Week 2: 고급 추론 & 계획
이번 주는 에이전트를 더 똑똑하고 신뢰할 수 있게 만드는 추론 패턴에 집중합니다. LLM이 단계별로 생각하고, 자신의 출력을 비평하고, 실수를 자동으로 수정하는 방법을 배웁니다.
학습 목표
이번 주가 끝나면 다음을 할 수 있습니다:
- ✅ 단계별 추론을 위한 Chain of Thought (CoT) 프롬프팅 이해
- ✅ 행동하기 전에 계획하는 Plan-and-Execute 에이전트 구축
- ✅ 자기 개선을 위한 Reflection 패턴 구현
- ✅ 여러 추론 경로 탐색을 위한 Tree of Thoughts 사용
- ✅ 자체 오류를 감지하고 수정하는 Self-RAG 시스템 생성
세션
주차 개요
핵심 개념
| 개념 | 설명 | 사용 시점 |
|---|---|---|
| Chain of Thought | "단계별로 생각하기" | 복잡한 추론 작업 |
| Plan-and-Execute | 먼저 계획, 그 다음 행동 | 다단계 문제 |
| Reflection | 생성, 비평, 개선 | 품질 향상 |
| Tree of Thoughts | 여러 경로 탐색 | 창의적/전략적 작업 |
| Self-RAG | 검증 및 수정 | RAG 신뢰성 |
핵심 인사이트
작은 모델 + 추론 패턴이 큰 모델을 능가할 수 있습니다!
자가 수정 기능이 있는 GPT-4o-mini 에이전트가 단일 GPT-4o 호출을 종종 이기며, 비용은 10배 저렴합니다.
아키텍처 미리보기
선수 조건
Week 2를 시작하기 전에 다음을 완료했는지 확인하세요:
- Week 1: 에이전트 기초 (ReAct, 도구 사용)
- LLM API 호출에 대한 기본 이해
노트북
| 세션 | 영어 | 한국어 |
|---|---|---|
| 01. Planning Agents | 📘 Notebook (opens in a new tab) | 📘 노트북 (opens in a new tab) |
| 02. Reflection Agents | 📘 Notebook (opens in a new tab) | 📘 노트북 (opens in a new tab) |
| 03. Structured Reasoning | 📘 Notebook (opens in a new tab) | 📘 노트북 (opens in a new tab) |
| 04. LangGraph Planning | 📘 Notebook (opens in a new tab) | 📘 노트북 (opens in a new tab) |
| 05. Self-RAG | 📘 Notebook (opens in a new tab) | 📘 노트북 (opens in a new tab) |
| 주말 프로젝트 | 📘 Project Page | 📘 프로젝트 페이지 |