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도구 호출과 RAG 컨텍스트, MCP 메타데이터로 들어오는 인젝션과 PII 누출을 어떤 시스템 통제로 흡수할지 정리합니다.

멀티에이전트 시스템의 Micro-Meso-Macro 3중 피드백 루프 설계와 동적 가중치 조정

LangGraph StateGraph 기반 멀티에이전트 오케스트레이션과 Durable Execution 설계

훈련이 아닌 추론 시점에서 더 많은 계산을 투입하여 성능을 끌어올리는 패러다임

LLM의 내부 지식만 사용하는 대신, 외부 데이터베이스에서 관련 정보를 검색하여 응답 생성에 활용하는 기법

Multi-Agent Debate에 공유 지식 풀을 도입하여 토론 품질을 높이는 확장 기법

여러 AI 에이전트가 서로 토론하며 문제를 해결하는 방식. 다양한 관점과 상호 검증으로 더 나은 답에 도달한다

ToT, ReAct, Reflexion, MCTS를 통합한 에이전트 프레임워크

하나의 경로가 아닌 여러 경로를 동시에 탐색하여 최적의 해결책을 찾는 추론 기법

모델 자체 판단이 아닌, 외부 도구(검색, 코드 실행, 계산기)를 사용해 답변을 검증하고 개선하는 기법

같은 모델에게 피드백을 요청하고, 그 피드백을 바탕으로 답변을 반복 개선하는 기법

실패를 언어로 분석하고 메모리에 저장하여 같은 실수를 반복하지 않는 자기 개선 기법

Reasoning + Acting - 생각한 후 도구를 사용하고, 결과를 관찰하는 순환 구조

Let's think step by step - 일부 대형 모델의 복잡한 추론 성능을 크게 높인 프롬프팅 기법