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이 글의 사례는 모두 AgentWin(개발 중)의 실제 코드/로그/평가 보고서에서 나왔다. 다이어그램 안의 텍스트는 모두 영문으로 되어 있다 — 모델은 언어와 무관해야 하고, 개발자라면 언어와 무관하게 읽혀야 한다는 의도다.

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Info

2편: 일반 LLM을 워크 에이전트로 — ReAct 액터 플래닝

1편의 물음표에서 시작한다. “일반 LLM을 어떻게 일하는 에이전트로 바꿀 것인가?”

  • 완료 시그널 부재 문제 — 동기 루프의 구조적 한계
  • ReAct 패턴 — 추론과 행동의 합주 (Yao et al. 2022)
  • Akka Become() 상태 머신 — LLM에게 “기다림”을 가르치다
  • 에이전트 프레임워크 비교 — 왜 액터 모델인가
  • Phase 2~4 구현 로드맵

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