핵심 개념

에이전트

에이전트: 도구와 상호작용하고, 복잡한 워크플로를 처리하며, 사용자와 통신할 수 있는 AI 개체.
LLM (대규모 언어 모델): 에이전트 기능을 구동하는 기반 AI 모델.
메시지: 에이전트 시스템에서 사용자, 어시스턴트 또는 시스템으로부터 전달되는 데이터를 나타내는 통신 단위.
프롬프트: 사용자, 어시스턴트 및 시스템의 메시지로 구성되어 LLM에 제공되는 대화 기록.
시스템 프롬프트: 에이전트의 동작을 안내하고, 역할을 정의하며, 작업에 필요한 핵심 정보를 제공하기 위해 에이전트에게 주어지는 지침.
컨텍스트: 대화 기록 및 도구에 접근하여 LLM 상호작용이 발생하는 환경.
LLM 세션: 대화 기록, 사용 가능한 도구 및 요청을 생성하는 메서드를 포함하는 LLM과 상호작용하는 구조화된 방식.

에이전트 워크플로

전략: 순차적인 서브그래프로 구성된 에이전트의 정의된 워크플로. 전략은 에이전트가 입력을 처리하고, 도구와 상호작용하며, 출력을 생성하는 방식을 정의합니다. 전략 그래프는 노드 간의 전환을 나타내는 엣지로 연결된 노드로 구성됩니다.

전략 그래프

그래프: 에이전트 전략 워크플로를 정의하는 엣지로 연결된 노드 구조.
노드: 특정 작업 또는 변환을 나타내는 에이전트 전략 워크플로의 기본적인 구성 요소.
엣지: 에이전트 그래프에서 노드 간의 연결로, 작업 흐름을 정의하며, 각 엣지를 따라야 할 시기를 지정하는 조건을 종종 포함합니다.
조건: 특정 엣지를 따라야 할 시기를 결정하는 규칙.
서브그래프: 자체 도구 집합, 컨텍스트 및 책임을 가진 에이전트 전략 내의 자체 포함 처리 단위. 서브그래프 작업에 대한 정보는 서브그래프 내에 캡슐화되거나 AgentMemory 기능을 사용하여 서브그래프 간에 전송될 수 있습니다.

도구

도구: 에이전트가 특정 작업을 수행하거나 외부 시스템에 접근하는 데 사용할 수 있는 함수. 에이전트는 사용 가능한 도구와 그 인수는 알고 있지만, 구현 세부 정보는 모릅니다.
도구 호출: LLM이 제공된 인수를 사용하여 특정 도구를 실행하도록 요청하는 것. 함수 호출과 유사하게 작동합니다.
도구 디스크립터: 도구의 이름, 설명 및 매개변수를 포함하는 도구 메타데이터.
도구 레지스트리: 에이전트가 사용할 수 있는 도구 목록. 이 레지스트리는 에이전트에게 사용 가능한 도구에 대해 알려줍니다.
도구 결과: 도구를 실행하여 생성된 출력. 예를 들어, 도구가 메서드인 경우, 결과는 해당 반환 값이 됩니다.

기록 압축

기록 압축: 다양한 압축 전략을 적용하여 토큰 사용량을 관리하기 위해 대화 기록의 크기를 줄이는 과정. 자세한 내용은 기록 압축을 참조하세요.

기능

기능: AI 에이전트의 기능을 확장하고 향상시키는 구성 요소.

EventHandler 기능

이벤트 핸들러: 다양한 에이전트 이벤트를 모니터링하고 응답할 수 있도록 하여 워크플로 전반에 걸쳐 에이전트 수명 주기 추적, 오류 처리 및 도구 호출 처리를 위한 훅(hook)을 제공하는 기능.

AgentMemory 기능

AgentMemory: AI 에이전트가 대화 전반에 걸쳐 정보를 저장, 검색 및 사용할 수 있도록 하는 기능. 자세한 내용은 AgentMemory를 참조하세요.
개념: AgentMemory 기능 내에서 키워드, 설명 및 사실 유형을 포함하는 관련 메타데이터가 있는 정보 범주. 개념은 에이전트가 기억하고 회상할 수 있는 AgentMemory 시스템의 기본적인 구성 요소입니다. 자세한 내용은 AgentMemory를 참조하세요.
사실: AgentMemory 시스템에 저장되는 개별 정보 조각. 사실은 개념과 연관되어 있으며, 단일 값 또는 다중 값을 가질 수 있습니다. 자세한 내용은 AgentMemory를 참조하세요.
메모리 범위: 사실이 관련 있는 컨텍스트. 자세한 내용은 AgentMemory를 참조하세요.