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결론
LLMs 최신 소프트웨어 에이전트의 인지적 핵심을 제공하지만 원시 모델 호출만으로는 의도적이고 강력하며 제어 가능한 인텔리전스를 달성하기에 충분하지 않습니다. 출력 생성에서 구조화된 추론 및 목표 정렬 동작으로 이동하려면 모델이 입력을 처리하고 컨텍스트를 관리하며 작업을 조정하는 방법을 정의하는 의도적인 워크플로 패턴에 LLMs을 포함해야 합니다.
LLM 워크플로는 에이전트의 인지 모듈을 구축하기 위한 기반을 도입합니다.
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프롬프트 체인은 복잡한 추론을 감사 가능한 모듈식 단계로 나눕니다.
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라우팅을 통해 지능형 작업 분류 및 대상 위임이 가능합니다.
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병렬화는 처리량을 가속화하고 다양한 추론을 촉진합니다.
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에이전트 오케스트레이션은 작업 분해 및 역할 기반 실행을 통해 다중 에이전트 협업을 구성합니다.
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평가자(반사 구체화 루프)를 사용하면 자체 개선, 품질 제어 및 정렬 검사를 수행할 수 있습니다.
각 워크플로는 에이전트의 요구 사항, 작업의 복잡성 및 사용자의 기대치에 맞게 조정할 수 있는 구성 가능한 패턴을 나타냅니다. 이러한 워크플로는 상호 배타적이지 않습니다. 이들은 종종 동적 추론, 다중 에이전트 조정 및 엔터프라이즈급 신뢰성을 지원하는 하이브리드 아키텍처에 결합되는 구성 요소입니다.
에이전트 워크플로 패턴에 대한 다음 장으로 전환하면 이러한 LLM 워크플로가 더 큰 시스템 내에 임베디드 구조로 다시 나타나 목표 위임, 도구 오케스트레이션, 의사 결정 루프 및 수명 주기 자율성을 지원합니다. 이러한 LLM 워크플로를 마스터하는 것은 텍스트뿐만 아니라 추론, 적응 및 의도적으로 행동하는 소프트웨어 에이전트를 설계하는 데 필수적입니다.
