나만의 ReAct 구현하기 : ReAct를 활용한 추론과 작업 자동화

이 게시물은 ReAct(Reasoning + Action) 프레임워크를 활용하여 LLM 기반 추론과 작업 자동화를 구현하는 방법을 소개합니다.

ReAct의 핵심 구성 요소

• Agent, AgentExecutor, Tools, Toolkits 등으로 구성되어 단계적 작업 수행과 데이터 소스 상호작용 지원
• 프로그래밍 데코레이터(@tool)를 활용해 기능을 에이전트에 쉽게 통합

AWS 생태계와의 통합

• AWS 서비스와 SaaS 애플리케이션을 연동해 업무 자동화와 생산성 향상 가능
• 예시로 Jira, Asana 등의 프로젝트 관리 도구와 통합한 워크플로우 간소화 사례 소개

한계점 및 고려사항

• 복잡한 워크플로우 구성에 시간 소요
• LLM 성능은 데이터 품질과 프롬프트 엔지니어링에 의존