Agentic RAG 서베이 논문을 읽고 에이전트 구성 요소, 에이전트 워크플로 패턴, Agentic RAG 시스템 분류를 정리한다.

LangGraph로 그래프 상태·도구·노드·엣지를 직접 정의해 ReAct 에이전트를 처음부터 구현한다.

LangGraph 메모리 저장소에 임베딩 인덱스를 설정해 메모리를 의미 기반으로 검색하고, 이를 에이전트에서 활용하는 방법을 정리한다.

create_react_agent의 response_format으로 출력 스키마를 지정해 ReAct 에이전트에서 구조화된 응답을 받는 방법을 정리한다.

create_react_agent의 prompt 인자로 원하는 프롬프트를 설정하는 방법을 정리한다.

create_react_agent에 체크포인터(MemorySaver)를 전달해 thread_id 단위로 대화를 기억하게 하는 방법을 정리한다.

ReAct의 개념과 LangGraph pre-built create_react_agent로 에이전트를 정의하고 실행하는 방법을 정리한다.

LangGraph의 pre-built ToolNode로 도구를 정의하고, tool_calls가 담긴 AIMessage로 직접 호출하는 방법을 정리한다.

Agent 를 생성할때 Tools-Calling 를 LangChain 을 통해 정의하는 방법

Ollama 를 이용해서 local LLM 을 다루는 방법을 살펴보자

InjectedToolArg로 도구 인자를 모델에게서 숨기고 실행 시점에 값을 주입하는 방법을 정리한다.

Agent 를 생성할때 Tools 를 LangChain 을 통해 정의하는 방법

Agent 에 대한 정의와 LangChain 에서의 에이전트를 알아보자

Qwen 모델에서의 Tool Calling 방식과 langgraph 를 이용하여 React Agent 만들기