LangGraph 기반의 모듈형 Agentic RAG 튜토리얼로, 계층형 인덱싱과 대화 메모리, 질의 명확화 기능을 제공합니다.
FareedKhan-dev/all-agentic-architectures
LangGraph 기반으로 35가지 에이전트 AI 아키텍처를 구현한 Python 라이브러리이자 실행 가능한 Jupyter 교재입니다.
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- 4개월 전
어떤 프로젝트인가요?
이 프로젝트는 Reflexion, Tree of Thoughts, LATS, GraphRAG, MemGPT, Voyager, STORM 등 연구 문헌에 등장하는 다양한 에이전트 AI 패턴을 실행 가능한 Architecture 클래스로 제공합니다. 모든 클래스는 동일한 run(task) 인터페이스를 노출하고 같은 형태의 결과를 반환하므로, 호출 코드를 바꾸지 않고도 패턴을 교체할 수 있습니다.
이 라이브러리는 OpenAI, Anthropic, Groq, Ollama, Google 등 여러 LLM 제공업체를 지원하며, 환경 변수로 제공업체를 전환할 수 있습니다. 각 아키텍처에는 실행 결과가 포함된 Jupyter 노트북이 제공되고, 저장소에는 아키텍처를 서로 비교하는 17개 작업 벤치마크도 포함되어 있습니다.
실제 사용에서 각 패턴이 어떻게 다른지 배우려는 개발자나, LangGraph 기반 에이전트 워크플로를 직접 구축하기 위한 검증된 출발점이 필요한 개발자에게 적합합니다.
핵심 기능
- 0135가지 에이전트 패턴을 일관된 run(task) 인터페이스로 구현합니다.
- 02환경 변수로 전환할 수 있는 9개 LLM 제공업체를 지원합니다.
- 03각 아키텍처에 실행 가능한 Jupyter 노트북이 제공됩니다.
- 04동일한 작업으로 아키텍처를 비교하는 17개 작업 벤치마크를 포함합니다.
- 05LangGraph 상태 머신을 기반으로 합니다.
- 06안전 게이트를 두고 실제 Playwright 브라우저를 제어하는 BrowserAgent를 포함합니다.
활용 사례
- 실제 사용에서 reflection, search, RAG, 멀티 에이전트 패턴이 어떻게 다른지 학습합니다.
- 에이전트 워크플로를 프로토타이핑하고, 사용할 아키텍처를 결정하기 전에 후보들을 비교합니다.
- 에이전트 코드를 다시 작성하지 않고 LLM 제공업체를 전환합니다.
- 공유되고 검증된 인터페이스에 새로운 에이전트 패턴을 추가합니다.
빠른 시작
- 1
extras를 포함해 라이브러리를 설치합니다
pip install "agentic-architectures[nebius,faiss,tavily]" - 2
get_llm을 사용해 작업에서 Reflection 아키텍처를 실행합니다
사용 전 알아둘 점
- 기본 예제를 실행하려면 Nebius, OpenAI 또는 Anthropic 같은 유료 LLM 제공업체의 API 키가 필요합니다.
- 벤치마크 결과는 모델을 한 번 실행한 결과이며, 전체 정답률은 78%에 불과합니다.
- 전체 테스트 스위트와 제공업체 설정에는 virtualenv와 키가 담긴 .env 파일이 필요합니다.
토픽
자주 묻는 질문
- all-agentic-architectures은(는) 무엇인가요?
- LangGraph 기반으로 35가지 에이전트 AI 아키텍처를 구현한 Python 라이브러리이자 실행 가능한 Jupyter 교재입니다. 이 프로젝트는 Reflexion, Tree of Thoughts, LATS, GraphRAG, MemGPT, Voyager, STORM 등 연구 문헌에 등장하는 다양한 에이전트 AI 패턴을 실행 가능한 Architecture 클래스로 제공합니다. 모든 클래스는 동일한 run(task) 인터페이스를 노출하고 같은 형태의 결과를 반환하므로, 호출 코드를 바꾸지 않고도 패턴을 교체할 수 있습니다.
- all-agentic-architectures은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?
- all-agentic-architectures은(는) MIT 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.
- all-agentic-architectures은(는) 아직 유지보수되고 있나요?
- 6개월 이내 업데이트. all-agentic-architectures의 마지막 커밋은 2026년 6월 22일입니다.
- all-agentic-architectures은(는) 어디에 사용할 수 있나요?
- 실제 사용에서 reflection, search, RAG, 멀티 에이전트 패턴이 어떻게 다른지 학습합니다. 에이전트 워크플로를 프로토타이핑하고, 사용할 아키텍처를 결정하기 전에 후보들을 비교합니다. 에이전트 코드를 다시 작성하지 않고 LLM 제공업체를 전환합니다. 공유되고 검증된 인터페이스에 새로운 에이전트 패턴을 추가합니다.
- all-agentic-architectures는 어떻게 설치하나요?
- extras를 포함해 라이브러리를 설치합니다: pip install "agentic-architectures[nebius,faiss,tavily]" get_llm을 사용해 작업에서 Reflection 아키텍처를 실행합니다
- all-agentic-architectures은(는) 어디서 받을 수 있나요?
- 소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/FareedKhan-dev/all-agentic-architectures
요약은 프로젝트 README를 바탕으로 AI가 작성했습니다. GitHub 통계는 매일 갱신됩니다.
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