AI 에이전트 아키텍처를 체계적으로 배우고 싶다면, 시중에 나와 있는 튜토리얼은 모호한 학술 논문이나 지나치게 간단한 데모로 가득 차 있어서 실제로 실용적인 코드 참조를 찾기가 어렵습니다. 저는 최근 GitHub에서 오픈소스 프로젝트인 all-agentic-architectures를 발견했는데, 이는 현대 AI 에이전트 설계를 위한 실용적인 교과서라고 할 수 있습니다. 여기에는 기본 ReAct 및 도구 호출부터 고급 다중 에이전트 협업, 자체 반성 및 수정까지 모든 것을 포괄하는 17개의 주요 에이전트 아키텍처가 포함되어 있습니다. LangGraph를 오케스트레이션에 사용하여 마인드 트리(ToT), 장기 메모리 관리, 블랙보드 시스템과 같은 복잡한 패턴을 심층적으로 분석합니다. GitHub: https://t.co/9y81Yst61s Jupyter Notebooks는 완벽한 세트의 작업을 제공하여 추상적인 개념을 눈에 보이는 코드로 변환하고, 이를 단순한 이론적인 개념 이상으로 만드는 데 도움을 줍니다. 양적 평가 메커니즘이 도입되어 LLM을 사용하여 에이전트의 성과를 평가하는 방법을 알려주는데, 이는 프로덕션 환경에서 매우 중요합니다. 이는 에이전트의 기본 논리를 더 깊이 이해하고자 하는 개발자나 고급 지능형 에이전트 개발 패러다임을 찾고 있는 개발자에게 매우 유용한 자료입니다.
