45분

실습: LangChain으로 ReAct Agent 만들기

Day 3: ReAct 에이전트

학습 목표

LangChain의 Agent 프레임워크를 사용할 수 있다 LangChain Tool을 정의하고 Agent에 연결한다 AgentExecutor로 ReAct 패턴을 자동화한다

미션: LangChain으로 더 쉽게 만들기

직접 구현한 ReAct Agent를 LangChain으로 다시 만들어보세요. 코드량이 얼마나 줄어드는지 비교해보세요.

핵심 컴포넌트

@tool 데코레이터: Tool 정의
ChatOpenAI: LLM
create_react_agent: ReAct Agent 생성
AgentExecutor: 실행 엔진

💡 참고: LangChain은 AgentExecutor의 후속으로 LangGraph를 권장합니다. Week 5에서 LangGraph를 상세히 다룹니다.

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힌트 보기

• @tool 데코레이터의 docstring이 description으로 사용됩니다
• create_tool_calling_agent가 ReAct 패턴을 자동으로 구현합니다
• AgentExecutor의 verbose=True로 사고 과정을 출력하세요
• return_intermediate_steps=True로 Tool 호출 이력을 확인하세요

정답 보기

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AI로 학습하기 — 꿀팁

🤖LangChain ReAct Agent Tool 연결 생성AI 학습 팁

AI에게 LangChain Tool 데코레이터로 제조 도구를 정의하고 AgentExecutor에 연결하는 코드를 생성시켜 프레임워크 사용법을 빠르게 익히세요.

@tool 데코레이터로 제조 설비 점검 도구(설비상태조회·알람목록·정비이력검색) 3개를 정의하고, LangChain create_react_agent와 AgentExecutor로 연결하는 코드를 작성해줘. verbose=True로 Thought-Action-Observation 흐름이 출력되게 설정해줘.

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