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개발자로서 현장에서 일하면서 새로 접하는 기술들이나 알게된 정보 등을 정리하기 위한 블로그입니다. 운 좋게 미국에서 큰 회사들의 프로젝트에서 컬설턴트로 일하고 있어서 새로운 기술들을 접할 기회가 많이 있습니다. 미국의 IT 프로젝트에서 사용되는 툴들에 대해 많은 분들과 정보를 공유하고 싶습니다.
솔웅

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오늘은 with_structured_output() 에 대해 알아 봅니다.

이 비디오는 LangGraph 에서 제공하는 Youtube Tutorial 입니다.

 

LangGraph 의 Multi Agent Architecture 중 Supervisor Architecture 를 공부하던 중 이 메소드가 나와서 Research를 좀 했습니다.

 

Supervisor Architecture 소스코드를 분석하기 전에 이 메소드를 먼저 공부하고 들어가면 훨씬 이해하기 쉬울 겁니다.

 

https://youtu.be/7hm3_DV1lz4

 

원본 비디오는 여기에 있습니다. 

: https://youtu.be/0i9NzY_b3pg?si=ISieTuJSOGVqcX0a

 

 

그리고 Web Document 는 아래에 있습니다.

: https://langchain-ai.github.io/langgraph/how-tos/react-agent-structured-output/

 

How to return structured output with a ReAct style agent

Home How-to Guides LangGraph Other How to return structured output with a ReAct style agent You might want your agent to return its output in a structured format. For example, if the output of the agent is used by some other downstream software, you may wa

langchain-ai.github.io

 



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LangGraph Tutorial 에 있는 소스코드들을 직접 실행해 보기 위해서 CoLab에 옮겨서 테스트를 해보면 Syntax Error 가 종종 뜹니다.

 

특히 * unpacking 을 사용할 때 그런데요.

 

이건 Python 버전 문제 때문입니다.

 

그 에러의 원인은 무엇이고 해결책은 무엇인지에 대해 알아보겠습니다.

 

그리고 Python 3.11 이상에서 지원되는 * unpacking은 무엇이고 사용법은 어떤지에 대해서도 배워 보겠습니다.

 

https://youtu.be/CclOgB1ZyVM?si=Q_Cz48h5naUd9Zqz 

 

 

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이번 한국의 비상 계엄령 사태 때 순간의 선택을 잘 못 해서 내란범이 될 처지에 놓인 사람이 많이 생겼습니다.

 

이 때 판단을 도와주는 도구로서 AI Agent 가 사용되고 있었다면 어떻게 됐을까요?

 

AI 는 수많은 데이터와 그 관계 정보를 바탕으로 경계가 모호한 문제에 대해 빨리 판단하는 기능이 있습니다.

 

미래에는 이 AI 기능을 여러곳에서 사용하게 될 것입니다.

 

AI Engineer 로서 이런 AI Product 를 개발 할 때 그 AI Agent 성능에 대한 테스트와 평가의 과정을 거쳐야 됩니다.

 

AI Engineer는 어떤 기준으로 어떻게 평가 해야 할까요?

 

저는 AI 의 이러한 판단 기능 때문에 AI Engineer 들은 인문학에 대한 교양을 많이 쌓아야 한다고 생각합니다.

 

같이 생각해 봅시다.

https://youtu.be/yMlG88KQ7jk?si=12SukZLo2hNiVXbA

 



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