# ReAct Agent for LLMs **ReAct Agent for LLMs**는 LLM이 "추론(Reasoning)"과 "행동(Acting)"을 반복적으로 수행하는 방식으로 문제를 해결하는 에이전트입니다. 이 노드는 외부 도구를 활용하며, 각 단계에서 사고 과정을 거쳐 판단한 뒤 필요한 액션을 실행하도록 설계되어 있습니다. *** ### 주요 기능 * **ReAct 프레임워크 기반 실행**: LLM이 생각(Thought) → 도구 사용(Action) → 관찰(Observation)을 반복하며 복잡한 작업 해결 * **도구 연동 가능**: Allowed Tools로 지정된 도구들만 사용 가능 * **설명 가능한 추론 흐름 생성**: 각 단계의 Thought/Action/Observation을 출력으로 확인 가능 * **간단한 설정으로 고급 문제 해결 프로세스 구현 가능**

WindyFlo React Agent for LLMs

### 입력값 (Inputs) | 항목 | 설명 | 필수 여부 | | -------------------- | -------------------------------------------------- | ----- | | **Allowed Tools** | 에이전트가 사용할 수 있도록 허용된 도구 목록입니다. 예: 검색, 계산기, 외부 API 등 | 필수 | | **Language Model** | ReAct 방식 추론을 수행할 LLM입니다. 예: GPT-4, Claude 등 | 필수 | | **Input Moderation** | 부적절한 질문을 필터링할지 여부입니다. | 선택 | *** ### 출력값 (Outputs) | 출력 항목 | 설명 | | ----------------- | ----------------------------------------------- | | **AgentExecutor** | Thought → Action → Observation 과정을 포함한 최종 응답 결과 | *** ### 활용 예시 1. **웹 검색 기반 Q\&A**\ → “OpenAI의 최신 뉴스 알려줘.”\ → → 검색 도구 호출 → 기사 요약 → 응답 생성 2. **계산기 + 문서 요약 조합 작업**\ → “2023년과 2024년 비교해서 성장률을 계산해줘.”\ → → 계산기 도구 호출 + 요약 도구 활용 → 결론 도출 3. **멀티스텝 추론**\ → “이메일 제목을 생성하고, 그에 어울리는 메시지 본문을 작성해줘.”\ → → Step 1: 제목 생성 → Step 2: 제목 기반 본문 작성 *** ### 추천 사용 상황 * 복합적인 단계로 이루어진 문제를 해결해야 하는 경우 * 도구를 연속적으로 활용하며 **추론 기반 판단 흐름**이 필요한 자동화 시나리오 * 사용자의 질문에 대해 중간 과정까지 **설명 가능한 응답**을 제공하고 싶은 경우 *** ### 주의사항 * Allowed Tools에 등록된 도구만 사용할 수 있으므로 사전에 도구 구성이 완료되어야 합니다. * ReAct 구조는 Thought → Action → Observation을 순차적으로 진행하며, 일부 LLM에서는 이 형식을 정확히 따르지 않을 수 있으므로 **LLM 선택 시 신뢰도 확인이 필요**합니다. *** ReAct Agent는 WindyFlo에서 **고급 추론 능력과 도구 활용 능력을 동시에 갖춘 강력한 에이전트 노드**입니다. 데이터 분석, 웹 기반 검색, 복합 프로세스 자동화 등 다양한 고난도 작업에 활용할 수 있습니다.