에이전트를 이용한 워크플로우 코드 분석과 간략하게 에이전트를 구성하는 걸 배웠다.
시스템 구성으로 필요한 뼈대와 연결을 잡고 계획을 세웠다.
모듈을 분리해서 몇 가지 파라미터만 조절해서 에이전트를 만드는 실습을 했다.
인공지능으로 실험을 하고 있는데 추상화 계층이나 워크플로우에 대한 더 명확한 지식들을 배우고 실험할 필요가 있을 것 같다. 그리고 최근 뉴스를 보면 이미 프론티어 모델은 기억하고 있지만 곧 바로 인출하는 능력은 없어서 할루시네이션 같은 현상이 일어난다고 한다. 생각을 더 오래하면 기억 인출 능력이 향상되어 성능이 향상된다고 밝히고 있는데 이를 잘 생각해볼 필요가 있을 것 같다. 즉, 기본적인 저장과 인출에 대한 것과 모델에 대한 걸 생각해볼 필요가 있다.