Intelligent%20agent.pdf',
    'title': '[PDF] Intelligent agent - Basic Knowledge 101',
    'content': 'In artificial intelligence, an intelligent agent (IA) is an autonomous entity which observes through sensors and acts upon an environment using actuators',
    'score': 0.474023,
    'raw_content': None},
   {'url': 'https://people.engr.tamu.edu/guni/csce642/files/AI_Russell_Norvig.pdf',
    'title': '[PDF] Artificial Intelligence: A Modern Approach - Engineering People Site',
    'content': 'The main unifying theme is the idea of an intelligent agent. We define AI as the study of agents that receive percepts from the environment and perform actions.',
    'score': 0.391802,
    'raw_content': None},
   {'url': 'http://aima.cs.berkeley.edu/4th-ed/pdfs/newchap02.pdf',
    'title': '[PDF] 2 INTELLIGENT AGENTS',
    'content': 'When PERFORMANCE MEASURE an agent is plunked down in an environment, it generates a sequence of actions according to the percepts it receives. • The performance measure evaluates the behavior of the agent in an environment. A rational agent acts so as to maximize the expected value of the performance measure, given the percept sequence it has seen so far. b. Describe a rational agent function for the modified performance measure that deducts one point for each movement. Design such an agent and measure its performance on several environments. c. Can you design an environment in which your randomized agent will perform very poorly? Design such an agent and measure its performance on several environments.',
    'score': 0.37882724,
    'raw_content': None},
   {'url': 'https://www.linkedin.com/pulse/norvigs-agent-definition-matt-rickard-msmcf',
    'title': "Norvig's Agent Definition - LinkedIn",
    'content': "There’s no consensus on what an AI agent means today. The Rise of Self-Improving AI Agents Beyond AI Horseless Carriages: Why Multi-Agent Systems… From reactive to proactive: how Agentic AI is shaping… 1. Simple Reflex Agents: These agents operate under the principle of condition-action rule, meaning they take action based on the current stimulus. Learning agents can improve their performance over time based on their experiences. By this definition there's no such thing as a digital AI agent (no sensors & actuators)? * AI Agents Today ### AI Agents Today The term AI agent is used loosely. * ### Prompt Engineering for Performance: How AI is Helping Me Lead Humans * ### Learning and Time to Action: The Great Divide Between Mediocrity and Top Performers in the Age of AI",
    'score': 0.34237418,
    'raw_content': None}],
  'response_time': 1.59,
  'request_id': '531818bd-a133-4c65-9cde-4778d84744a6'}]
from langchain_core.tools import StructuredTool
from langgraph.prebuilt import ToolNode


def run_queries(search_queries: list[str], **kwargs):
    """Run the generated queries."""
    return tavily_tool.batch([{"query": query} for query in search_queries])


tool_node = ToolNode(
    [
        StructuredTool.from_function(run_queries, name=AnswerQuestion.__name__),
        StructuredTool.from_function(run_queries, name=ReviseAnswer.__name__),
    ]
)

2.5. 그래프 생성하기

from langgraph.graph import END, StateGraph, START
from langgraph.graph.message import add_messages
from typing import Annotated
from typing_extensions import TypedDict


class State(TypedDict):
    messages: Annotated[list, add_messages]
MAX_ITERATIONS = 5
graph_builder = StateGraph(State)
graph_builder.add_node("draft", first_responder.respond)

graph_builder.add_node("execute_tools", tool_node) # 웹 검색 진행
graph_builder.add_node("revise", revisor.respond)

graph_builder.add_edge("draft", "execute_tools")
graph_builder.add_edge("execute_tools", "revise")
<langgraph.graph.state.StateGraph at 0x7b5286ce36b0>
def _get_num_iterations(state: list):
    i = 0
    for m in state[::-1]:
        if m.type not in {"tool", "ai"}:
            break
        i += 1
    return i


def event_loop(state: list):
    num_iterations = _get_num_iterations(state["messages"])
    if num_iterations > MAX_ITERATIONS:
        return END
    return "execute_tools"
graph_builder.add_conditional_edges("revise", event_loop, ["execute_tools", END])
graph_builder.add_edge(START, "draft")
graph = graph_builder.compile()
graph

events = graph.stream(
    {"messages": [HumanMessage(content="AI Agent가 무엇인가요?")]},
    stream_mode="values",
)
for i, step in enumerate(events):
    print(f"Step {i}")
    step["messages"][-1].pretty_print()
Step 0
================================ Human Message =================================

AI Agent가 무엇인가요?
Step 1
================================== Ai Message ==================================
Tool Calls:
  AnswerQuestion (call_pNeojKgwjfl6uvquq7yUA6F4)
 Call ID: call_pNeojKgwjfl6uvquq7yUA6F4
  Args:
    answer: AI Agent(지능적 에이전트)는 환경과 상호작용하며 특정 목표를 달성하기 위해 관측을 해석하고 판단한 뒤 행동을 선택하는 소프트웨어 또는 시스템을 말합니다. 일반적으로 관측/센서 입력, 상태 추정과 목표에 맞춘 의사결정(정책, 계획, 탐색), 그리고 선택된 행동을 실행하는 액추에이터로 구성됩니다. 에이전트는 환경에서 보상 신호를 받아 학습하거나 정책을 업데이트하는 경우가 많아 학습형 에이전트와 규칙 기반 에이전트로 구분되곤 합니다. 유형으로는 반응형 에이전트, 모델 기반 에이전트, 강화학습 에이전트, 임베디드 로봇 에이전트, 대화형 에이전트 등이 있습니다. 대화형 AI 역시 사용자의 목표 달성을 돕는 에이전트로 간주될 수 있습니다. 일반 AI 시스템은 반드시 에이전트인 것은 아니지만, 에이전트는 목표 지향성과 환경과의 상호작용에서의 자동화를 특징으로 합니다. 정책은 관측에 따라 어떤 행동을 취할지 결정하는 규칙이나 모델이며, 값 함수는 장기 보상을 평가하는 척도로 사용될 수 있습니다. 한계로는 불확실성 관리, 안전성, 편향 및 투명성의 문제를 들 수 있으며, 멀티에이전트 상황에서는 협력과 경쟁이 모두 중요한 요소가 됩니다. 요약하면, AI 에이전트는 자율적으로 의사결정하고 행동하여 특정 목표를 달성하는 지능적 시스템을 가리킵니다.
    search_queries: ['AI agent vs AI system 정의', '강화학습 에이전트 아키텍처', 'MDP/정책의 수학적 정의']
    reflection: {'missing': '수학적 모델(MDP/POMDP), 정책의 형식, 에이전트의 구조적 구체성(구현 예시 포함) 등에 대한 자세한 설명이 더 필요합니다.', 'superfluous': '일반적 정의 위주로 기술되어 있어 실무 응용 맥락이나 구체 사례가 부족합니다.'}
Step 2
================================= Tool Message =================================
Name: AnswerQuestion

[{"query": "AI agent vs AI system 정의", "follow_up_questions": null, "answer": null, "images": [], "results": [{"url": "https://msaiillusion.substack.com/p/ai-agent-agentic-ai-multi-agent-system", "title": "AI Agent, Agentic AI, Multi-Agent System – 완전 정리!", "content": "AI Agent(인공지능 에이전트)는 **스스로 목표를 설정하고, 계획을 세우며, 행동하는 AI 시스템**입니다. 🔹 **AI Agent**는 \"스스로 문제를 파악하고 해결하는 유능한 비서\"라고 할 수 있습니다. 기본적인 AI Agent가 **주어진 목표를 수행**하는 역할이라면, **Agentic AI는 목표 자체를 스스로 설정하고, 해결 방법을 계획하며, 여러 단계를 거쳐 실행**하는 AI를 의미합니다. 🔹 **AI Agent** = \"정해진 목표를 수행하는 AI\"   🔹 **Agentic AI** = \"스스로 목표를 설정하고, 최적의 해결책을 찾는 AI\" 📌 예시에서도 볼 수 있듯, Agentic AI는 **연속적인 의사결정을 수행하는 AI**라고 할 수 있습니다. Multi-Agent System(MAS)은 **여러 개의 AI Agent가 협력하여 복잡한 문제를 해결하는 시스템**입니다. 1️⃣ **리서치 AI** → 최신 AI 뉴스를 검색해서 데이터 정리   ✅ **AI Agent** → **스스로 목표를 설정하고, 실행하는 AI입**   ✅ **Agentic AI** → AI가 **더 자율적이고 목표 지향적으로 발전하는 과정**을 의미.", "score": 0.8412138, "raw_content": null}, {"url": "https://blog.naver.com/uripeoyn_/223871286388?fromRss=true&trackingCode=rss", "title": "“AI Agent vs. Agentic AI: 단순 비서형 AI와 자율 조직형 AI의 차이를 ...", "content": "AI Agent는 특정 작업을 자동화하기 위해 설계된 하나의 지능형 실행 단위입니다. 일반적으로 챗봇이나 이메일 필터처럼 하나의 목표를 향해 작동하는", "score": 0.8047902, "raw_content": null}, {"url": "https://www.smileshark.kr/post/ai-vs-ai-agent-comparison", "title": "AI와 AI 에이전트, 무엇이 다를까? : AI 에이전트 개념부터 활용사례까지", "content": "AI 에이전트는 사용자의 개입 없이 자율적으로 작동하며, 데이터를 처리하고 의사결정을 내린 뒤 실제 작업을 수행하는 인공지능 시스템입니다. AI 모델을", "score": 0.7933146, "raw_content": null}, {"url": "https://www.f5.com/ko_kr/company/blog/ai-agents-vs-agentic-ai-understanding-the-difference", "title": "AI 에이전트 대 에이전트 AI: 차이점 이해하기 - F5", "content": "본문으로 건너뛰기 바닥글로 건너뛰기 검색으로 건너뛰기 # AI 에이전트 대 에이전트 AI: 차이점 이해하기 이러한 용어는 비슷하게 들릴 수 있지만 자동화와 인텔리전스에 대한 근본적으로 다른 접근 방식을 나타냅니다. * 예상치 못한 상황에 대응할 수 있는 상황 인식 능력. * 목표 추구 행동, 즉 결과를 최적화하기 위해 자신의 행동을 재정의할 수 있다는 의미입니다. * 사전 설정된 규칙을 따르기보다는 진화하는 공격 패턴에 따라 실시간으로 보안 규칙을 적극적으로 조정하는 사이버보안 AI입니다. * 예측 성능 모델링을 기반으로 트래픽을 동적으로 재지정하는 AI 기반 애플리케이션 제공 시스템입니다. ## 미래: 하이브리드 접근 방식? 미래에는 이진 선택이 아닌 AI 에이전트와 에이전트 AI가 함께 작동하는 하이브리드 방식이 적용될 가능성이 높습니다.(놀랍죠?) AI 에이전트는 예측 가능하고 반복 가능한 작업을 처리하는 반면, 에이전트 AI는 새로운 과제와 기회에 동적으로 적응합니다.", "score": 0.7783298, "raw_content": null}, {"url": "https://cyan91.tistory.com/entry/AI-Agent%EC%97%90-%EB%8C%80%ED%95%B4-%EC%95%8C%EC%95%84%EB%B3%B4%EA%B8%B0", "title": "AI Agent vs AI Assistant: 2025년 인공지능의 핵심 차이점과 활용 사례 ...", "content": ">\"센서를 통해 인식(소리,텍스트,이미지,압력 등)하고 효과기(effectors)를 사용하여 환경에 반응하는 시스템.AI Agent는 일반적으로 특정 목표 집합을 달성하기 위해 행동을 취하여 환경을 수정할 수 있는 자율성(지속적인 인간 개입 없이 독립적으로 운영하고 결정을 내리는 능력)과 권한(정의된 경계 내에서 특정 작업을 수행할 수 있는 허가된 권한 및 접근 권한)을 갖습니다.\" Chatbase와 같은 고급 AI 챗봇은 나만의 응답을 통해 고객 지원 업무를 자율적으로 처리할 수 있습니다. 2025년 현재, AI 에이전트는 자율 주행차, 추천 시스템, 고객 지원, 공급망 관리, 주식 거래 등 다양한 분야에서 실질적인 가치를 창출하고 있습니다. *   **투명성 및 설명 가능성**: AI Agent의 의사결정 과정을 인간이 이해하고 검증할 수 있는 투명성과 설명 가능성이 중요한 요구사항이 될 것입니다. *   **신뢰 및 의존성 문제**: 점점 더 많은 결정과 작업을 AI Agent에 위임함에 따라, 시스템에 대한 지나친 의존이나 기술 맹신이 발생할 수 있습니다.", "score": 0.72418857, "raw_content": null}], "response_time": 0.9, "request_id": "62162a96-ea01-4395-a167-f5fcb27ad667"}, {"query": "강화학습 에이전트 아키텍처", "follow_up_questions": null, "answer": null, "images": [], "results": [{"url": "https://neverparadise.tistory.com/40", "title": "IMPALA: Scalable Distributed Deep-RL with Importance Weighted ...", "content": "강화학습 에이전트를 더 빠르게 학습시키기위한 분산처리 아키텍처를 제안. 아키텍처는 비동기적으로 동작하는 Actor와 Learner로 구성되며,", "score": 0.85186684, "raw_content": null}, {"url": "https://star7sss.tistory.com/411", "title": "[AI/RL] 강화학습(Reinforce Learning)이란? 에이전트(Agent)와 정책 ...", "content": "[AI/RL] 강화학습(Reinforce Learning)이란? [AI/RL] 강화학습(Reinforce Learning)이란? > **강화학습(Reinforce Learning): 주어진 환경에서 시행착오를 거쳐 최적의 보상을 획득하는 방법(Policy)을 학습** > **에이전트(Agent): 주어진 환경에서 행동(Action)을 하는 주체 (주로 컴퓨터)** > **정책(Policy): 보상을 얻을 수 있는 방법** > **환경(Environments): 에이전트가 행동(Action)을 통해 상호작용하는 공간** 강화학습을 하는 주체를 **'에이전트'**, 에이전트가 강화학습을 하는 공간을**'환경'**, 그리고 환경에서 행동을 통해 보상을 얻는 방법을**'정책'**이라고 합니다. **강화학습은 주어진 환경에서 에이전트가 수많은 시행착오를 거쳐 최적의 보상을 획득하는 방법(Policy)을 학습하는 방식입니다.** 에이전트는 환경에서의 행동에 따른 보상을 통해, 환경에 대한 이해도를 높이고 최대 보상을 얻을 수 있는 방법을 개선해갑니다. star가 되고나서머신러닝 및 딥러닝 알고리즘을 이용한 데이터 분석과 시각화를 주로 다루는 IT 블로그입니다. (C, C++, Java, Python, Scala)구독하기 (C, C++, Java, Python, Scala) | 댓글 영역으로 이동 | C C |", "score": 0.67192334, "raw_content": null}, {"url": "https://taekyounglee1224.tistory.com/5", "title": "[강화학습] 1. Introduction to Reinforcement Learning", "content": "### **강화학습((Reinforcement Learning))이란?** 강화학습((Reinforcement Learning, RL))은 머신러닝의 한 분야로, 에이전트가 환경과의 상호작용을 통해 어떤 목표를 달성하기 위한 최적의 행동 전략을 학습하는 과정이다. 행동은 에이전트가 취할 수 있는 모든 가능한 조치로, 에이전트는 현재 상태에서 어떤 행동을 취할지 결정한다. A A 는 주어진 상태 S S 에서 에이전트가 취할 수 있는 모든 가능한 행동의 집합을 나타낸다. 보상의 목표는 에이전트가 장기적으로 최대의 이익을 얻을 수 있는 방향으로 행동을 유도하는 것이다. r t r t 은 에이전트가 상태 S t S t 에서 행동 A t A t 를 취했을 때 받는 보상을 나타낸다. 이 과정에서 에이전트의 목표는 미래의 보상을 최대화하는 행동 정책 π(a|s)π(a|s)를 학습하는 것이다. | [[강화학습] Dynamic Programming (동적 계획법)](https://taekyounglee1224.tistory.com/85)(0) | 2025.03.31 | 강화학습, 머신러닝, 보상, 상태, 에이전트, 행동, 환경", "score": 0.638588, "raw_content": null}, {"url": "https://learningflix.tistory.com/118", "title": "강화학습의 핵심 요소: Agent, Environment, Reward, Policy", "content": "강화학습의 핵심 요소: Agent, Environment, Reward, Policy :: learningflix 바로 **Agent, Environment, Reward, Policy**인데요, 이 네 가지를 제대로 이해하지 못하면 강화학습을 절대 이해할 수 없습니다. 이들은 어떤 상황(state)에 놓였을 때 가능한 행동(action) 중 하나를 선택하고, 그 행동의 결과로 보상(reward)을 받으며 학습을 계속해나갑니다. 이 환경은 에이전트의 행동에 반응하고, 상태(state)와 보상(reward)을 반환하죠. 2.   에이전트의 행동(action)에 따라 결과 상태와 보상(reward)을 반환한다 강화학습에서 **보상(Reward)**은 에이전트가 어떤 행동을 했을 때, 그 결과에 대해 받는 **피드백 신호**입니다. 이 과정을 반복하면서 에이전트는 어떤 상황에서 어떤 행동을 해야 **최고의 보상**을 받을 수 있는지를 학습하게 됩니다. 지금까지 강화학습의 핵심 구성요소인 **에이전트(Agent), 환경(Environment), 보상(Reward), 정책(Policy)**에 대해 하나하나 배워봤습니다. 2.   에이전트는 **정책(policy)**에 따라 상태에 맞는 **행동(action)**을 선택합니다. | ③ 환경 반응 | 환경이 다음 상태 및 보상(reward)을 반환 |", "score": 0.58721006, "raw_content": null}, {"url": "https://m.blog.naver.com/ys_blog/222515539019", "title": "[Reinforcement Learning] 개념 간단하게 정리 : 네이버 블로그", "content": "(강화학습의 기본구조는 에이전트(Agent)가 특정 상태(State)에서 어떤 행동(Action)을 하면 그에 맞는 보상(Reward)을 획득하는 형태이며, 강화학습에서 정책은 일반적인 학습에서 모델을 의미하는 것으로 생각하면 될 것 같다.) 이러한 문제를 효과적으로 해결할 수 있는 것이 **벨만 방정식**이다. 이 문제를 해결하기 위해 상태(s)와 행동(a)를 넣어서 나온 값인 Q-value를 이용하여, 어떤 방향으로 업데이트를 해야 정책 함수(policy)가 좋아지는지 알 수 있다. State-Value function을 Bellman Equation을 통해 iterative 형태로 세번째 줄처럼 표현할 수 있다. : 현재 state s에서 action a를 취한 이후로 Policy π를 따라 episode를 진행했을 때 얻는 return의 기댓값 Action-Value function도 State-Value function을 이용해서 표현할 수 있다. State-Value function과 다른 부분은, State에서 어떤 action을 취했을 때 바로 다른 state로 넘어가는 것이 아니라 해당 action을 취한 후, 거기서 다른 state 여러 개 중 하나로 넘어간다는 점이다.", "score": 0.58408195, "raw_content": null}], "response_time": 0.92, "request_id": "d682f768-8004-4b1c-9afa-0e246390d27e"}, {"query": "MDP/정책의 수학적 정의", "follow_up_questions": null, "answer": null, "images": [], "results": [{"url": "https://positive-impactor.tistory.com/415", "title": "마르코프 결정 과정 MDPs 이해하기 - infobeste - 티스토리", "content": "MDP는 환경과 에이전트 간의 상호작용을 모델링하는 수학적 프레임워크로, 에이전트가 최적의 정책을 찾기 위해 환경과 상호작용하는 방법을 정의합니다.", "score": 0.8131201, "raw_content": null}, {"url": "https://subsay.tistory.com/15", "title": "정리 MDP, 가치함수, 벨만 방정식 - subsay - 티스토리", "content": "순차적 행동 결정 문제를 수학적으로 정의한 것이 MDP 입니다. MDP는 상태, 행동, 보상, 상태 변환 확률, 감가율, 정책으로 구성돼 있습니다. 순차적 행동", "score": 0.80070794, "raw_content": null}, {"url": "https://blog.naver.com/hojin1772/222846892885", "title": "Markov Decision Process(MDP) : 네이버 블로그", "content": "강화학습 시나리오에서 해를 정의하기 위한 수학적 Framework이다. 일종의 확률과정으로, 이러한 과정을 관찰하며 매 시간 경과에 따라 확률과정에 영향을", "score": 0.7507177, "raw_content": null}, {"url": "https://jang-inspiration.com/markov-decision-process", "title": "(2) MDP(Markov Decision Process) - Jang. Inspiration", "content": "앞서 살펴보았듯 MDP 는 순차적으로 결정해야하는 문제를 수학적으로 표현한다. MDP의 구성요소. 문제를 잘못 정의하면 에이전트가 학습을 못할 수도 있다", "score": 0.72278196, "raw_content": null}, {"url": "https://ralasun.github.io/reinforcement%20learning/2020/07/12/mdp/", "title": "Markov Process에서 Markov Decision Process까지", "content": "Policies. MDP에서 좋은 의사결정을 하기 위해, 에이전트 내부에 행동 전략을 가지고 있어야 합니다. 이를 policy라 합니다. 정책의 정의는 아래 식처럼,.", "score": 0.629889, "raw_content": null}], "response_time": 0.86, "request_id": "9866d1f6-150b-4a49-985d-8557569a5cff"}]
Step 3
================================== Ai Message ==================================
Tool Calls:
  ReviseAnswer (call_T7QxcdrIc5iAkZuRDrqandpq)
 Call ID: call_T7QxcdrIc5iAkZuRDrqandpq
  Args:
    answer: AI 에이전트는 관찰을 바탕으로 목표를 자동으로 달성하도록 의사결정하고 행동하는 지능형 시스템이다. 핵심 구성은 관측-상태 추정, 정책/계획-의사결정, 실행이며, MDP 기반 수학적 모델로 정책을 정의한다.[1][2]
    search_queries: ['MDP 수학적 정의', 'AI 에이전트 구성 요소', '정책과 보상의 관계']
    reflection: {'missing': '수학적 모델(MDP/PO MD P) 예시나 간단한 구현 예시가 포함되면 이해도가提升됩니다.', 'superfluous': '전제적 정의의 반복이나 일반적 설명이 많아 실무 응용맥락이 부족합니다.'}
    references: ['https://blog.naver.com/hojin1772/222846892885', 'https://positive-impactor.tistory.com/415']
Step 4
================================= Tool Message =================================
Name: ReviseAnswer

[{"query": "MDP 수학적 정의", "follow_up_questions": null, "answer": null, "images": [], "results": [{"url": "https://blog.naver.com/hojin1772/222846892885", "title": "Markov Decision Process(MDP) : 네이버 블로그", "content": "강화학습 시나리오에서 해를 정의하기 위한 수학적 Framework이다. 일종의 확률과정으로, 이러한 과정을 관찰하며 매 시간 경과에 따라 확률과정에 영향을", "score": 0.8752871, "raw_content": null}, {"url": "https://informluke.tistory.com/entry/MDP", "title": "MDP - 기계공학도 LUKE - 티스토리", "content": "MDP : 순차적으로 결정해야하는 문제를 수학적으로 표현 · 상태(S) · 행동(A) · 보상함수(R) · 상태 변환 확률(P) · 할인율(𝛄) · 정책($\\pi$) · 강화학습 흐름표.", "score": 0.8047902, "raw_content": null}, {"url": "https://www.mindscale.kr/docs/reinforcement-learning/mdp", "title": "[강화학습] 마르코프 결정 과정(MDP) - 마인드스케일", "content": "MDP는 결과가 부분적으로 무작위적이고 부분적으로 결정론적인 의사 결정 상황을 모델링합니다. 강화학습에서 MDP는 에이전트가 탐색해야 할 환경을 수학적으로 표현하며,", "score": 0.7795405, "raw_content": null}, {"url": "https://velog.io/@hkun_ho/RL-Markov-Decision-Process", "title": "[RL] 마르코프 결정 프로세스 (Markov Decision Process) - velog", "content": "MDP 의 정의. MDP 는 MRP 에 에이전트가 더해진 것입니다. 에이전트는 각 상황마다 액션(행동)을 취합니다. 해당 액션에 의해 상태가 변하고 그에 따른", "score": 0.7701369, "raw_content": null}, {"url": "https://untitledtblog.tistory.com/139", "title": "[머신 러닝/강화 학습] Markov Decision Process (MDP) - untitled blog", "content": "강화 학습은 주로 Markov decision process (MDP)라는 확률 모델로 표현된다. MDP는 의사결정 과정을 확률과 그래프를 이용하여 모델링한 것으로써,", "score": 0.72418857, "raw_content": null}], "response_time": 1.15, "request_id": "55fe64b7-986b-4075-bf7e-21ecf7f08e53"}, {"query": "AI 에이전트 구성 요소", "follow_up_questions": null, "answer": null, "images": [], "results": [{"url": "https://www.getguru.com/ko/reference/how-to-build-ai-agents", "title": "AI 에이전트를 구축하는 방법: 초보자와 전문가를 위한 포괄적인 가이드", "content": "AI 에이전트는 여러 핵심 요소로 구성되어 있습니다: 데이터 소스, 처리 단위, 의사결정 알고리즘 및 통신 인터페이스입니다. 이 구성 요소는 정보를 분석", "score": 0.9229352, "raw_content": null}, {"url": "https://brunch.co.kr/@ywkim36/160", "title": "10분만에 AI 에이전트(agent) 이해하기 - 브런치", "content": "이제 차이점은 모델이 직접 생성을 하는 것이 아닌 **검색 쿼리를 생성**하고, 그 검색 쿼리는 제 휴가 정보가 저장된 HR 시스템에 접근할 수 있는 것입니다. 이렇게 컴파운드 AI 시스템 설계의 원칙을 적용하면 특정 문제를 더 잘 해결할 수 있다는 것을 알 수 있습니다. 그 안에는 대규모 언어 모델, 이미지 생성형 모델뿐만 아니라 그 주위에 올 수 있는 여러 시스템 구성 요소도 있습니다. 따라서 문제 해결 방법에 있어서 시스템 접근 방식은 원하는 작업을 세분화하고 이를 해결할 수 있는 적절한 구성 요소를 선택할 수 있습니다. 그에 반해 소스코드 문제를 독립적으로 해결하고, 세계 각국의 다양한 고객 요청을 처리하는 복잡한 작업을 수행해야 하는 경우라면 시스템에서 모든 경로를 일일이 구성하기엔 너무 많은 노력이 필요하기 때문에 이 부분에서는 AI 에이전트 접근 방식이 도움이 될 수 있습니다.", "score": 0.70214266, "raw_content": null}, {"url": "https://www.alchera.ai/resource/blog/AI-agent-b406e", "title": "AI 에이전트의 핵심 요소 - 알체라", "content": "특히 고객 서비스, 데이터 분석, 업무 자동화 분야에서 AI 에이전트의 활용이 급격히 증가하고 있습니다. 롯데백화점은 온라인 쇼핑몰에 AI 에이전트 기반 고객 상담 시스템을 도입해 고객 문의의 80% 이상을 자동으로 해결하고 있으며, KT는 '기가지니 비즈니스'를 통해 회의 일정 관리, 이메일 정리, 보고서 작성 지원 등의 업무를 자동화하고 있습니다. 의료 분야에서는 서울아산병원이 의료 영상 분석 AI 에이전트를 도입해 CT, MRI 영상에서 병변을 자동으로 감지하는 시스템을 운영하며 판독 시간을 50% 단축시키고 있습니다. 분당서울대병원에서는 환자의 유전자 정보, 병력, 생활 습관 등을 종합 분석해 개인 맞춤형 치료 계획을 수립하는 AI 에이전트를 활용해 치료 성공률을 높이고 있습니다. 특히 스켈터랩스의 AI 에이전트는 복잡한 업무 프로세스를 자동화하고 고객 서비스 품질을 향상시키는 데 중점을 두고 있습니다. 과거에는 업무 능력이 개인의 경험과 숙련도에 크게 의존했다면 이제는 AI 에이전트를 얼마나 효과적으로 활용하느냐가 새로운 경쟁력의 기준이 되고 있습니다.", "score": 0.6954834, "raw_content": null}, {"url": "https://tech.ktcloud.com/entry/2025-03-ktcloud-ai-agent-%EC%97%90%EC%9D%B4%EC%A0%84%ED%8A%B8-%EC%9D%B4%ED%95%B4", "title": "[Tech Series] kt cloud AI 에이전트 #1 : 에이전트의 이해와 구성 요소", "content": "![[Tech Series] kt cloud AI 에이전트 #1 : 에이전트의 이해와 구성 요소](https://blog.kakaocdn.net/dna/bslDTy/btsMHVDXN9S/AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAPMFzHepL5XvhdAG2EigJuRLVXhAF0x1Edv5GFTxSb2a/img.png? ![[Tech Series] kt cloud AI 에이전트 #1 : 에이전트의 이해와 구성 요소](https://blog.kakaocdn.net/dna/bslDTy/btsMHVDXN9S/AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAPMFzHepL5XvhdAG2EigJuRLVXhAF0x1Edv5GFTxSb2a/img.png? ![[Tech Series] kt cloud AI 에이전트 #1 : 에이전트의 이해와 구성 요소](https://blog.kakaocdn.net/dna/1UweF/btsMIDJsLYB/AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAP34I0EVV4d4caK_frLo5gRHzeoxzL2MmHGTfBUdQ9w4/img.png? ![[Tech Series] kt cloud AI 에이전트 #1 : 에이전트의 이해와 구성 요소](https://blog.kakaocdn.net/dna/1UweF/btsMIDJsLYB/AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAP34I0EVV4d4caK_frLo5gRHzeoxzL2MmHGTfBUdQ9w4/img.png? ![[Tech Series] kt cloud AI 에이전트 #1 : 에이전트의 이해와 구성 요소](https://blog.kakaocdn.net/dna/UJsKu/btsMIdRMbPQ/AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAO4t15rwc2Ppqen_VTl40hc6w71nV3115jmNoUbvvLCp/img.png? ![[Tech Series] kt cloud AI 에이전트 #1 : 에이전트의 이해와 구성 요소](https://blog.kakaocdn.net/dna/UJsKu/btsMIdRMbPQ/AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAO4t15rwc2Ppqen_VTl40hc6w71nV3115jmNoUbvvLCp/img.png? ![[Tech Series] kt cloud AI 에이전트 #1 : 에이전트의 이해와 구성 요소](https://blog.kakaocdn.net/dna/qwjGr/btsMHTGhLf3/AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAKdo1B7UOlswNWgYDHDT9jCQfxpkfMbCNGEHESGNe9Bc/img.png? ![[Tech Series] kt cloud AI 에이전트 #1 : 에이전트의 이해와 구성 요소](https://blog.kakaocdn.net/dna/6cbjl/btsMGsit1tu/AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAADLqTzP06R5SGIA9trbYyGz5BlmKsddcfywHHqi3Ag8q/img.png? ![[Tech Series] kt cloud AI 에이전트 #1 : 에이전트의 이해와 구성 요소](https://blog.kakaocdn.net/dna/qwjGr/btsMHTGhLf3/AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAKdo1B7UOlswNWgYDHDT9jCQfxpkfMbCNGEHESGNe9Bc/img.png? ![[Tech Series] kt cloud AI 에이전트 #1 : 에이전트의 이해와 구성 요소](https://blog.kakaocdn.net/dna/6cbjl/btsMGsit1tu/AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAADLqTzP06R5SGIA9trbYyGz5BlmKsddcfywHHqi3Ag8q/img.png?", "score": 0.66959417, "raw_content": null}, {"url": "https://www.uipath.com/ko/ai/ai-agents", "title": "AI 에이전트란 무엇인가요? 종합 가이드 - UiPath", "content": "AI 에이전트는 생성형 AI 및 대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 자연어를 해석하고, 실시간으로 의사 결정을 내리고, 즉각적인 조치를 취할 수 있습니다. 로봇이 일상적인 태스크를 처리하도록 함으로써 AI 에이전트는 적응 능력을 필요로 하는 더 고차원적인 작업에 집중할 수 있습니다. AI 에이전트는 이전 구매 기록을 토대로 제품을 추천하거나 고객 기록을 바탕으로 응답을 조정하는 등 과거의 고객 데이터를 활용하여 고객과 맞춤형으로 상호 작용할 수 있습니다. 쇼핑 성수기에 급증하는 고객 문의를 처리하거나 비즈니스 성장에 따라 대량의 데이터를 처리하는 등, AI 에이전트는 추가 리소스 없이도 증가하는 워크로드에 적응할 수 있습니다. 예를 들어 고객 서비스 AI 에이전트는 간단한 질문에는 잘 답변할 수 있지만 모호한 질문이나 고객의 톤에 감정적 뉘앙스가 포함된 경우 답변하기 어려울 수 있습니다. 또한 AI 에이전트는 주로 과거 데이터를 바탕으로 의사 결정을 내리기 때문에, 새로운 상황이나 예기치 않은 입력을 처리할 때 효율성이 떨어질 수 있습니다.", "score": 0.6296157, "raw_content": null}], "response_time": 1.02, "request_id": "3e010ee6-3029-4c50-b6b2-7fc20da02585"}, {"query": "정책과 보상의 관계", "follow_up_questions": null, "answer": null, "images": [], "results": [{"url": "https://keuistory.com/35", "title": "보상의 목적과 관리를 위한 세가지 요소 - hwan.story", "content": "보상제도 설계 시 보상의 목표와 전략적 정책 수립에 대해 기본적인 보상의 목표에는 효율성, 공정성, 윤리성, 법과 규정의 준수가 있다고 했습니다. 보상", "score": 0.43929082, "raw_content": null}, {"url": "https://laborlawseok.tistory.com/entry/%EC%9D%B8%EC%82%AC-22005-%EC%9E%84%EA%B8%88%EC%A0%95%EC%B1%85%EC%84%A0-%EC%84%A4%EA%B3%84-%EB%B0%A9%EB%B2%95%EA%B3%BC-%EB%B3%B4%EC%83%81%EC%9D%98-%EA%B4%80%EC%A0%90", "title": "[인사-22005] 임금정책선 설계 방법과 보상의 관점", "content": "각각의 임금정책선은 단순히 말장난 처럼 보일 수 있으나 조직 내 상당한 파급효과와 다양한 보상 시그널을 줄 수 있다는 점에서 신중하게 고려될 필요가", "score": 0.40726325, "raw_content": null}, {"url": "https://wnthqmffhrm.tistory.com/5", "title": "강화 학습 기초 - 정책(Policy), 가치 함수(Value Function) 그리고 벨만 ...", "content": "강화 학습 기초 - 정책(Policy), 가치 함수(Value Function) 그리고 벨만 방정식(Bellman Equation) 강화 학습 기초 - 정책(Policy), 가치 함수(Value Function) 그리고 벨만 방정식(Bellman Equation) 조건부 확률로 나타내지는데, 어떤 상태 s 에서 행동 a를 취하는 것은 확률 p로 표현되는 것을 확인 할 수 있습니다. 조금 복잡해 보이지만, 차분히 보시면, 어떤 상태 s 에서 모든 행동으로부터 오는 보상(q_π(s,a))과 그 행동을 할 확률(π(a|s))의 곱을 합(Σ)을 더한 것 뿐이라는 것을 알 수 있습니다. 책에서도 위에 언급된 상태 가치 함수를 아래 벨만 기대 방정식으로 그대로 쓰는 것을 확인 할 수 있습니다. 벨만 기대 방정식= 정책을 고려한 (상태)가치 함수 *   **상태 가치 함수: 현재 정책에 따라 어떤 상태에서 얻을 수 있는 보상의 기댓값** *   **행동 가치 함수(Q-function): 현재 정책에 따라 어떤 행동을 통해서 얻을 수 있는 보상의 기댓값**", "score": 0.38069043, "raw_content": null}, {"url": "https://www.cio.com/article/3530422/%EC%9E%98-%EB%82%98%EA%B0%80%EB%8A%94-%EA%B8%B0%EC%97%85%EC%9D%80-%EA%B8%89%EC%97%AC-%EC%A0%95%EC%B1%85%EC%9D%84-%EA%B3%A0%EB%AF%BC%ED%95%9C%EB%8B%A4.html", "title": "잘 나가는 기업은 '급여 정책'을 고민한다 - CIO", "content": "기업들은 직원과의 신뢰 관계를 구축하기 위해 급여 투명성과 형평성을 강조하는 방향으로 보상(compensation) 전략 및 운영 방식을 업데이트하고", "score": 0.36520815, "raw_content": null}, {"url": "https://blog.naver.com/joongyang72/181928474", "title": "정책의 개념과 구성요소 및 유형 : 네이버 블로그", "content": "정책희생집단을 정함에 있어서는 이를 최소화해야하고 적정한 보상이 가능하면 보상하여야 한다.", "score": 0.34448805, "raw_content": null}], "response_time": 0.94, "request_id": "5df89064-3714-4b43-ac12-ea71cfad5ded"}]
Step 5
================================== Ai Message ==================================
Tool Calls:
  ReviseAnswer (call_0cUAcY9zGG12OS3l3Dh4gkKQ)
 Call ID: call_0cUAcY9zGG12OS3l3Dh4gkKQ
  Args:
    answer: 원래 질문은 AI 에이전트의 정의였고, 초기 답변은 포괄적 정의에 머물렀다. 이후 수학적 모델(MDP/정책) 강조를 시도했으나 구체 사례, 구현 예시, 다중에이전트 맥락이 부족했다. 앞으로는 간단한 예제와 실무 맥락 포함이 필요하다.
    search_queries: ['AI 에이전트 구현 예제', 'MDP 예제', '대화형 에이전트 사례']
    reflection: {'missing': '구체 예제, 구현 코드, 다중에이전트 사례, 실무 맥락', 'superfluous': '일반 정의 반복, 용어 과다 사용'}
    references: ['https://blog.naver.com/hojin1772/222846892885', 'https://positive-impactor.tistory.com/415']
Step 6
================================= Tool Message =================================
Name: ReviseAnswer

[{"query": "AI 에이전트 구현 예제", "follow_up_questions": null, "answer": null, "images": [], "results": [{"url": "https://www.makinarocks.ai/how-to-deploy-ai-agents-in-industry/", "title": "산업 현장에서 작동하는 AI 에이전트 구현하기 - MakinaRocks", "content": "**AI 에이전트는 단순한 데이터 처리 도구가 아니라, 특정 문제를 해결하기 위해 철저히 기능과 역할이 구분된 구성 요소로 개발됩니다.** 예를 들어, 필요한 모든 API를 호출하는 역할을 하는 API 에이전트, 자연어 기반으로 고객사의 DB에서 필요한 데이터를 검색하는 DB 에이전트, 매뉴얼이나 기술 문서를 기반으로 적절한 조치를 추천하는 Retrieve 에이전트 등으로 구성해 개발합니다. 마키나락스는 아래의 기본 원칙을 바탕으로 각 AI 에이전트가 특정 기능에 집중하면서도 다양한 요구에 유연하게 대응할 수 있는 생태계를 구축해 나가고 있습니다. 이를 위해 LangGraph의 GraphState 개념을 활용하여 각 AI 에이전트가 처리한 데이터를 다른 AI 에이전트가 바로 이해하고 사용할 수 있도록 통합된 데이터 구조를 마련했습니다. Agent Factory 안에서는 다양한 AI 에이전트를 필요에 따라 빠르게 생성하고 각 에이전트를 최적의 위치에 배치함으로써 새로운 문제 상황에 맞춘 Agent Flow를 즉각적으로 구성할 수 있습니다.", "score": 0.8524574, "raw_content": null}, {"url": "https://www.reddit.com/r/AI_Agents/comments/1k68jn7/do_you_guys_know_some_real_world_examples_of/?tl=ko", "title": "얘들아, AI 에이전트 쓰는 진짜 현실적인 예시 좀 알아? : r/AI_Agents", "content": "구체적인 예시를 들어볼게요: 대시보드를 일일이 확인하고, 수요 예측, 날씨 상황을 체크하고, 공유 차량(예: 스쿠터나 자전거)을 재배치하기 위해 운영자", "score": 0.838376, "raw_content": null}, {"url": "https://jonghoonpark.com/2025/03/18/spring-ai-agents-example", "title": "[Spring AI] AI 에이전트 구현해보기 (AI Agents) - 박종훈 기술블로그", "content": "... 예제를 제공합니다. 코드 예시를 통해 도구를 구현하고, 사용자 입력에 따라 여러 도구를 순차적으로 호출하여 최종 결과를 도출하는 과정을 설명합니다.", "score": 0.8131201, "raw_content": null}, {"url": "https://kevin-rain.tistory.com/226", "title": "AI Agent의 개념과 기본 구현 방법 - 성장通", "content": "예를 들어, 날씨 정보를 가져오는 기능을 구현하는 Agent는 시스템 프롬프트에서 사용 가능한 도구와 실행 방식을 정의한다. 이후 AI 모델이 입력을 받아", "score": 0.8106142, "raw_content": null}, {"url": "https://botpress.com/ko/blog/build-ai-agent", "title": "초보자를 위한 AI 에이전트 구축 방법 (2025) - Botpress", "content": "잘 설계된 AI 에이전트는 거의 모든 작업을 자동화할 수 있습니다. 한 가지 안타까운 사실을 강조하자면, 모든 'AI 에이전트 플랫폼'이 실제 AI 에이전트를 구축할 수 있는 것은 아니라는 점입니다. Botpress Studio에서 자율 노드를 사용하면 구조화된 플로우를 사용할 때와 LLM 사용할 때를 결정하는 AI 에이전트를 구축할 수 있습니다. 예를 들어 HR용 AI 에이전트는 회사의 주요 정책 문서를 지식 베이스로 사용할 수 있습니다. 테스트를 진행하면서 AI 에이전트를 더 나은 방향으로 조정할 수 있습니다. 예, 플랫폼이 다중 모델 오케스트레이션을 지원하는 한 동일한 AI 에이전트 내에서 OpenAI, Claude 또는 Mistral과 같은 서로 다른 LLMs 사용할 수 있습니다. 대부분의 플랫폼에서 AI 에이전트를 직접 미세 조정하는 것이 항상 지원되는 것은 아니지만 고급 프롬프트 엔지니어링 및 검색 증강 생성(RAG)을 사용하여 에이전트의 동작을 구체화할 수 있습니다.", "score": 0.80625874, "raw_content": null}], "response_time": 0.99, "request_id": "ea138705-ce98-491e-8086-9e69da0f7840"}, {"query": "MDP 예제", "follow_up_questions": null, "answer": null, "images": [], "results": [{"url": "https://positive-impactor.tistory.com/415", "title": "마르코프 결정 과정 MDPs 이해하기 - infobeste - 티스토리", "content": "예시: 그리드 월드 (Grid World). 그리드 월드는 간단한 MDP 예제입니다. 이 예제에서 에이전트는 격자(grid) 위를 이동하며, 목표는 최대 보상을 얻는 것", "score": 0.81875163, "raw_content": null}, {"url": "https://jang-inspiration.com/markov-decision-process", "title": "(2) MDP(Markov Decision Process) - Jang. Inspiration", "content": "MDP 의 이해를 돕기위해 이제 그리드 월드(Grid World) 라는 예제를 살펴볼 것인데, 그리드는 격자이고 그리드 월드는 격자로 이뤄진 환경에서 문제를", "score": 0.77364457, "raw_content": null}, {"url": "https://biomedeng.tistory.com/2", "title": "Markov decision process - 너드가 되고 싶은 마스터리 - 티스토리", "content": "... Ÿ), r)로 이루어져 있다. 그림 1. 3개의 상태와 2개의 행동이 존재하는 간단한 MDP 예제. Problem. MDPs의 중요한 과제는 의사 결정의 \"정책\"을 찾는", "score": 0.7304634, "raw_content": null}, {"url": "https://m.blog.naver.com/hodong32/222520039187", "title": "[강화학습-RL] #2 MDP 예시 : 네이버 블로그", "content": "Markov decision process 는 환경이 시간이 지나도 변화하지 않는 것을 말하게 됩니다. 해당 Process를 가지고 Bellman Equation을 세워서 한번 Agent가", "score": 0.69845337, "raw_content": null}, {"url": "https://puzzle-puzzle.tistory.com/entry/Lecture-2-Markov-Decision-Process", "title": "Lecture 2 : Markov Decision Process(Markov) - 로또 - 티스토리", "content": "Example : Student MDP. 각 state의 이름이 사라졌습니다. 이제 더이상 이름은 중요하지 않은것입니다. action을 할때 reward를 받습니다. MRP는 state", "score": 0.6501347, "raw_content": null}], "response_time": 0.93, "request_id": "bf80fa5e-4831-4884-9851-c83c5490a472"}, {"query": "대화형 에이전트 사례", "follow_up_questions": null, "answer": null, "images": [], "results": [{"url": "http://gptsquare.kr/bbs/board.php?bo_table=qa&wr_id=32&sst=wr_hit&sod=desc&sop=and&page=1&device=pc", "title": "음성 대화형 AI 에이전트 활용 사례 10가지", "content": "본문 · 음성 대화형 AI 에이전트 활용 사례 10가지 · 1. 스마트 홈 관리 · 2. 고객 서비스 및 콜센터 자동화 · 3. 차량 내 음성 비서 · 4. 개인 생산성 도구 · 5. 의료", "score": 0.78493005, "raw_content": null}, {"url": "https://blog.gentooai.com/ai-agent-conversational-shopping", "title": "대화형 쇼핑으로의 전환을 이끄는 AI 에이전트 [커머스 AI 에이전트 2/2]", "content": "예를 들어, 온라인 매장에서 실제 직원처럼 고객과 대화하며 상품을 추천하는 AI 점원 에이전트, 수요를 예측해 재고를 자동 관리하는 재고 관리 에이전트", "score": 0.7040996, "raw_content": null}, {"url": "https://clickup.com/ko/blog/456142/ai-agents-examples", "title": "산업을 변화시키는 12가지의 강력한 AI 에이전트 예시 - ClickUp", "content": "예시: Unilever에서 사용하는 Hirevue + Pymetrics AI는 채팅 기반의 참여, 대화형 인지 테스트, 스마트 비디오 인터뷰 분석을 통합합니다. 이", "score": 0.6334335, "raw_content": null}, {"url": "https://botpress.com/ko/blog/real-world-applications-of-ai-agents", "title": "AI 에이전트의 실제 사례 36가지 - Botpress", "content": "로봇 및 가상 비서 에이전트는 물리적 또는 디지털 동작과 AI 추론을 결합하여 수술용 로봇부터 Alexa 및 Siri와 같은 음성 비서까지 다양한 애플리케이션", "score": 0.57006866, "raw_content": null}, {"url": "https://www.reddit.com/r/AI_Agents/comments/1k68jn7/do_you_guys_know_some_real_world_examples_of/?tl=ko", "title": "얘들아, AI 에이전트 쓰는 진짜 현실적인 예시 좀 알아? : r/AI_Agents", "content": "나한테는 개인 비서인 MIA가 있어. 텔레그램으로 텍스트나 음성 메시지를 보내서 뉴스도 물어보고, 여행 계획도 세우고, 일상적인 일도 시킬 수 있어. 더", "score": 0.5278769, "raw_content": null}], "response_time": 1.03, "request_id": "9a485b11-c0ac-4114-8656-a48284f9876b"}]
Step 7
================================== Ai Message ==================================
Tool Calls:
  ReviseAnswer (call_xyqcUxu0wcL40xOVRhHGf2EM)
 Call ID: call_xyqcUxu0wcL40xOVRhHGf2EM
  Args:
    answer: 반성: 원래 질문(AI 에이전트 정의)에 대해 포괄적 정의로 시작했으나, 수학적 모델(MDP)과 구현 예시, 다중에이전트 맥락 등 실무 맥락이 충분히 반영되지 않았다. 앞으로는 간단한 예제(Grid World)와 구현 코드, 에이전트의 구성 요소, 정책과 보상의 관계를 구체적으로 제시하겠다. 신뢰 가능한 출처를 인용하겠다.
    search_queries: ['AI 에이전트 구현 예제', 'MDP 예제', '다중에이전트 사례']
    reflection: {'missing': '구체 예제, 구현 코드, 다중에이전트 사례, 실무 맥락', 'superfluous': '일반 정의 반복, 용어 과다 사용'}
    references: ['https://blog.naver.com/hojin1772/222846892885', 'https://positive-impactor.tistory.com/415']

3. Plan & Execute

import getpass
import os


def _set_env(var: str):
    if not os.environ.get(var):
        os.environ[var] = getpass.getpass(f"{var}: ")


_set_env("OPENAI_API_KEY")
_set_env("TAVILY_API_KEY")
!pip install langchain_community
from langchain_community.tools.tavily_search import TavilySearchResults
search_tool = TavilySearchResults(max_results=3)
tools = [search_tool]
/tmp/ipython-input-3618365131.py:1: LangChainDeprecationWarning: The class `TavilySearchResults` was deprecated in LangChain 0.3.25 and will be removed in 1.0. An updated version of the class exists in the :class:`~langchain-tavily package and should be used instead. To use it run `pip install -U :class:`~langchain-tavily` and import as `from :class:`~langchain_tavily import TavilySearch``.
  search_tool = TavilySearchResults(max_results=3)
!pip install langchain_openai
!pip install langgraph
# ReAct 패턴
# 추론 -> 행동 -> 관찰 -> 답변, 자동으로 생성
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langgraph.prebuilt import create_react_agent

llm = ChatOpenAI(model="gpt-5-nano")
prompt = "You are a helpful assistant."
plan_executor = create_react_agent(llm, tools, prompt=prompt)
plan_executor

plan_executor.invoke({'messages': [('user', '2025년 한국의 최저시급은 얼마입니까?')]})
from pydantic import BaseModel, Field
from typing import List
class Plan(BaseModel):
    """Plan to follow in future"""
    steps: List[str] = Field(
        description="different steps to follow, should be in sorted order"
    )
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, MessagesPlaceholder
from langchain_core.messages import AIMessage, BaseMessage, HumanMessage
planner_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [
        (
            "system",
            """For the given objective, come up with a simple step by step plan. \
            This plan should involve individual tasks, that if executed correctly will yield the correct answer. Do not add any superfluous steps. \
            The result of the final step should be the final answer. Make sure that each step has all the information needed - do not skip steps.""",
        ),
        MessagesPlaceholder(variable_name="messages"),
    ]
)
planner = planner_prompt | llm.with_structured_output(Plan)
plan_result = planner.invoke(
    {
        "messages": [HumanMessage(
            content="2025년 한국에서 개봉한 영화 중 가장 흥행한 영화는 무엇인가요?",
        )]
    }
)
plan_result.steps
['가장 신뢰할 수 있는 2025년 국내 박스오피스 자료원을 확인한다(한국영화진흥위원회(KOFIC), 한국영화데이터베이스 등 공신력 있는 출처를 우선 사용한다).',
 '2025년에 한국에서 개봉한 영화의 목록을 수집한다. 개봉일 순 또는 연도별 필터를 사용해 목록을 확정한다.',
 '각 영화의 2025년 누적 매출액 또는 관객 수를 출처별로 확인하여 표로 정리한다.',
 '수집한 데이터를 바탕으로 2025년 한국에서 흥행(매출) 순위를 산정하고 1위를 차지한 영화를 식별한다.',
 '최다 흥행 영화의 제목을 최종 답으로 제시한다. 다만 제 지식은 2024년까지이며 2025년의 최신 박스오피스 데이터에 접근할 수 없어 실제 제목은 최신 데이터 확인이 필요하다.']
replanner_prompt = ChatPromptTemplate.from_template(
    """For the given objective, come up with a simple step by step plan. \
    This plan should involve individual tasks, that if executed correctly will yield the correct answer. Do not add any superfluous steps. \
    The result of the final step should be the final answer. Make sure that each step has all the information needed - do not skip steps.

    Your objective was this:
    {input}

    Your original plan was this:
    {plan}

    You have currently done the follow steps:
    {past_steps}

    Update your plan accordingly.
    If no more steps are needed and you can return to the user, then respond with that.
    Otherwise, fill out the plan. Only add steps to the plan that still NEED to be done.
    Do not return previously done steps as part of the plan."""
)
from typing import Union
class Response(BaseModel):
    """Response to user."""
    response: str
class Act(BaseModel):
    """Action to perform."""
    action: Union[Response, Plan] = Field(
        description="Action to perform. If you want to respond to user, use Response. "
        "If you need to further use tools to get the answer, use Plan."
    )
replanner = replanner_prompt | llm.with_structured_output(Act)
import operator
from typing import Annotated, List, Tuple
from typing_extensions import TypedDict
class PlanExecute(TypedDict):
    input: str
    plan: List[str]
    past_steps: Annotated[List[Tuple], operator.add]
    response: str
# 계획 생성
def plan_step(state: PlanExecute):
    plan = planner.invoke({"messages": [("user", state["input"])]})
    return {"plan": plan.steps}
# 계획 실행
def execute_step(state: PlanExecute):
    plan = state["plan"]
    plan_str = "\n".join(f"{i+1}. {step}" for i, step in enumerate(plan))
    task = plan[0]
    task_formatted = f"""For the following plan:
    {plan_str}\n\nYou are tasked with executing step {1}, {task}."""
    agent_response = plan_executor.invoke(
        {"messages": [("user", task_formatted)]}
    )
    return {
        "past_steps": [(task, agent_response["messages"][-1].content)], # 실행 완료한 계획과 결과 저장
    }
# 계획 수정
def replan_step(state: PlanExecute):
    output = replanner.invoke(state)
    if isinstance(output.action, Response): # 답변이 바로 가능한 상태
        return {"response": output.action.response}
    else:
        return {"plan": output.action.steps}
from langgraph.graph import END
def should_end(state: PlanExecute):
    if "response" in state and state["response"]:
        return END
    else:
        return "agent"
from langgraph.graph import StateGraph, START
graph_builder = StateGraph(PlanExecute)
graph_builder.add_node("planner", plan_step)
graph_builder.add_node("agent", execute_step)
graph_builder.add_node("replan", replan_step)
graph_builder.add_edge(START, "planner")
graph_builder.add_edge("planner", "agent")
graph_builder.add_edge("agent", "replan")
graph_builder.add_conditional_edges(
    "replan",
    should_end,
    ["agent", END],
)
graph = graph_builder.compile()
graph

config = {'recursion_limit': 50}
inputs = {'input': '2024년 노벨문학상 수상자의 출신국가는 어디인가요?'}
for event in graph.stream(inputs, config = config, stream_mode = 'values'):
  for k, v in event.items():
    print(k, v)
  print('*' * 50)
input 2024년 노벨문학상 수상자의 출신국가는 어디인가요?
past_steps []
**************************************************
input 2024년 노벨문학상 수상자의 출신국가는 어디인가요?
plan ['1) 2024년 노벨문학상 수상자의 이름을 노벨상 공식 웹사이트나 신뢰 가능한 보도자료에서 확인한다.', '2) 수상자의 출신국가(국적)를 신뢰 가능한 출처에서 확인한다(노벨상 공식 페이지의 약력, 작가의 공식 페이지, 주요 언론).', '3) 여러 신뢰할 만한 출처에서 일관되게 출신국가가 기재되어 있는지 교차확인한다.', '4) 최종 답으로 수상자의 출신국가를 한국어로 제시한다.']
past_steps []
**************************************************
input 2024년 노벨문학상 수상자의 출신국가는 어디인가요?
plan ['1) 2024년 노벨문학상 수상자의 이름을 노벨상 공식 웹사이트나 신뢰 가능한 보도자료에서 확인한다.', '2) 수상자의 출신국가(국적)를 신뢰 가능한 출처에서 확인한다(노벨상 공식 페이지의 약력, 작가의 공식 페이지, 주요 언론).', '3) 여러 신뢰할 만한 출처에서 일관되게 출신국가가 기재되어 있는지 교차확인한다.', '4) 최종 답으로 수상자의 출신국가를 한국어로 제시한다.']
past_steps [('1) 2024년 노벨문학상 수상자의 이름을 노벨상 공식 웹사이트나 신뢰 가능한 보도자료에서 확인한다.', '1단계 결과:\n- 2024년 노벨문학상 수상자 이름: Han Kang (한강)\n\n참고: Nobel Prize 공식 웹사이트의 2024년 노벨문학상 요약 페이지에 수상자 이름으로 Han Kang이 명시되어 있습니다. (예: nobelprize.org/prizes/literature/2024/summary)\n\n다음 단계(출신국가 확인)로 진행할까요?')]
**************************************************
input 2024년 노벨문학상 수상자의 출신국가는 어디인가요?
plan ['2) 수상자의 출신국가를 신뢰 가능한 출처에서 확인한다(노벨상 공식 페이지의 약력, 작가의 공식 페이지, 주요 언론 보도 등).', '3) 최소 2개 이상의 서로 다른 신뢰 가능한 출처에서 출신국가가 일치하는지 교차확인한다.', "4) 수상자의 출신국가를 한국어로 제시한다. 예: '대한민국' 또는 '한국'"]
past_steps [('1) 2024년 노벨문학상 수상자의 이름을 노벨상 공식 웹사이트나 신뢰 가능한 보도자료에서 확인한다.', '1단계 결과:\n- 2024년 노벨문학상 수상자 이름: Han Kang (한강)\n\n참고: Nobel Prize 공식 웹사이트의 2024년 노벨문학상 요약 페이지에 수상자 이름으로 Han Kang이 명시되어 있습니다. (예: nobelprize.org/prizes/literature/2024/summary)\n\n다음 단계(출신국가 확인)로 진행할까요?')]
**************************************************
input 2024년 노벨문학상 수상자의 출신국가는 어디인가요?
plan ['2) 수상자의 출신국가를 신뢰 가능한 출처에서 확인한다(노벨상 공식 페이지의 약력, 작가의 공식 페이지, 주요 언론 보도 등).', '3) 최소 2개 이상의 서로 다른 신뢰 가능한 출처에서 출신국가가 일치하는지 교차확인한다.', "4) 수상자의 출신국가를 한국어로 제시한다. 예: '대한민국' 또는 '한국'"]
past_steps [('1) 2024년 노벨문학상 수상자의 이름을 노벨상 공식 웹사이트나 신뢰 가능한 보도자료에서 확인한다.', '1단계 결과:\n- 2024년 노벨문학상 수상자 이름: Han Kang (한강)\n\n참고: Nobel Prize 공식 웹사이트의 2024년 노벨문학상 요약 페이지에 수상자 이름으로 Han Kang이 명시되어 있습니다. (예: nobelprize.org/prizes/literature/2024/summary)\n\n다음 단계(출신국가 확인)로 진행할까요?'), ('2) 수상자의 출신국가를 신뢰 가능한 출처에서 확인한다(노벨상 공식 페이지의 약력, 작가의 공식 페이지, 주요 언론 보도 등).', '좋습니다. step 1을 실행하려면 수상자의 정보를 좀 더 알려주셔야 합니다.\n\n필수 정보 요청\n- 수상자(들)의 전체 이름\n- 노벨상 부문(예: 물리학상, 화학상, 문학상 등)과 가능하면 연도\n- 출신국가를 어떤 정의로 바꾸려는지 확인하고 싶습니다. 일반적으로 “국적”을 뜻하는지, 아니면 “출생지”를 뜻하는지요? 예: 국적(대한민국) vs 출생지(한국)\n\n확인되면 제가 다음을 수행하겠습니다\n- 노벨상 공식 페이지(nobelprize.org)의 약력과 수상자 공식 페이지를 확인\n- 주요 신뢰 가능한 매체(예: BBC, NYTimes, Reuters, Britannica 등)에서 교차 확인\n- 최소 2개 이상 신뢰 가능한 출처에서 수상자의 출신국가를 확인하고, 서로 일치하는지 검토\n- 결과를 명확한 표기로 정리하고, 필요시 각 출처를 인용\n\n원하시면, 바로 검색 시작하기 전에 위 정보만 알려주시면 됩니다.')]
**************************************************
input 2024년 노벨문학상 수상자의 출신국가는 어디인가요?
plan ['2) 수상자의 출신국가를 신뢰 가능한 출처에서 확인한다(노벨상 공식 페이지의 약력, 작가의 공식 페이지, 주요 언론 보도 등).', '3) 최소 2개 이상의 서로 다른 신뢰 가능한 출처에서 출신국가가 일치하는지 교차확인한다.', "4) 수상자의 출신국가를 한국어로 제시한다. 예: '대한민국' 또는 '한국'"]
past_steps [('1) 2024년 노벨문학상 수상자의 이름을 노벨상 공식 웹사이트나 신뢰 가능한 보도자료에서 확인한다.', '1단계 결과:\n- 2024년 노벨문학상 수상자 이름: Han Kang (한강)\n\n참고: Nobel Prize 공식 웹사이트의 2024년 노벨문학상 요약 페이지에 수상자 이름으로 Han Kang이 명시되어 있습니다. (예: nobelprize.org/prizes/literature/2024/summary)\n\n다음 단계(출신국가 확인)로 진행할까요?'), ('2) 수상자의 출신국가를 신뢰 가능한 출처에서 확인한다(노벨상 공식 페이지의 약력, 작가의 공식 페이지, 주요 언론 보도 등).', '좋습니다. step 1을 실행하려면 수상자의 정보를 좀 더 알려주셔야 합니다.\n\n필수 정보 요청\n- 수상자(들)의 전체 이름\n- 노벨상 부문(예: 물리학상, 화학상, 문학상 등)과 가능하면 연도\n- 출신국가를 어떤 정의로 바꾸려는지 확인하고 싶습니다. 일반적으로 “국적”을 뜻하는지, 아니면 “출생지”를 뜻하는지요? 예: 국적(대한민국) vs 출생지(한국)\n\n확인되면 제가 다음을 수행하겠습니다\n- 노벨상 공식 페이지(nobelprize.org)의 약력과 수상자 공식 페이지를 확인\n- 주요 신뢰 가능한 매체(예: BBC, NYTimes, Reuters, Britannica 등)에서 교차 확인\n- 최소 2개 이상 신뢰 가능한 출처에서 수상자의 출신국가를 확인하고, 서로 일치하는지 검토\n- 결과를 명확한 표기로 정리하고, 필요시 각 출처를 인용\n\n원하시면, 바로 검색 시작하기 전에 위 정보만 알려주시면 됩니다.')]
**************************************************
input 2024년 노벨문학상 수상자의 출신국가는 어디인가요?
plan ['2) 수상자의 출신국가를 신뢰 가능한 출처에서 확인한다(노벨상 공식 페이지의 약력, 작가의 공식 페이지, 주요 언론 보도 등).', '3) 최소 2개 이상의 서로 다른 신뢰 가능한 출처에서 출신국가가 일치하는지 교차확인한다.', "4) 수상자의 출신국가를 한국어로 제시한다. 예: '대한민국' 또는 '한국'"]
past_steps [('1) 2024년 노벨문학상 수상자의 이름을 노벨상 공식 웹사이트나 신뢰 가능한 보도자료에서 확인한다.', '1단계 결과:\n- 2024년 노벨문학상 수상자 이름: Han Kang (한강)\n\n참고: Nobel Prize 공식 웹사이트의 2024년 노벨문학상 요약 페이지에 수상자 이름으로 Han Kang이 명시되어 있습니다. (예: nobelprize.org/prizes/literature/2024/summary)\n\n다음 단계(출신국가 확인)로 진행할까요?'), ('2) 수상자의 출신국가를 신뢰 가능한 출처에서 확인한다(노벨상 공식 페이지의 약력, 작가의 공식 페이지, 주요 언론 보도 등).', '좋습니다. step 1을 실행하려면 수상자의 정보를 좀 더 알려주셔야 합니다.\n\n필수 정보 요청\n- 수상자(들)의 전체 이름\n- 노벨상 부문(예: 물리학상, 화학상, 문학상 등)과 가능하면 연도\n- 출신국가를 어떤 정의로 바꾸려는지 확인하고 싶습니다. 일반적으로 “국적”을 뜻하는지, 아니면 “출생지”를 뜻하는지요? 예: 국적(대한민국) vs 출생지(한국)\n\n확인되면 제가 다음을 수행하겠습니다\n- 노벨상 공식 페이지(nobelprize.org)의 약력과 수상자 공식 페이지를 확인\n- 주요 신뢰 가능한 매체(예: BBC, NYTimes, Reuters, Britannica 등)에서 교차 확인\n- 최소 2개 이상 신뢰 가능한 출처에서 수상자의 출신국가를 확인하고, 서로 일치하는지 검토\n- 결과를 명확한 표기로 정리하고, 필요시 각 출처를 인용\n\n원하시면, 바로 검색 시작하기 전에 위 정보만 알려주시면 됩니다.'), ('2) 수상자의 출신국가를 신뢰 가능한 출처에서 확인한다(노벨상 공식 페이지의 약력, 작가의 공식 페이지, 주요 언론 보도 등).', '도와드리겠습니다. 단계 1을 수행하려면 수상자의 이름이 필요합니다.\n\n수상자 이름을 알려주시면 제가 바로:\n- 노벨상 공식 페이지의 약력에서 출신국가 정보를 확인하고\n- 신뢰 가능한 추가 출처(작가 공식 페이지, 주요 언론 보도 등)로 교차 확인하는지 확인하겠습니다.\n- 결과를 간단한 요약과 함께 출처를 함께 제시하겠습니다.\n\n수상자 이름을 알려주실 수 있나요? 가능하다면 수상 연도나 분야도 함께 주시면 더 정확히 도와드릴 수 있습니다.')]
**************************************************
input 2024년 노벨문학상 수상자의 출신국가는 어디인가요?
plan ['2) 수상자의 출신국가를 신뢰 가능한 출처에서 확인한다(노벨상 공식 페이지의 약력, 작가의 공식 페이지, 주요 언론 보도 등).', '3) 최소 2개 이상의 서로 다른 신뢰 가능한 출처에서 출신국가가 일치하는지 교차확인한다.', "4) 수상자의 출신국가를 한국어로 제시한다. 예: '대한민국' 또는 '한국'"]
past_steps [('1) 2024년 노벨문학상 수상자의 이름을 노벨상 공식 웹사이트나 신뢰 가능한 보도자료에서 확인한다.', '1단계 결과:\n- 2024년 노벨문학상 수상자 이름: Han Kang (한강)\n\n참고: Nobel Prize 공식 웹사이트의 2024년 노벨문학상 요약 페이지에 수상자 이름으로 Han Kang이 명시되어 있습니다. (예: nobelprize.org/prizes/literature/2024/summary)\n\n다음 단계(출신국가 확인)로 진행할까요?'), ('2) 수상자의 출신국가를 신뢰 가능한 출처에서 확인한다(노벨상 공식 페이지의 약력, 작가의 공식 페이지, 주요 언론 보도 등).', '좋습니다. step 1을 실행하려면 수상자의 정보를 좀 더 알려주셔야 합니다.\n\n필수 정보 요청\n- 수상자(들)의 전체 이름\n- 노벨상 부문(예: 물리학상, 화학상, 문학상 등)과 가능하면 연도\n- 출신국가를 어떤 정의로 바꾸려는지 확인하고 싶습니다. 일반적으로 “국적”을 뜻하는지, 아니면 “출생지”를 뜻하는지요? 예: 국적(대한민국) vs 출생지(한국)\n\n확인되면 제가 다음을 수행하겠습니다\n- 노벨상 공식 페이지(nobelprize.org)의 약력과 수상자 공식 페이지를 확인\n- 주요 신뢰 가능한 매체(예: BBC, NYTimes, Reuters, Britannica 등)에서 교차 확인\n- 최소 2개 이상 신뢰 가능한 출처에서 수상자의 출신국가를 확인하고, 서로 일치하는지 검토\n- 결과를 명확한 표기로 정리하고, 필요시 각 출처를 인용\n\n원하시면, 바로 검색 시작하기 전에 위 정보만 알려주시면 됩니다.'), ('2) 수상자의 출신국가를 신뢰 가능한 출처에서 확인한다(노벨상 공식 페이지의 약력, 작가의 공식 페이지, 주요 언론 보도 등).', '도와드리겠습니다. 단계 1을 수행하려면 수상자의 이름이 필요합니다.\n\n수상자 이름을 알려주시면 제가 바로:\n- 노벨상 공식 페이지의 약력에서 출신국가 정보를 확인하고\n- 신뢰 가능한 추가 출처(작가 공식 페이지, 주요 언론 보도 등)로 교차 확인하는지 확인하겠습니다.\n- 결과를 간단한 요약과 함께 출처를 함께 제시하겠습니다.\n\n수상자 이름을 알려주실 수 있나요? 가능하다면 수상 연도나 분야도 함께 주시면 더 정확히 도와드릴 수 있습니다.')]
**************************************************
input 2024년 노벨문학상 수상자의 출신국가는 어디인가요?
plan ['2) 수상자의 출신국가를 신뢰 가능한 출처에서 확인한다(노벨상 공식 페이지의 약력, 작가의 공식 페이지, 주요 언론 보도 등).', '3) 최소 2개 이상의 서로 다른 신뢰 가능한 출처에서 출신국가가 일치하는지 교차확인한다.', "4) 수상자의 출신국가를 한국어로 제시한다. 예: '대한민국' 또는 '한국'"]
past_steps [('1) 2024년 노벨문학상 수상자의 이름을 노벨상 공식 웹사이트나 신뢰 가능한 보도자료에서 확인한다.', '1단계 결과:\n- 2024년 노벨문학상 수상자 이름: Han Kang (한강)\n\n참고: Nobel Prize 공식 웹사이트의 2024년 노벨문학상 요약 페이지에 수상자 이름으로 Han Kang이 명시되어 있습니다. (예: nobelprize.org/prizes/literature/2024/summary)\n\n다음 단계(출신국가 확인)로 진행할까요?'), ('2) 수상자의 출신국가를 신뢰 가능한 출처에서 확인한다(노벨상 공식 페이지의 약력, 작가의 공식 페이지, 주요 언론 보도 등).', '좋습니다. step 1을 실행하려면 수상자의 정보를 좀 더 알려주셔야 합니다.\n\n필수 정보 요청\n- 수상자(들)의 전체 이름\n- 노벨상 부문(예: 물리학상, 화학상, 문학상 등)과 가능하면 연도\n- 출신국가를 어떤 정의로 바꾸려는지 확인하고 싶습니다. 일반적으로 “국적”을 뜻하는지, 아니면 “출생지”를 뜻하는지요? 예: 국적(대한민국) vs 출생지(한국)\n\n확인되면 제가 다음을 수행하겠습니다\n- 노벨상 공식 페이지(nobelprize.org)의 약력과 수상자 공식 페이지를 확인\n- 주요 신뢰 가능한 매체(예: BBC, NYTimes, Reuters, Britannica 등)에서 교차 확인\n- 최소 2개 이상 신뢰 가능한 출처에서 수상자의 출신국가를 확인하고, 서로 일치하는지 검토\n- 결과를 명확한 표기로 정리하고, 필요시 각 출처를 인용\n\n원하시면, 바로 검색 시작하기 전에 위 정보만 알려주시면 됩니다.'), ('2) 수상자의 출신국가를 신뢰 가능한 출처에서 확인한다(노벨상 공식 페이지의 약력, 작가의 공식 페이지, 주요 언론 보도 등).', '도와드리겠습니다. 단계 1을 수행하려면 수상자의 이름이 필요합니다.\n\n수상자 이름을 알려주시면 제가 바로:\n- 노벨상 공식 페이지의 약력에서 출신국가 정보를 확인하고\n- 신뢰 가능한 추가 출처(작가 공식 페이지, 주요 언론 보도 등)로 교차 확인하는지 확인하겠습니다.\n- 결과를 간단한 요약과 함께 출처를 함께 제시하겠습니다.\n\n수상자 이름을 알려주실 수 있나요? 가능하다면 수상 연도나 분야도 함께 주시면 더 정확히 도와드릴 수 있습니다.'), ('2) 수상자의 출신국가를 신뢰 가능한 출처에서 확인한다(노벨상 공식 페이지의 약력, 작가의 공식 페이지, 주요 언론 보도 등).', '도움을 드리려면 대상 수상자(이름)가 필요합니다. 어떤 노벨상 수상자를 대상으로 할까요? 이름과 연도/카테고리도 함께 주시면 확인 절차를 바로 진행하겠습니다.\n\n제가 수행할 일반적 절차은 아래와 같습니다.\n- 출처 1: 노벨 공식 페이지(nobelprize.org)의 약력 또는 생애 정보 확인\n- 출처 2: 수상자의 공식 사이트(또는 저자/전문가의 공식 페이지) 확인\n- 출처 3: 주요 신뢰 가능 매체의 보도 확인(예: BBC, NYT, Reuters 등)\n- 각 출처에서 제시하는 출신국가를 교차 확인하고, 필요 시 모순 여부를 표시\n- 최소 두 개의 서로 다른 신뢰 가능한 출처가 출신국가를 일치하는지 확인\n\n수상자 이름을 알려주시면, 제가 바로 검색하고 출신국가를 확인해 드리겠습니다. 또한 확인 후 결과를 한국어로 요약해 드리고, 근거 링크를 함께 제공하겠습니다.')]
**************************************************
input 2024년 노벨문학상 수상자의 출신국가는 어디인가요?
plan ['2) 2024년 노벨문학상 수상자 Han Kang의 출신국가를 신뢰 가능한 출처에서 확인한다(노벨상 공식 페이지의 약력, 수상자 공식 페이지, 주요 언론 보도 등).', '3) 최소 2개 이상의 서로 다른 신뢰 가능한 출처에서 출신국가가 일치하는지 교차확인한다.', '4) 수상자의 출신국가를 한국어로 제시하고 필요한 경우 출처를 함께 제시한다.', '참고: 이 계획의 최종 결과는 수상자의 출신국가를 한국어로 명시한 단일 사실이 된다.']
past_steps [('1) 2024년 노벨문학상 수상자의 이름을 노벨상 공식 웹사이트나 신뢰 가능한 보도자료에서 확인한다.', '1단계 결과:\n- 2024년 노벨문학상 수상자 이름: Han Kang (한강)\n\n참고: Nobel Prize 공식 웹사이트의 2024년 노벨문학상 요약 페이지에 수상자 이름으로 Han Kang이 명시되어 있습니다. (예: nobelprize.org/prizes/literature/2024/summary)\n\n다음 단계(출신국가 확인)로 진행할까요?'), ('2) 수상자의 출신국가를 신뢰 가능한 출처에서 확인한다(노벨상 공식 페이지의 약력, 작가의 공식 페이지, 주요 언론 보도 등).', '좋습니다. step 1을 실행하려면 수상자의 정보를 좀 더 알려주셔야 합니다.\n\n필수 정보 요청\n- 수상자(들)의 전체 이름\n- 노벨상 부문(예: 물리학상, 화학상, 문학상 등)과 가능하면 연도\n- 출신국가를 어떤 정의로 바꾸려는지 확인하고 싶습니다. 일반적으로 “국적”을 뜻하는지, 아니면 “출생지”를 뜻하는지요? 예: 국적(대한민국) vs 출생지(한국)\n\n확인되면 제가 다음을 수행하겠습니다\n- 노벨상 공식 페이지(nobelprize.org)의 약력과 수상자 공식 페이지를 확인\n- 주요 신뢰 가능한 매체(예: BBC, NYTimes, Reuters, Britannica 등)에서 교차 확인\n- 최소 2개 이상 신뢰 가능한 출처에서 수상자의 출신국가를 확인하고, 서로 일치하는지 검토\n- 결과를 명확한 표기로 정리하고, 필요시 각 출처를 인용\n\n원하시면, 바로 검색 시작하기 전에 위 정보만 알려주시면 됩니다.'), ('2) 수상자의 출신국가를 신뢰 가능한 출처에서 확인한다(노벨상 공식 페이지의 약력, 작가의 공식 페이지, 주요 언론 보도 등).', '도와드리겠습니다. 단계 1을 수행하려면 수상자의 이름이 필요합니다.\n\n수상자 이름을 알려주시면 제가 바로:\n- 노벨상 공식 페이지의 약력에서 출신국가 정보를 확인하고\n- 신뢰 가능한 추가 출처(작가 공식 페이지, 주요 언론 보도 등)로 교차 확인하는지 확인하겠습니다.\n- 결과를 간단한 요약과 함께 출처를 함께 제시하겠습니다.\n\n수상자 이름을 알려주실 수 있나요? 가능하다면 수상 연도나 분야도 함께 주시면 더 정확히 도와드릴 수 있습니다.'), ('2) 수상자의 출신국가를 신뢰 가능한 출처에서 확인한다(노벨상 공식 페이지의 약력, 작가의 공식 페이지, 주요 언론 보도 등).', '도움을 드리려면 대상 수상자(이름)가 필요합니다. 어떤 노벨상 수상자를 대상으로 할까요? 이름과 연도/카테고리도 함께 주시면 확인 절차를 바로 진행하겠습니다.\n\n제가 수행할 일반적 절차은 아래와 같습니다.\n- 출처 1: 노벨 공식 페이지(nobelprize.org)의 약력 또는 생애 정보 확인\n- 출처 2: 수상자의 공식 사이트(또는 저자/전문가의 공식 페이지) 확인\n- 출처 3: 주요 신뢰 가능 매체의 보도 확인(예: BBC, NYT, Reuters 등)\n- 각 출처에서 제시하는 출신국가를 교차 확인하고, 필요 시 모순 여부를 표시\n- 최소 두 개의 서로 다른 신뢰 가능한 출처가 출신국가를 일치하는지 확인\n\n수상자 이름을 알려주시면, 제가 바로 검색하고 출신국가를 확인해 드리겠습니다. 또한 확인 후 결과를 한국어로 요약해 드리고, 근거 링크를 함께 제공하겠습니다.')]
**************************************************
input 2024년 노벨문학상 수상자의 출신국가는 어디인가요?
plan ['2) 2024년 노벨문학상 수상자 Han Kang의 출신국가를 신뢰 가능한 출처에서 확인한다(노벨상 공식 페이지의 약력, 수상자 공식 페이지, 주요 언론 보도 등).', '3) 최소 2개 이상의 서로 다른 신뢰 가능한 출처에서 출신국가가 일치하는지 교차확인한다.', '4) 수상자의 출신국가를 한국어로 제시하고 필요한 경우 출처를 함께 제시한다.', '참고: 이 계획의 최종 결과는 수상자의 출신국가를 한국어로 명시한 단일 사실이 된다.']
past_steps [('1) 2024년 노벨문학상 수상자의 이름을 노벨상 공식 웹사이트나 신뢰 가능한 보도자료에서 확인한다.', '1단계 결과:\n- 2024년 노벨문학상 수상자 이름: Han Kang (한강)\n\n참고: Nobel Prize 공식 웹사이트의 2024년 노벨문학상 요약 페이지에 수상자 이름으로 Han Kang이 명시되어 있습니다. (예: nobelprize.org/prizes/literature/2024/summary)\n\n다음 단계(출신국가 확인)로 진행할까요?'), ('2) 수상자의 출신국가를 신뢰 가능한 출처에서 확인한다(노벨상 공식 페이지의 약력, 작가의 공식 페이지, 주요 언론 보도 등).', '좋습니다. step 1을 실행하려면 수상자의 정보를 좀 더 알려주셔야 합니다.\n\n필수 정보 요청\n- 수상자(들)의 전체 이름\n- 노벨상 부문(예: 물리학상, 화학상, 문학상 등)과 가능하면 연도\n- 출신국가를 어떤 정의로 바꾸려는지 확인하고 싶습니다. 일반적으로 “국적”을 뜻하는지, 아니면 “출생지”를 뜻하는지요? 예: 국적(대한민국) vs 출생지(한국)\n\n확인되면 제가 다음을 수행하겠습니다\n- 노벨상 공식 페이지(nobelprize.org)의 약력과 수상자 공식 페이지를 확인\n- 주요 신뢰 가능한 매체(예: BBC, NYTimes, Reuters, Britannica 등)에서 교차 확인\n- 최소 2개 이상 신뢰 가능한 출처에서 수상자의 출신국가를 확인하고, 서로 일치하는지 검토\n- 결과를 명확한 표기로 정리하고, 필요시 각 출처를 인용\n\n원하시면, 바로 검색 시작하기 전에 위 정보만 알려주시면 됩니다.'), ('2) 수상자의 출신국가를 신뢰 가능한 출처에서 확인한다(노벨상 공식 페이지의 약력, 작가의 공식 페이지, 주요 언론 보도 등).', '도와드리겠습니다. 단계 1을 수행하려면 수상자의 이름이 필요합니다.\n\n수상자 이름을 알려주시면 제가 바로:\n- 노벨상 공식 페이지의 약력에서 출신국가 정보를 확인하고\n- 신뢰 가능한 추가 출처(작가 공식 페이지, 주요 언론 보도 등)로 교차 확인하는지 확인하겠습니다.\n- 결과를 간단한 요약과 함께 출처를 함께 제시하겠습니다.\n\n수상자 이름을 알려주실 수 있나요? 가능하다면 수상 연도나 분야도 함께 주시면 더 정확히 도와드릴 수 있습니다.'), ('2) 수상자의 출신국가를 신뢰 가능한 출처에서 확인한다(노벨상 공식 페이지의 약력, 작가의 공식 페이지, 주요 언론 보도 등).', '도움을 드리려면 대상 수상자(이름)가 필요합니다. 어떤 노벨상 수상자를 대상으로 할까요? 이름과 연도/카테고리도 함께 주시면 확인 절차를 바로 진행하겠습니다.\n\n제가 수행할 일반적 절차은 아래와 같습니다.\n- 출처 1: 노벨 공식 페이지(nobelprize.org)의 약력 또는 생애 정보 확인\n- 출처 2: 수상자의 공식 사이트(또는 저자/전문가의 공식 페이지) 확인\n- 출처 3: 주요 신뢰 가능 매체의 보도 확인(예: BBC, NYT, Reuters 등)\n- 각 출처에서 제시하는 출신국가를 교차 확인하고, 필요 시 모순 여부를 표시\n- 최소 두 개의 서로 다른 신뢰 가능한 출처가 출신국가를 일치하는지 확인\n\n수상자 이름을 알려주시면, 제가 바로 검색하고 출신국가를 확인해 드리겠습니다. 또한 확인 후 결과를 한국어로 요약해 드리고, 근거 링크를 함께 제공하겠습니다.'), ('2) 2024년 노벨문학상 수상자 Han Kang의 출신국가를 신뢰 가능한 출처에서 확인한다(노벨상 공식 페이지의 약력, 수상자 공식 페이지, 주요 언론 보도 등).', "출신국가: 대한민국(한국)\n\n확인 근거(신뢰 가능한 출처들로 교차 확인):\n- Nobel Prize in Literature 2024 – Han Kang – Facts page: Born 27 November 1970 in Gwangju, South Korea. nobelprize.org/prizes/literature/2024/han/facts/\n- Nobel Prize Biobibliography: Han Kang was born in Gwangju, South Korea. nobelprize.org/prizes/literature/2024/han/bio-bibliography/\n- Britannica: Han Kang born in Gwangju, South Korea. britannica.com/biography/Han-Kang\n- Reuters (뉴스 보도 요약): 남한 출신 작가 한강 수상 소식 보도, “South Korea” 관련 언급. reuters.com/world/nobel-prize-2024-live-literature-award-be-announced-2024-10-10/\n- BBC News: “South Korea's Han Kang wins Nobel prize in literature.” bbc.com/news/topics/cd0d8z6zxv8t\n- The Guardian: “South Korean author Han Kang wins the 2024 Nobel prize in literature.” theguardian.com/books/2024/oct/10/south-korean-author-han-kang-wins-the-2024-nobel-prize-in-literature\n\n주의: 위 출처들 모두 한강의 출생지(광주)가 대한민국임을 확인시키는 자료들입니다.")]
**************************************************
input 2024년 노벨문학상 수상자의 출신국가는 어디인가요?
plan ['2) 2024년 노벨문학상 수상자 Han Kang의 출신국가를 신뢰 가능한 출처에서 확인한다(노벨상 공식 페이지의 약력, 수상자 공식 페이지, 주요 언론 보도 등).', '3) 최소 2개 이상의 서로 다른 신뢰 가능한 출처에서 출신국가가 일치하는지 교차확인한다.', '4) 수상자의 출신국가를 한국어로 제시하고 필요한 경우 출처를 함께 제시한다.', '참고: 이 계획의 최종 결과는 수상자의 출신국가를 한국어로 명시한 단일 사실이 된다.']
past_steps [('1) 2024년 노벨문학상 수상자의 이름을 노벨상 공식 웹사이트나 신뢰 가능한 보도자료에서 확인한다.', '1단계 결과:\n- 2024년 노벨문학상 수상자 이름: Han Kang (한강)\n\n참고: Nobel Prize 공식 웹사이트의 2024년 노벨문학상 요약 페이지에 수상자 이름으로 Han Kang이 명시되어 있습니다. (예: nobelprize.org/prizes/literature/2024/summary)\n\n다음 단계(출신국가 확인)로 진행할까요?'), ('2) 수상자의 출신국가를 신뢰 가능한 출처에서 확인한다(노벨상 공식 페이지의 약력, 작가의 공식 페이지, 주요 언론 보도 등).', '좋습니다. step 1을 실행하려면 수상자의 정보를 좀 더 알려주셔야 합니다.\n\n필수 정보 요청\n- 수상자(들)의 전체 이름\n- 노벨상 부문(예: 물리학상, 화학상, 문학상 등)과 가능하면 연도\n- 출신국가를 어떤 정의로 바꾸려는지 확인하고 싶습니다. 일반적으로 “국적”을 뜻하는지, 아니면 “출생지”를 뜻하는지요? 예: 국적(대한민국) vs 출생지(한국)\n\n확인되면 제가 다음을 수행하겠습니다\n- 노벨상 공식 페이지(nobelprize.org)의 약력과 수상자 공식 페이지를 확인\n- 주요 신뢰 가능한 매체(예: BBC, NYTimes, Reuters, Britannica 등)에서 교차 확인\n- 최소 2개 이상 신뢰 가능한 출처에서 수상자의 출신국가를 확인하고, 서로 일치하는지 검토\n- 결과를 명확한 표기로 정리하고, 필요시 각 출처를 인용\n\n원하시면, 바로 검색 시작하기 전에 위 정보만 알려주시면 됩니다.'), ('2) 수상자의 출신국가를 신뢰 가능한 출처에서 확인한다(노벨상 공식 페이지의 약력, 작가의 공식 페이지, 주요 언론 보도 등).', '도와드리겠습니다. 단계 1을 수행하려면 수상자의 이름이 필요합니다.\n\n수상자 이름을 알려주시면 제가 바로:\n- 노벨상 공식 페이지의 약력에서 출신국가 정보를 확인하고\n- 신뢰 가능한 추가 출처(작가 공식 페이지, 주요 언론 보도 등)로 교차 확인하는지 확인하겠습니다.\n- 결과를 간단한 요약과 함께 출처를 함께 제시하겠습니다.\n\n수상자 이름을 알려주실 수 있나요? 가능하다면 수상 연도나 분야도 함께 주시면 더 정확히 도와드릴 수 있습니다.'), ('2) 수상자의 출신국가를 신뢰 가능한 출처에서 확인한다(노벨상 공식 페이지의 약력, 작가의 공식 페이지, 주요 언론 보도 등).', '도움을 드리려면 대상 수상자(이름)가 필요합니다. 어떤 노벨상 수상자를 대상으로 할까요? 이름과 연도/카테고리도 함께 주시면 확인 절차를 바로 진행하겠습니다.\n\n제가 수행할 일반적 절차은 아래와 같습니다.\n- 출처 1: 노벨 공식 페이지(nobelprize.org)의 약력 또는 생애 정보 확인\n- 출처 2: 수상자의 공식 사이트(또는 저자/전문가의 공식 페이지) 확인\n- 출처 3: 주요 신뢰 가능 매체의 보도 확인(예: BBC, NYT, Reuters 등)\n- 각 출처에서 제시하는 출신국가를 교차 확인하고, 필요 시 모순 여부를 표시\n- 최소 두 개의 서로 다른 신뢰 가능한 출처가 출신국가를 일치하는지 확인\n\n수상자 이름을 알려주시면, 제가 바로 검색하고 출신국가를 확인해 드리겠습니다. 또한 확인 후 결과를 한국어로 요약해 드리고, 근거 링크를 함께 제공하겠습니다.'), ('2) 2024년 노벨문학상 수상자 Han Kang의 출신국가를 신뢰 가능한 출처에서 확인한다(노벨상 공식 페이지의 약력, 수상자 공식 페이지, 주요 언론 보도 등).', "출신국가: 대한민국(한국)\n\n확인 근거(신뢰 가능한 출처들로 교차 확인):\n- Nobel Prize in Literature 2024 – Han Kang – Facts page: Born 27 November 1970 in Gwangju, South Korea. nobelprize.org/prizes/literature/2024/han/facts/\n- Nobel Prize Biobibliography: Han Kang was born in Gwangju, South Korea. nobelprize.org/prizes/literature/2024/han/bio-bibliography/\n- Britannica: Han Kang born in Gwangju, South Korea. britannica.com/biography/Han-Kang\n- Reuters (뉴스 보도 요약): 남한 출신 작가 한강 수상 소식 보도, “South Korea” 관련 언급. reuters.com/world/nobel-prize-2024-live-literature-award-be-announced-2024-10-10/\n- BBC News: “South Korea's Han Kang wins Nobel prize in literature.” bbc.com/news/topics/cd0d8z6zxv8t\n- The Guardian: “South Korean author Han Kang wins the 2024 Nobel prize in literature.” theguardian.com/books/2024/oct/10/south-korean-author-han-kang-wins-the-2024-nobel-prize-in-literature\n\n주의: 위 출처들 모두 한강의 출생지(광주)가 대한민국임을 확인시키는 자료들입니다.")]
response {"response": "2024년 노벨문학상 수상자의 출신국가는 대한민국(한국)입니다."}
**************************************************
profile
현서
The light shines in the darkness.
이전 포스트

랭그래프를 이용한 간단한 챗봇

다음 포스트

랭그래프 Reflection_2

0개의 댓글