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추론 행동 노드 사용하기

응용 가이드의 튜토리얼은 에이전트리아(Agentria)를 통해 구성할 수 있는 보다 다양한 워크플로 제작 과정을 다룹니다.

본 튜토리얼은 리액트(ReAct) 노드를 사용해 에이전트(Agent)를 구성하고 챗 테스트(Chat Test)를 진행합니다.

이를 통해 스스로 판단하고 실행하는 리액트 에이전트 워크플로(Workflow)를 만들어 볼 수 있습니다.

리액트 노드

리액트 노드는 언어 모델의 추론과 행동 연구를 기반으로 구현된 노드입니다.

리액트 노드는 연결된 리액트 도구(Tools) 중에서 적절한 노드를 선택하고 스스로 판단하여 실행합니다.

연구 논문은 다음 링크의 PDF를 참고하시길 바랍니다.

리액트: 언어 모델에서 추론과 행동의 시너지 효과(ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models)

사전 준비

시작을 위해, 에이전트리아에서 프로젝트(Project)를 생성한 후, 에이전트 캔버스(Canvas)로 진입합니다.

캔버스 진입 절차는 3단계 핵심 가이드의 1단계(프로젝트 생성 및 컴포저 선택)를 참고하시기 바랍니다.

본 튜토리얼을 완료하면 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.

리액트 노드 사용하기
노드 두 개 이상 연결하기
리액트 도구 노드 연결하기
에이전트 워크플로 구성하기
챗 테스트를 통해 워크플로 실행 결과 검증하기

1단계: 인풋 변수 선언

에이전트리아 캔버스에는 기본적으로 스타트 노드(Start Node)와 엔드 노드(End Node)가 하나씩 배치되어 있습니다.

스타트 노드는 전체 흐름을 시작합니다.
엔드 노드는 전체 흐름을 종료합니다.

따라서 ‘리액트 에이전트’ 워크플로를 구성하기 위해서는 먼저 스타트 노드에서 필요한 변수를 선언해야 합니다.

스타트 노드를 더블 클릭하면 노드 편집기가 팝업 형태로 열리며, 이곳에서 자료형과 이름, 설명을 설정하여 변수를 선언할 수 있습니다.

에이전트 스타트 노드는 챗 테스트를 위해 인풋 변수가 기본값으로 설정되어 있습니다.

임의로 필요한 변수를 추가할 수 있습니다.

본 튜토리얼에서는 추가 변수 설정 없이 기본 변수만 사용합니다.

다시 캔버스로 돌아갑니다.

2단계: 드래그 앤 드롭으로 노드 추가

스스로 판단하고 실행할 노드를 추가할 차례입니다.

리액트(ReAct) 노드를 사용하면 사용자의 에이전트가 사용자의 입력 정보를 기억할 수 있습니다.

캔버스 하단의 +노드 추가(Add Node) 버튼을 클릭하여, AI Agent 카테고리에서 리액트 노드를 드래그 앤 드롭(Drag and drop) 방식으로 배치합니다.

3단계: 리액트 도구 노드 추가

리액트 노드는 연결한 도구 중에서 작업에 필요한 도구를 선택하고 실행합니다.

도구 노드로 사용할 노드를 추가합니다.

본 튜토리얼은 다음 세 가지 노드를 사용합니다.

웹 도구(Web Tools) : DuckDuckGo 웹 서치(Web Search) 노드
어빌리티(Ability)
AI 에이전트(Agent) : 장기 기억 메모리(Long-term Memory Reader) 노드

어빌리티 노드는 기존에 만들어 둔 어빌리티를 API로 배포한 후에 불러와 사용할 수 있습니다.

본 튜토리얼은 AI 노드 활용하기 워크플로를 사용합니다.

4단계: 엣지로 노드 연결하기

1) 기본 구조

스타트 노드에서 입력받은 변수들을 리액트 노드에서 사용하기 위해서는 두 노드를 연결해야 합니다.

이 연결선을 엣지(Edge)라고 부릅니다.

스타트 노드의 오른쪽에 있는 아웃 핀(Out-Pin)을 리액트 노드 왼쪽에 있는 인 핀(In-Pin)과 엣지로 연결하면, 스타트 노드의 입력값이 리액트 노드로 전달됩니다.

2) 리액트 구조

리액트 노드는 리액트 도구를 연결하여 어떤 도구를 사용할지 판단하고 실행합니다.

리액트 노드는 아웃 핀 아래에 툴 핀(Tool-Pin)이 있습니다.

툴 핀과 각 도구 노드의 인 핀을 연결합니다.

5단계: 도구 노드 설정

도구 노드는 단일 노드만 가능합니다.

여러 단계의 흐름을 도구화하고 싶다면 어빌리티 형태로 만들어 노드를 단일화 해야 합니다.

리액트 노드는 도구 노드의 이름과 설명을 기반으로 사용 여부를 판단합니다.

따라서 노드의 이름과 설명을 자세하고 명확하게 작성할수록 성능을 기대할 수 있습니다.

노드에 마우스를 올리고 편집 아이콘을 클릭하면 노드 제목과 설명을 수정할 수 있습니다.

각 노드에 적절한 이름과 설명을 추가합니다.

예시:

DuckDuckGo Web Search Node
- Use this when you need to search the web.
Today’s Fortune Ability Node
- Use this ability when you want to generate today’s fortune. It serves as a tool for a ReAct Agent, implemented in the form of an ability node.
Retrieve Long-term Memory
- Retrieve the stored memory by topic to summarize previous conversations for the purpose of grounding the user's input or thoughts. If the previous conversation doesn't have the information you need, you can fill in the gaps in long-term memory. Query must be input in the same language as user input.