Agent: 복잡한 사용자의 요청을 분석하고 계획/결정을 내리며 행동을 취할 수 있는 시스템
ReAct: 추론과 행동을 결합하여 LLM이 추론 결과에 따라 적절한 행동을 취하게끔 해서 더 효율적으로 작업을 완수할 수 있게 함
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'관찰-생각-행동'의 순환을 강조하며, LLM이 환경을 더 잘 이해하고 추론 경로를 생성하며 행동을 취할 수 있도록 함
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ReAct기반 체계는 에이전트가 복잡하고 불확실한 환경에서도 효과적인 의사결정을 내리고 적절한 행동을 취할 수 있게 함
Langchain: LLM을 외부 데이터와 연결하여 인공지능 애플리케이션을 구축할 수 있게 도와주는 오픈 소스 기반 체계
- create_react_agent로 ReAct의 추론 기능을 구현 가능
계획과 실행 기반 체계: 계획과 실행의 분리. 복잡한 상황에서 LLM의 성능을 향상시키는 데 중점. 복잡한 작업을 분해하여 실행.
- 작업 분해: 대규모의 작업을 작은 작업으로 나누어 복잡한 문제를 효과적으로 관리하고 해결.
=> 계획과 실행 기반 체계는 다단계 추론이 필요한 복잡한 문제를 처리할 때 적합, ReAct 기반 체계는 LLM과 환경의 상호작용이 필요한 작업에 적합
