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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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이번 영상에서는 LangGraph의 Plan & Execute 추론을 다룬 소스코드 분석 마지막 편입니다.

 

소스코드 분석이지만 개발자가 아닌 분들도 보시면 재미 있으실 겁니다.

 

AI 분야에서 추론은 어떻게 진행되는지 한번 확인해 보세요.

 

사용자의 질문을 작은 Task들로 나누고, 이를 하나하나 단계적으로 실행하면서 **Re-plan(재계획)**하는 과정을 구현했습니다.

 

이러한 접근 방식 덕분에, 더 높은 수준의 정보를 사용자에게 제공할 수 있는 AI Agent를 만들 수 있습니다.

 

🎯 과연 이 방식이 ChatGPT, Claude, DeepSeek, Perplexity 같은 최신 AI 모델들과 비교했을 때 어떤 차이를 보일까요?

 

실험을 위해 **"가장 유명한 K-Pop 걸그룹의 각 멤버 생일을 알려줘"**라는 질문을  AI 모델들에게 던졌습니다:

 

비디오에서 이 소스코드가 답한 내용과 현재 가장 성능이 좋은 AI 모델들이 답한 내용을 비교해 보세요.

 

특히 DeepSeek R1 의 추론과 답은 놀랍더라구요.

 

https://youtu.be/dtyjji0Mgxo?si=1_SFwLZDKvTs5Htk



 

 

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이제 본격적으로 Plan & Execute 의 소스코드를 분석하고 실행해 봅니다.

 

AI 어플리케이션 개발자가 되시고 싶거나 어떻게 개발하는지 대략이라도 알고 싶으신 분들에게 도움이 될 겁니다.

 

이 AI 어플리케이션은 User의 질문을 받으면 그 질문에 답하지 않습니다.

더 좋은 답을 만들기 위해서 정답을 찾을 계획을 세웁니다.

 

바로 Plan 단계를 구현한 소스코드를 분석하고 직접 실행해 보겠습니다.

 

State Management, create Tool, create_react_agent, 

AI Agent 어플리케이션을 개발하기 위한 핵심 개념들을 배웁니다.

 

그리고 그 기술들을 사용해서 Planning Agent를 만드는 방법을 배웁니다.

 

"가장 유명한 K-Pop Girl group 멤버들의 생일은?"

 

이 질문에 과연 이 AI Agent 는 어떻게 답했을까요?


이 영상에서 확인해 보세요.

 

https://youtu.be/-FHz4VQh8qE?si=-G_egrCsjd7Q_mqC

 

 

 

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