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[영상] LangChain Agent 업무자동화 적용
Day 4: 설비 조회 Agent
[영상] LangChain Agent 업무자동화 적용
AI Agent 기초 > Day 4: 설비 조회 Agent
학습 목표
LangChain Agent에서 @tool 데코레이터로 설비 조회 Tool을 정의하고 에이전트에 연결할 수 있다 AgentExecutor의 verbose=True 모드로 Thought-Action-Observation 로그를 추적한다 여러 설비의 상태를 동시에 조회하는 병렬 Tool 호출을 LangGraph로 구현한다 Tool 호출 실패 시 대체 응답을 생성하는 에러 핸들링 전략을 적용한다
플레이어 로딩 중...
핵심 포인트
- • @tool 데코레이터의 docstring이 LLM이 도구를 선택하는 근거가 된다 — 정확하고 구체적인 docstring 작성이 에이전트 성능의 핵심이다
- • LangGraph의 ToolNode는 병렬 Tool 호출을 자동 처리해 설비 5대를 동시 조회해도 코드 변경 없이 작동한다
- • Tool 호출 결과에 에러 메시지가 포함되면 LLM이 자동으로 재시도하거나 대안을 찾는 복원력을 발휘한다
- • 실제 MES API 연동 전에 Mock 함수로 에이전트 로직을 먼저 검증하면 개발 사이클이 10배 이상 빨라진다