용어집

에이전트

에이전트 (Agent): 도구와 상호 작용하고, 복잡한 워크플로를 처리하며, 사용자와 소통할 수 있는 AI 엔티티.
LLM (대규모 언어 모델) (Large Language Model): 에이전트 기능을 지원하는 기반 AI 모델.
메시지 (Message): 에이전트 시스템의 통신 단위로, 사용자, 어시스턴트 또는 시스템에서 전달되는 데이터를 나타냄.
프롬프트 (Prompt): 사용자, 어시스턴트 및 시스템의 메시지로 구성되어 LLM에 제공되는 대화 기록.
시스템 프롬프트 (System prompt): 에이전트의 동작을 안내하고, 역할을 정의하며, 작업에 필요한 주요 정보를 제공하기 위해 에이전트에 주어지는 지침.
컨텍스트 (Context): 대화 기록 및 도구에 접근하여 LLM 상호 작용이 발생하는 환경.
LLM 세션 (LLM session): 대화 기록, 사용 가능한 도구 및 요청을 만드는 메서드를 포함하여 LLM과 상호 작용하는 구조화된 방식.

전략 (Strategy): 순차적인 서브그래프로 구성된 에이전트의 정의된 워크플로. 전략은 에이전트가 입력을 처리하고, 도구와 상호 작용하며, 출력을 생성하는 방법을 정의. 전략 그래프는 노드 간의 전환을 나타내는 엣지로 연결된 노드로 구성.

그래프 (Graph): 에이전트 전략 워크플로를 정의하는, 엣지로 연결된 노드 구조.
노드 (Node): 특정 작업 또는 변환을 나타내는 에이전트 전략 워크플로의 기본 구성 요소.
엣지 (Edge): 에이전트 그래프의 노드 간 연결로, 작업의 흐름을 정의하며, 각 엣지를 따를 시점을 지정하는 조건이 종종 포함됨.
조건 (Conditions): 특정 엣지를 따를 시점을 결정하는 규칙.
서브그래프 (Subgraph): 자체 도구 세트, 컨텍스트 및 책임을 가진 에이전트 전략 내의 독립적인 처리 단위. 서브그래프 작업에 대한 정보는 서브그래프 내에 캡슐화되거나 AgentMemory 기능을 사용하여 서브그래프 간에 전송될 수 있음.

도구 (Tool): 에이전트가 특정 작업을 수행하거나 외부 시스템에 접근하는 데 사용할 수 있는 함수. 에이전트는 사용 가능한 도구와 그 인수를 알고 있지만, 구현 세부 사항은 알지 못함.
도구 호출 (Tool call): 제공된 인수를 사용하여 특정 도구를 실행하도록 LLM에서 요청하는 것. 함수 호출과 유사하게 작동.
도구 디스크립터 (Tool descriptor): 이름, 설명 및 매개변수를 포함하는 도구 메타데이터.
도구 레지스트리 (Tool registry): 에이전트가 사용할 수 있는 도구 목록. 레지스트리는 에이전트에 사용 가능한 도구를 알려줌.
도구 결과 (Tool result): 도구를 실행하여 생성된 출력. 예를 들어, 도구가 메서드인 경우 결과는 해당 반환 값이 됨.

기록 압축 (History compression): 다양한 압축 전략을 적용하여 토큰 사용량을 관리하기 위해 대화 기록의 크기를 줄이는 과정. 자세한 내용은 기록 압축을 참조하세요.

EventHandler: 다양한 에이전트 이벤트를 모니터링하고 응답할 수 있도록 하는 기능으로, 워크플로 전반에 걸쳐 에이전트 수명 주기 추적, 오류 처리 및 도구 호출 처리를 위한 훅(hook)을 제공함.

AgentMemory: AI 에이전트가 여러 대화에 걸쳐 정보를 저장, 검색 및 사용할 수 있도록 하는 기능. 자세한 내용은 AgentMemory를 참조하세요.
개념 (Concept): 키워드, 설명 및 사실 유형을 포함하여 AgentMemory 기능에서 관련 메타데이터와 함께 정보를 분류하는 범주. 개념은 에이전트가 기억하고 불러올 수 있는 AgentMemory 시스템의 기본 구성 요소. 자세한 내용은 AgentMemory를 참조하세요.
사실 (Fact): AgentMemory 시스템에 저장된 개별 정보 조각. 사실은 개념과 연관되어 있으며 단일 값 또는 여러 값을 가질 수 있음. 자세한 내용은 AgentMemory를 참조하세요.
메모리 스코프 (Memory scope): 사실이 관련 있는 컨텍스트. 자세한 내용은 AgentMemory를 참조하세요.