ReAct 루프 기반 Multi-Step Agent 설계를 통한 도구 체이닝 구현

From One Tool to a Plan — Multi-Step Agents with NVIDIA NIM

Torkian2026년 6월 21일13분intermediate

AI 요약

Context

단일 도구 호출 방식의 Shallow Agent는 복합적인 질문에 대응하지 못하는 한계 존재. 특정 정보 획득 후 이를 기반으로 추가 연산을 수행해야 하는 의존성 해결을 위한 구조적 변화 필요.

Reason-Act-Observe의 순환 구조인 ReAct 패턴을 Python while 루프로 구현하여 모델의 자가 판단 기반 도구 호출 설계
search_campus_info와 days_until_weekday 간의 데이터 의존성을 강제하여 단일 호출로는 해결 불가능한 Multi-step 시나리오 구축
Llama-3.3-70b-instruct 모델을 채택하여 복잡한 도구 시퀀싱 과정에서 발생하는 추론 손실 최소화
도구 스키마 내에 단순 목적이 아닌 실행 순서에 대한 힌트를 포함하여 모델의 의사결정 정확도 향상
실행 경로를 추적하는 Trace 시스템을 구축하여 비결정적인 모델 행동을 제어하고 가시성 확보
기존의 Retrieval 및 Guardrail 모듈을 루프 내부에 통합하여 안전성과 지식 기반 응답 동시 확보

실천 포인트

1. 복합 작업 수행을 위해 도구 간 입력/출력 의존성을 명확히 정의했는가

2. 모델이 도구 호출 순서를 인지할 수 있도록 스키마 설명에 시퀀스 힌트를 제공했는가

3. 무한 루프 방지를 위한 Step Cap(최대 단계 제한)을 설정했는가

4. 추론 과정을 검증할 수 있는 Trace 로그 시스템을 갖추었는가

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