뉴스 - 원문 기반 요약 필요

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title: "RAG에 기억과 계획을 더하면 진짜 AI 에이전트가 된다" description: "뉴스 - 원문 기반 요약 필요" date: 2026-06-28 tags: [ai-tool] source: "https://dev.to/hiroki-kameyama/building-a-rag-system-from-scratch-ai-agents-memory-planning-and-multi-step-reasoning-1kp9" sidebar: order: 0

제목(한글): RAG에 기억과 계획을 더하면 진짜 AI 에이전트가 된다 원문 제목(영문): Building a RAG System from Scratch — AI Agents: Memory, Planning, and Multi-Step Reasoning 원문: Building a RAG System from Scratch — AI Agents: Memory, Planning, and Multi-Step Reasoning 소스: dev-to-ai MD 파일: content/2026-06-28/dev-to-ai-building-a-rag-system-from-scratch-ai-agents-memor.md

핵심 내용

LLM에 도구 호출 기능만 붙이면 매번 처음부터 시작하는 '건망증 AI'가 돼요. 기억·계획·자기평가를 더해야 비로소 AI 에이전트라고 부를 수 있거든요.

이 글에서는 세 가지 패턴을 순서대로 구현해요. 첫 번째는 ReAct(Reasoning+Acting) — 행동 전마다 이유를 먼저 추론해요. 두 번째는 세션을 넘나드는 장기 기억, 세 번째는 실행 전 계획 수립 + 결과 자기평가 패턴이에요.

각 파이썬 파일 하나가 패턴 하나인 구조라 이해하기 쉬워요. RAG를 처음부터 직접 짜보고 싶다면 좋은 출발점이 될 거예요.

잡돌쌤의 한마디

ReAct → 장기기억 → Plan-Execute-Evaluate 순서로 파이썬 파일 3개만으로 에이전트를 처음부터 만들 수 있어요.

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출처: Building a RAG System from Scratch — AI Agents: Memory, Planning, and Multi-Step Reasoning