Agent 관련 질문
미해결
AI 에이전트로 구현하는 RAG 시스템(w. LangGraph)
안녕하세요. LangGraph 공부하면서 질문이 생겨 이렇게 질문을 남기게 되었습니다. add_messages를 사용하여 데이터를 append하거나, MessageState를 사용하여 append 하거나 결국 같은 결과를 얻을 것 같은데 정확한 차이가 궁금합니다. # 기본 State 초기화 방법을 사용 class GraphState(TypeDict): messages : Annotated[list[AnyMessage], add_messages] -> MemorySaver 기능도 있다. from langgraph.graph import MessageState class GraphState(MessageState): # messages 키는 기본 제공 - 다른 키를 추가하고 싶을 경우 아래 주석과 같이 적용 가능 documents : List[Document] grade : float num_generation : int create_react_agent 관련 질문 https://rudaks.tistory.com/entry/langgraph-Multi-agent-supervisor 위 URL만 보면 create_react_agent는 conditional_edge의 역할을 똑똑한 에이전트가 대체한다는 느낌인 것 같은데 맞을까요? 답변 부탁드리겠습니다. 감사합니다.
- llm
- langchain
- rag
- ai-agent
- langgraph
- stategraph
- create_react_agent
김재연
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