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MJ's Blog
25' AI Agents Live + Labs
인사이트 정리1. 효율적인 에이전트 개발 기존 LangChain 기반 시스템에서 도구 구성과 연결에 많은 시간을 들였다면, ADK는 개발자가 직접 Python 코드로 오케스트레이션 및 동작 정의가 가능해져 더 정밀한 제어와 테스트 가능해 에이전트 개발의 부담을 줄이고 핵심 로직에 집중할 수 있는 구조라고 판단됨 2. 작업 모듈화 root agent ↔ sub agent 구조를 통해 모듈화된 작업 분담이 가능하여 이를 잘 활용하면 사내 검색 시스템 내에서도 task별 분리된 에이전트 설계를 적용 가능할것으로 보임 (예: 문서 요약 ↔ 검색 ↔ 인사이트 추출 분리). 3. 세션 및 상태 관리 State, memorybank, artifact 개념을 활용하면 사용자별 대화 기록이나 작업 맥락을 효과적으로 관리..
AI
2025. 7. 8. 13:27