[TIL] LLM Agent 기초 실습 (유데미)

회사에서 Digital Worker 로 사람이 하는 일을 대신하라고 합니다.

디지털 워커는 출퇴근은 없지만, 메신저나 메일에 반응하여 업무 아이템을 수행합니다. 주기적인 업무가 주어지는 경우도 있습니다. 사람의 승인을 받아서 진행해야 하는 항목도 있습니다. 업무 아이템의 완료시간은 예측하기 어려우니, 여러개의 업무 아이템을 동시에 진행할 수 있어야 합니다.

그런데 이런 디지털 워커를 하늘에서 내려보내는 게 아니니 사거나 만들어야 합니다. 사는 옵션은 OpenAI Agent SDK나 UiPath 같은 솔루션이 후보입니다. 상용 솔루션을 구매한다고 해도 사내 시스템과의 연동 툴은 자체적으로 구현해야 합니다. 직접 만드는 방법은 fastapi 같은 백엔드 프레임웍에서 langGraph 로 만든 agent를 엔진으로 사용하는 방향이 될 것 같습니다.

그래서 langGraph 강의를 들었습니다. 예전에 langGraph 를 공부했을 때는 “그래서 이걸 어디에 쓰는데?” 라는 의문이 들었습니다. 지금 보니 자동이나 반자동으로 동작하는 업무 AI 에이전트 구축의 틀인 것 같습니다. 디지털 워커 프레임웍이 버그 리포트를 가져와서 수정업무를 트리거하면 재현 langGraph 에이전트가 재현 여부에 따라 이슈를 반려하거나 수정 에이전트로 전달하게 될 것 같습니다.

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강의 내용은 노드와 에지로 구성된 기본 langGraph 만들기로 시작해서, prebuilt agent, 판단에 따라 툴을 선택하는 라우팅, 이전 컨텍스트 기억하기, 인간에게 묻는 흐름, 멀티 에이전트 등으로 기본적인 내용을 잘 다루고 있습니다. 하지만 강사의 설명은 날림이네요.

과연 이걸 공부해서 디지털 워커를 만들 수 있으려는지…