Custom LLM Agent 구축하기 (From Scratch)

이 게시물은 Langchain이나 Langgraph 없이 Python으로 LLM을 활용해 자연어 질문에 맞는 함수를 실행하는 에이전트를 구현하는 방법을 설명합니다.

핵심 내용

• ReAct(Reasoning, Action) 에이전트 방식을 사용하여 다중 대화(turn)를 통해 LLM이 질문을 분석하고 필요한 함수와 매개변수를 찾아 실행
• 서울의 현재 시간을 묻는 질문에 대해 LLM이 '시간 도구'를 호출하여 결과를 반환하는 과정을 단계별로 시연
• Prompt 설계가 매우 중요하며, LLM 성능과 프롬프트에 따라 함수 호출 성공 여부가 좌우됨
• 직접 구현한 Multi-turn 대화 예제 코드를 통해 agent 동작 구조를 상세히 설명

적용 및 한계

본 예제는 LLM Agent의 기본 원리를 이해하는 데 도움을 주며, 실제 서비스에 적용할 때는 모델 성능과 프롬프트 튜닝이 필수적임을 강조합니다.