TRACK 03

AI Agent 아키텍처

ReAct부터 Planning, Memory, Advanced RAG, State Machine, 멀티에이전트 토폴로지까지. 프로덕션 AI 시스템을 설계하는 핵심 아키텍처 패턴을 마스터합니다.

🧠 ReAct 심화 📐 Planning 💾 Memory 📚 Advanced RAG 🔀 State Machine 🔧 Tool Use 🌐 멀티에이전트 📊 평가

Thought-Action-Observation 루프 내부 구조, 프롬프트 엔지니어링, LangGraph 구현, 무한 루프 방지

ReActLangGraphPrompt

Planning 전략

Plan-and-Execute, Hierarchical Planning, LATS(LLM-Augmented Tree Search), 동적 재계획

PlanningLATSTree Search

Memory 시스템

단기/장기/시맨틱/에피소딕 메모리 타입, 벡터 스토어 통합, LangGraph 체크포인터, 메모리 압축

MemoryVector StoreCheckpoint

Hybrid Search, HyDE, RAPTOR, Corrective RAG, Self-RAG, 청크 전략과 리랭킹

RAGHyDEReranking

State Machine 설계

LangGraph StateGraph, 체크포인팅, 브레이크포인트, Human-in-the-Loop 통합, 서브그래프

StateGraphHITLSubgraph

Tool Use 고급

Parallel Tool Calling, Tool Chaining, 동적 도구 선택, 도구 결과 캐싱, 안전한 실행 샌드박스

Parallel ToolsCachingSandbox

멀티에이전트 토폴로지

Star, Pipeline, Hierarchical, Mesh 구조 비교, Supervisor 패턴, 에이전트 간 통신 설계

TopologySupervisorPipeline

LLM-as-Judge, Trajectory Evaluation, AgentBench, LangSmith 자동화 평가 파이프라인

EvaluationLangSmithBenchmark