효과적인 LLM 에이전트 구축: 간단하게 시작하기

Anthropic은 다양한 산업 분야에서 대규모 언어 모델(LLM) 에이전트를 구축하면서 얻은 교훈을 공유합니다. 복잡한 프레임워크보다 간단하고 구성 가능한 패턴의 중요성을 강조합니다. 이 게시물에서는 에이전트를 정의하고, 미리 정의된 워크플로우와 동적으로 제어되는 에이전트를 구분합니다. 프롬프트 체이닝, 라우팅, 병렬 처리, 오케스트레이터-워커, 평가자-최적화자 등 여러 구축 패턴을 자세히 설명합니다. LLM API를 직접 사용하는 것으로 시작하여 점진적으로 복잡성을 높이고, 도구 엔지니어링의 중요성과 프로덕션 환경에서의 단순성과 투명성 유지를 강조합니다.