Conversational Agent는 사람과 유사한 대화를 나눕니다. 컨텍스트를 유지하고, 사용자의 의도를 파악하며, 관련성 있는 답변을 제공할 수 있습니다. 이 에이전트는 일반적으로 챗봇, 가상 비서, 고객 지원 시스템을 구축하는 데 사용됩니다.

Conversational Agent는 시스템 프롬프트에 도구¹를 설명하고 도구 호출에 대한 JSON 응답을 파싱합니다. 선호하는 AI 모델이 도구 호출을 지원하지 않거나 더 단순한 상호작용을 처리하는 경우, 이 에이전트가 좋은 일반적인 선택지가 될 수 있습니다. 더 유연하지만 Tools Agent보다 정확도는 떨어질 수 있습니다.

AI Agent 노드 자체에 대한 자세한 내용은 AI Agent를 참고하세요.

노드 매개변수#

다음 매개변수를 사용하여 Conversational Agent를 구성합니다.

Prompt#

Require Specific Output Format#

노드 옵션#

다음 옵션을 사용하여 Conversational Agent 노드의 동작을 세부적으로 조정합니다.

Human Message#

에이전트에 사용할 수 있는 도구를 알려주고 사용자 입력에 컨텍스트를 추가합니다.

다음 표현식과 변수를 반드시 포함해야 합니다.

• {tools}: Agent에 연결한 도구 목록을 문자열로 제공하는 LangChain 표현식입니다. 누가 이 도구를 어떻게 사용해야 하는지에 대한 컨텍스트나 설명을 제공하세요.
• {format_instructions}: 연결한 출력 파서 노드로부터 스키마 또는 형식을 제공하는 LangChain 표현식입니다. 지침 자체가 컨텍스트이므로 이 표현식에 대해서는 별도의 컨텍스트를 제공할 필요가 없습니다.
• {{input}}: 사용자의 프롬프트를 포함하는 LangChain 변수입니다. 이 변수는 Prompt 매개변수의 값으로 채워집니다. 이것이 사용자의 입력임을 알리는 컨텍스트를 제공하세요.

다음은 이러한 문자열을 사용하는 방법의 예시입니다.

예시:

TOOLS
------
Assistant can ask the user to use tools to look up information that may be helpful in answering the user's original question. The tools the human can use are:

{tools}

{format_instructions}

USER'S INPUT
--------------------
Here is the user's input (remember to respond with a markdown code snippet of a JSON blob with a single action, and NOTHING else):

{{input}}

System Message#

Max Iterations#

Return Intermediate Steps#

Tracing Metadata#

템플릿 및 예제#

메인 AI Agent 노드의 Templates and examples 섹션을 참고하세요.

자주 발생하는 문제#

일반적인 질문이나 문제, 그리고 제안된 해결 방법은 Common issues를 참고하세요.

Footnotes

1. AI 컨텍스트에서 도구란 AI가 요청에 응답할 때 특정 정보나 기능을 참고할 수 있는 부가 리소스입니다. AI 모델은 도구를 사용하여 외부 시스템과 상호작용하거나 특정한 집중 작업을 완료할 수 있습니다. ↩