저는 에이전트가 생성한 콘텐츠가 프롬프트가 직접 생성한 콘텐츠보다 더 나쁘다는 것을 발견했습니다. 저는 @Cydiar404에게 문의했고, 그는 자신의 경험 중 일부를 공유했습니다. Fast Agent 프레임워크에 지나치게 의존하는 것이 권장되지 않는 이유는 무엇입니까? CrewAI와 같은 기성형 에이전트 프레임워크는 간단하지만 세부적인 기능을 사용자 정의하는 기능이 부족합니다. 제품에 심층적인 상호작용이 필요한 경우, 프레임워크는 부족합니다. 예를 들어 Agent Builder GUI, 세부적인 노드 모니터링 또는 맞춤형 특수 에이전트를 처리할 수 없습니다. 또한, 시중의 많은 작업은 단일 ReAct Loop로 완료할 수 있습니다. 대부분의 시나리오에서 다중 에이전트는 불필요합니다. 많은 작업이 전적으로 이전 컨텍스트에 기반을 두고 있기 때문입니다. 이전 컨텍스트가 생성되지 않으면 후속 컨텍스트도 없습니다. 어떤 경우에는 다중 에이전트 루프의 출력이 단일 ReAct 루프의 출력보다 낮습니다. Agent 기반 프레임워크의 진정한 의미는 전체 폐쇄 루프 모니터링을 제어하는 데 있으며, 이를 통해 Agentic RL을 실제로 실현할 수 있습니다. 그렇지 않으면 많은 작업에는 에이전트가 전혀 필요하지 않습니다. 복잡한 작업은 컨텍스트 관리, 계획 기능, 여러 에이전트 간의 작업 상태 동기화를 실제로 테스트합니다. 빠른 프레임워크의 장점은 0에서 1까지 매우 빠르며, 에이전트 지침을 직접 정의하여 사용할 수 있다는 것입니다. 그러나 데이터 지속성은 데이터와 형식 간의 변환을 포함하기 때문에 중요한 문제입니다.
스레드를 불러오는 중
깔끔한 읽기 화면을 위해 X에서 원본 트윗을 가져오고 있어요.
보통 몇 초면 완료되니 잠시만 기다려 주세요.