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결국 AgentWin의 ReAct 구현은 “LLM이 스스로 똑똑해졌다”는 이야기가 아니라, LLM이 일할 수 있는 런타임을 어떻게 설계했는가에 대한 사례다. 그 점에서 Akka 액터 모델은 단순한 동시성 프레임워크가 아니라, 에이전트 런타임을 조직하는 뼈대로 작동했다.
부록 : 실제 작동장면 - AgentZero 소개 이미지와는 다르게 화려함은 없으며 투박한 DEV TOOL같은 룩앤픽
- 왼쪽 온디바이스 젬마기반 설계가능 React 기초개념을 적용한 Agent, 우측 좌측보다 더 똑똑한 작업자 CLI Agent
- 클코드에게 작업에 작업설계까지 맡기면.. 제약된 통신방법만 알려주어도 대화과정중 최적화 루틴을 찾는다. 심지어 코덱스까지 어떻게든 제어하는것은 이미 검증
- 깡통 LLM에 더 똑독한 AgentCLI를 제어할수 있는 능력을 부여하는것은 어려운 여정의 시작
- 이 버전은 너의 이름을 부르기 전 적어도 악수를 성공한 버전 , 너의 이름을 부르지 않았더니 툴체인이 claude* 전체에게 메시지를 보내더니 다음 준비중으로 만든 팀미팅룸을 만들고 허공의 미팅룸에서 무한툴체인 궤도를 그림
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