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ReAct 최적화: 제조 현장 실전 팁
Day 3: ReAct 에이전트
ReAct 최적화: 제조 현장 실전 팁
AI Agent 기초 > Day 3: ReAct 에이전트
학습 목표
ReAct Agent의 성능을 최적화하는 방법을 안다 제조 현장에서 흔한 ReAct 문제와 해결책을 이해한다 Token 비용을 절감하면서 정확도를 유지하는 전략을 안다
ReAct Agent 최적화 5가지
1. 프롬프트 최적화
에디터 로딩 중...
규칙: 프롬프트가 구체적일수록 불필요한 Tool 호출이 줄어든다.
2. Tool 결과 압축
에디터 로딩 중...
| 접근 방식 | 토큰 | 비용 | 정확도 |
|---|---|---|---|
| 전체 데이터 | 3000/회 | 높음 | 높음 (정보 과다로 혼란 가능) |
| 요약 데이터 | 50/회 | 낮음 | 높음 (핵심만 전달) |
| 단계적 상세화 | 50-500/회 | 중간 | 최상 (필요시 추가 조회) |
3. 캐싱으로 비용 절감
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4. 조기 종료 조건
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5. 에러 복구 패턴
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비용 비교
| 항목 | 최적화 전 | 최적화 후 |
|---|---|---|
| Tool 호출 | 12회/질문 | 5회/질문 |
| 총 토큰 | ~15,000 | ~4,000 |
| 소요 시간 | 45초 | 12초 |
| 비용 | ~$0.03/질문 | ~$0.008/질문 |
| 정확도 | 50% | 92% |
적게 호출하고, 정확하게 답한다. 이것이 좋은 ReAct Agent다.