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| Code Block | ||
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Thought -> Action -> Observation -> Thought -> ... |
AgentWin AgentZero 식으로 바꾸면 더 쉽다.
| Code Block | ||
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생각한다 -> 도구를 부른다 -> 즉시 결과인지, 나중 결과인지 본다 -> 기다리거나 다시 생각한다 -> 끝나면 사용자에게 보고한다 |
논문 ReAct는 주로 관찰이 곧바로 돌아오는 장면을 다룬다. 하지만 실제 앱은 다르다. 테스트는 몇 초에서 몇 분이 걸릴 수 있고, 다른 AI 터미널의 응답은 언제 끝날지 모르며, 파일 작업이나 외부 호출도 비동기다. 그래서 AgentWin은 AgentZero는 원본 ReAct에 Waiting이라는 현실적인 중간 상태를 덧붙였다.
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상태 머신은 메시지 계약이 분명해야 돌아간다. AgentWin은 AgentZero는 ReAct용 메시지를 따로 정의했다.
메시지 | 역할 |
|---|---|
| 세션 시작 |
| UI에 중간 상태 전달 |
| 외부 완료 시그널 전달 |
| 사용자 취소 |
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2025~2026년 프레임워크는 많다. LangGraph, OpenAI Agents SDK, AutoGen, CrewAI, Semantic Kernel 모두 장점이 있다. 그런데 AgentWin은 AgentZero는 왜 굳이 액터 모델을 붙잡았을까?
관점 | 일반적인 에이전트 프레임워크 | Akka 액터 |
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상태 | dict, 히스토리, 러너 내부 상태 |
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장애 복구 | 수동 재시도 중심 | 감독 전략 내장 |
동시성 | async 코드 설계에 크게 의존 | 액터 경계로 자연 격리 |
분산 확장 | 별도 설계 필요 | Akka 계열과 자연 연결 |
타임아웃/대기 | 개별 구현 필요 |
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| Info |
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NEXT - PART 3 PART 2가 “사회자에게 기다리는 법을 가르치는 설계 편”이었다면, PART 3는 “그 사회자를 실제 무대에 올려 보니 무슨 일이 벌어졌는지 보는 구현 완성편”이다. -> ReAct는 실제 코드에서 어떻게 살아 움직이는가 — AgentWin AgentZero 구현 완성편 [PART 3] |
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