지식 문서

상태를 읽고 갱신하는 노드와 조건부 엣지를 사용해 에이전트 반복과 종료 조건을 명시합니다.

체크포인트에 상태를 저장하고 interrupt로 실행을 멈춘 뒤 승인·수정·거부 결과로 재개하는 흐름을 설명합니다.

한 번의 요청을 구성하는 프롬프트·모델·검색·도구 실행을 트레이스로 연결해 실패 지점을 찾습니다.

LangChain Runnable을 파이프로 조합해 입력이 프롬프트와 모델, 출력 파서를 지나는 과정을 확인합니다.

한 번 답하는 LLM 호출이 상태·도구·반복을 갖춘 AI 에이전트로 확장되는 구조를 살펴봅니다.

Ollama의 CLI·로컬 API·모델 저장소가 연결되는 흐름을 확인하고 가장 작은 채팅 요청을 실행합니다.

문서를 벡터로 색인하는 준비 단계와 질문 시 관련 문맥을 검색해 답을 만드는 실행 단계를 구분합니다.

모델의 도구 호출 제안, 실제 실행 결과 관찰, 다음 판단이 이어지는 에이전트 루프를 살펴봅니다.

정해진 선택지의 반복 판단을 Jev로 분리하고 생성형 LLM·정책 계층과 연결하는 하네스 구조를 살펴봅니다.