Planning
계획
Planning(계획)은 AI Agent에서 중요한 개념입니다. LLM이 상태를 유지하며 도구를 선택·호출하고 관찰 결과를 다음 행동에 반영하는 반복 과정 안에서 이 단계가 받는 입력, 수행하는 처리, 다음 단계로 전달하는 결과를 연결해 이해합니다.
WHY SHOULD I KNOW THIS?
왜 알아야 하나?
계획을 단독 용어로 외우지 않고 실제 AI Agent 시스템에서의 역할과 트레이드오프를 이해해야 설계·디버깅·평가 시 원인을 추적할 수 있습니다.
WHERE IS IT USED?
어디에 사용되나?
Tool Calling업무 자동화Agentic RAG멀티스텝 작업
19.07 CONCEPT VIEW
Goal → Subtasks → Actions
이 Topic은 이후 실제 계산/시각화 학습 시뮬레이션으로 확장됩니다.
AGENT STATE MACHINE
CURRENTGOAL
사용자 목표 확인
State + Observation → Next Action
Agent는 LLM 자체와 동일한 개념이 아닙니다. 애플리케이션이 모델, Tool 실행, State, 종료 조건을 연결해 반복을 제어합니다.
Agent는 LLM 자체와 동일한 개념이 아닙니다. 애플리케이션이 모델, Tool 실행, State, 종료 조건을 연결해 반복을 제어합니다.
INTERACTIVE CONCEPT LABAGENT LOOP LAB
CURRENT STAGE1 / 6 · Goal
Goal → Subtasks → Actions
노드를 클릭하거나 PLAY FLOW를 눌러 정보가 어떻게 이동하는지 단계별로 확인하세요. 슬라이더는 시각적 영향도를 조절합니다.
이 Topic에서 알아야 할 핵심
✓Goal → Subtasks → Actions
✓Plan 수정
✓실행 결과 기반 재계획
이해 확인 질문
Q1Planning은 전체 AI Agent 흐름의 어느 위치에 있는가?
Q2계획 단계의 입력과 출력은 무엇인가?
Q3이 단계를 잘못 설계하면 어떤 품질 또는 운영 문제가 생기는가?
CATEGORY
AI AGENTLLM이 도구와 상태를 이용해 여러 단계를 수행하는 Agent 시스템을 이해합니다.
CURRENT PATH
19.07 Planning이 Topic의 위치와 앞뒤 순서를 항상 Curriculum 기준으로 유지합니다.