Reflexion 논문 구현 소스코드 집중 분석 - AI 시대 좋은 개발자가 되기 위해 길러야 되는 역량을 알려 드립니다.
2025. 5. 16. 08:51 |
지난 시간에 Reflexion 추론 방법론에 대한 논문을 자세히 분석했습니다.
그 논문 제목은 Reflexion: Language Agents with Verbal Reinforcement Learning 이었는데요.
오늘은 그 논문에서 제시한 추론 방법론을 어떻게 AI Application으로 구현하는지에 대해 배웁니다.
LangGraph 의 Tutorial 소스코드를 자세하게 분석해 드립니다.
그리고 계속 AI Application 개발을 공부하면서 느낀 저만의 Insight도 공유해 드립니다.
프로그래머는 기계와 소통할 수 있는 언어 (Programming Language)로 어플리케이션을 만들죠?
AI는 인간의 언어를 사용합니다.
그렇기 때문에 개발자로서 AI 를 이용해서 어플리케이션을 만들려면 이 둘 사이에 통역을 잘 해야 합니다.
그리고 질문 할 때마다 달라지는 AI 의 응답을 로직으로 컨트롤 할 수 있을 정도의 패턴을 유지하도록 해야 합니다.
그런 것들을 달성하기 위해 사용되는 것이 Structured Output 을 유도하는 Prompt들과 함수들의 조합입니다.
오늘 비디오에서는 기존 프로그래밍과 다른 AI 어플리케이션의 프로그래밍에 대해 자세히 알려 드립니다.
https://youtu.be/PcZLXQup_Jk
오늘 강좌에서 사용된 소스코드가 있는 CoLab 페이지는 아래와 같습니다. https://colab.research.google.com/drive/1XlaiMjB63EfkBAm5BfqUBe--Tqxvh32x?usp=sharing
LG_Reflexion_2.ipynb
Colab notebook
colab.research.google.com
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