나만의 ReAct 구현하기 : ReAct를 활용한 추론과 작업 자동화

이 글은 'ReAct(Reasoning + Action) 프레임워크와 LLM을 활용한 추론 및 작업 자동화'에 대한 AWS Ambassador Meetup 2024 세션의 인사이트를 정리한 내용입니다. ReAct는 LLM을 단순한 데이터 암기 모델이 아닌, 복잡한 작업을 단계적으로 수행하거나 다양한 데이터 소스와 상호작용하는 추론 엔진으로 활용하는 접근 방식입니다.

글에서는 ReAct의 주요 구성 요소인 Schema, Agent, AgentExecutor, Tools, Toolkits를 소개하고, `@tool` 데코레이터를 활용하여 함수를 도구로 정의하고 에이전트에서 호출하는 핵심 예제를 보여줍니다. 또한, AWS 생태계를 활용한 ReAct 구현 및 업무 자동화 가능성을 탐구합니다.