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에이전틱 프레임워크의 4가지 패러다임 — LLM API 호출 구조
에이전틱 프레임워크 연구에서 도출된 4가지 핵심 구조를 소개합니다. 순차(Sequencing), 분기(Branching), 루핑(Looping) 모델이 대표적이며, 각각은 단순 텍스트-인-텍스트-아웃 API 호출 대비 특정 목표에서 더 나은 성능을 보입니다. LangGraph, Mantra, n8n 같은 라이브러리에서 분기 모델이 널리 구현되었고, 루핑 모델은 REPL 루프로 가장 효과적인 프레임워크로 꼽힙니다.
에이전틱 프레임워크 연구에서 도출된 4가지 핵심 구조 — 순차, 분기, 루핑 모델을 중심으로.
골자
- 기본 도구 — 텍스트-인-텍스트-아웃 API 호출과 JSON 구조화 출력이 가장 원시적인 요소입니다.
- 4가지 패러다임 — 순차(Sequencing), 분기(Branching), 루핑(Looping) 모델이 제시되었으며, 각각 다른 목표에 최적화됩니다.
- 구현 현황 — 분기 모델은 LangGraph, Mantra, n8n 등에서 널리 사용되며, 루핑 모델은 REPL 구조로 가장 효과적입니다.
배경·맥락
- 에이전틱 프레임워크는 LLM API 호출을 다양한 토폴로지와 툴콜 방식으로 구성하는 연구 분야입니다.
- 단순 순차 호출부터 트리·그래프 구조까지, 각 패러다임은 컨텍스트 관리와 툴 사용 분리에 차이를 둡니다.
편집자 한 줄
원문은 4번째 패러다임을 암시하지만 명시되지 않아, 여기서는 공개된 3가지만 정리했습니다.
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