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[영상] ReAct 패턴으로 AI Agent 비용 90% 절감
Day 3: ReAct 에이전트
[영상] ReAct 패턴으로 AI Agent 비용 90% 절감
AI Agent 기초 > Day 3: ReAct 에이전트
학습 목표
ReAct 패턴의 Thought-Action-Observation 루프 구조를 설명한다 컨텍스트 압축과 프롬프트 캐싱으로 ReAct 비용을 절감한다 제조 시나리오에서 ReAct Agent를 단계별로 추적하며 디버깅한다 루프 무한 반복 방지를 위한 Max Step 전략을 구현한다
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핵심 포인트
- • ReAct = Reasoning + Acting: 추론(Thought)과 행동(Action)을 교차 반복하여 목표에 도달한다
- • 단순 선형 호출 대비 10회 루프는 토큰 50배, 컨텍스트 누적은 5배 비용을 유발한다
- • 프롬프트 캐싱과 히스토리 압축을 결합하면 ReAct 비용을 최대 90% 절감할 수 있다
- • Max Step(예: 10회) 제한과 루프 감지로 무한 재귀를 방지한다