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작성일: 2026년 01월 19일카테고리: AI, RAG, Agent키워드: Agentic RAG, LLM Agent, Tool Calling, ReAct, Self-Correction요약기본 RAG는 "질문 → 검색 → 답변"의 고정된 파이프라인을 따른다. Agentic RAG는 이 구조를 탈피하여, LLM이 스스로 검색 도구를 선택하고, 결과를 평가하며, 필요시 재검색하는 자율적 시스템이다. 이 글에서는 Agentic RAG의 핵심 메커니즘인 에이전트 루프와 도구 호출(Tool Calling)을 분석한다.기본 RAG의 한계고정된 파이프라인[기본 RAG]질문 → 벡터 검색(1회) → LLM → 답변이 구조의 문제점:단일 검색: 검색 결과가 부족해도 재검색 불가고정 도구: 벡터 검색만 사용, 다른 도구 ..

작성일: 2026년 1월 9일카테고리: AI, LangGraph, Agent, Workflow Design키워드: LangGraph, 상태 그래프, 워크플로우 설계, 조건부 분기, 순환 그래프, 에이전트 아키텍처시리즈: 온톨로지 + AI 에이전트: 세무 컨설팅 시스템 아키텍처 (12부/총 20부)대상 독자: 온톨로지에 입문하는 시니어 개발자요약10부에서 LangChain 체인을, 11부에서 RAG를 다뤘다. 하지만 실제 세무 분석은 단순 질문-응답이 아니다. 데이터 조회 → 검증 → 분석 → 리포트 생성처럼 여러 단계를 거쳐야 하고, 중간에 조건에 따라 다른 경로로 분기해야 한다. 이 글에서는 복잡한 워크플로우를 그래프로 모델링하는 LangGraph의 설계 원리를 분석하고, 세무 분석 시스템에 적합한 아..