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

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.

여러 데이터 변경을 한 처리 단위로 묶고 COMMIT과 ROLLBACK의 차이를 확인합니다.