Tool LLM 입문: ReAct·HuggingGPT·ToolLLM으로 이해하는 도구 사용 AI 에이전트
AI 에이전트가 똑똑해 보이는 진짜 이유는 외부 도구 사용에 있다. 도구 사용 LLM의 등장 배경과 ReAct, HuggingGPT, ToolLLM 세 편의 대표 연구를 쉽게 정리했다.
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ReAct 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 13편을 최신순으로 모았습니다.

AI 에이전트가 똑똑해 보이는 진짜 이유는 외부 도구 사용에 있다. 도구 사용 LLM의 등장 배경과 ReAct, HuggingGPT, ToolLLM 세 편의 대표 연구를 쉽게 정리했다.
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AI 에이전트는 결국 도구를 붙인 LLM의 반복 호출이다. 2026년 현장의 관점에서 에이전틱 루프와 ReAct 패턴, 도구 정의 방식, 가드레일 문제, 그리고 MCP의 실시간 도구 갱신까지 코드와 함께 풀어낸 강의 정리다.
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LangChain이 무엇이고 왜 에이전트 개발에 쓰이는지, ReAct 기반 추론과 도구 호출, 파서·프롬프트 유형, LLM·체인·도구 구성 요소를 강연 내용 그대로 정리했습니다.
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ChatGPT 같은 LLM부터 워크플로, 그리고 스스로 추론·행동하는 AI 에이전트까지의 차이를 음식 추천 예시로 단계별로 풀어내고, RAG와 ReAct 같은 용어도 쉽게 정리했습니다.
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ChatGPT는 쓰지만 AI 에이전트가 뭔지 헷갈린다면. LLM 챗봇, 정해진 워크플로, 스스로 판단하는 에이전트의 차이를 일상 예시로 3단계에 걸쳐 쉽게 풀어낸다.
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같은 질문도 프롬프트에 따라 답이 달라진다. 온도 등 모델 설정부터 제로샷·퓨샷, 생각의 사슬, 자기 일관성, 생각의 나무, ReAct까지 LLM에서 더 정확한 답을 얻는 프롬프트 기법을 예시와 함께 정리했다.
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AI 에이전트의 본질은 '도구를 든 LLM이 반복 루프를 도는 것'이다. 인지·추론·행동·관찰의 루프, 도구 호출 구조, 메모리 한계, 그리고 흔한 6가지 실패 모드를 정리한다.
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IBM이 설명하는 프롬프트 엔지니어링 4가지 기법. RAG로 도메인 지식에 근거를 두고 생각의 사슬·ReAct·DSP를 조합해 거대 언어모델의 환각을 줄이는 법을 소개합니다.
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질문에 답만 하는 챗봇과 달리 스스로 판단하고 행동하는 AI 에이전트의 정의, 추론·행동·관찰로 이어지는 ReAct 루프, RAG, 워크플로와의 차이, 활용 사례와 주의점을 정리했다.
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언어모델 기초부터 프롬프트 엔지니어링, React 챗봇, JSON 스키마 구조화 출력, 클린 아키텍처까지. 모쉬의 개발자용 AI 강의 도입부를 한국어로 정리했습니다.
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AI 에이전트의 기본 개념과 세 가지 동작 패턴을 정리하고, 구글 ADK로 계획·작성·검증을 거치는 블로그 작성 에이전트를 단계별로 직접 만드는 과정을 소개합니다.
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기술 배경이 없어도 AI 에이전트를 이해할 수 있도록 LLM, AI 워크플로, AI 에이전트를 단계별로 비교하고 RAG와 ReAct 개념까지 쉽게 풀어 설명합니다.
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IBM의 설명 영상을 정리했다. 단일 모델에서 복합 AI 시스템으로의 전환, 제어 논리를 LLM에 맡기는 에이전트적 접근, 추론·행동·메모리라는 세 가지 핵심 능력, 그리고 ReAct 구성 방식과 자율성의 트레이드오프를 짚는다.
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