Jeongsk

reflexion.ipynb

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Reflexion

Reflexion은 Shinn 등이 제안한 아키텍처로, 언어적 피드백과 자기 반성을 통해 학습하도록 설계되었습니다. 에이전트는 작업에 대한 응답을 명시적으로 비평하여 더 높은 품질의 최종 응답을 생성하지만, 실행 시간이 더 길어지는 대가를 치릅니다.

reflexion diagram

논문: https://arxiv.org/abs/2303.11366

논문은 3가지 주요 구성 요소를 설명합니다:

  1. 자기 반성 기능을 가진 Actor (에이전트)
  2. 외부 평가자 (작업별, 예: 코드 컴파일 단계)
  3. (1)의 반성을 저장하는 에피소드 메모리

논문의 코드에서 마지막 두 구성 요소는 작업별로 매우 특화되어 있으므로, 이 튜토리얼에서는 LangGraph에서 Actor를 구축합니다.

설정

검색 도구로 tavily search를 사용합니다. API 키는 여기에서 얻거나 다른 도구로 대체할 수 있습니다.

import getpass
import os
 
from dotenv import load_dotenv
 
 
load_dotenv("../../.env", override=True)
 
 
os.environ["LANGCHAIN_TRACING_V2"] = "true"
os.environ["LANGCHAIN_PROJECT"] = "langchain-academy"
 
 
def _set_env(var: str):
    if not os.environ.get(var):
        os.environ[var] = getpass.getpass(f"{var}: ")
 
 
_set_env("OPENAI_API_KEY")
_set_env("TAVILY_API_KEY")

LLM 정의

from langchain.chat_models import init_chat_model
 
 
llm = init_chat_model("openai:gpt-4.1-mini")

Actor (반성 기능 포함)

Reflexion의 주요 구성 요소는 “actor”로, 자신의 응답을 반성하고 자기 비평을 기반으로 개선하기 위해 재실행하는 에이전트입니다. 주요 하위 구성 요소는 다음과 같습니다:

  1. 도구/도구 실행
  2. 초기 응답자: 초기 응답 생성 (및 자기 반성)
  3. 개정자: 이전 반성을 기반으로 재응답 (및 반성)

먼저 도구 실행 컨텍스트를 정의합니다.

도구 구성

from langchain_tavily import TavilySearch
 
 
tavily_tool = TavilySearch(max_results=5)

초기 응답자

from pydantic import BaseModel, Field
 
 
class Reflection(BaseModel):
    """생성된 응답에 대한 반성 및 개선점을 담는 모델"""
 
    missing: str = Field(description="누락된 내용에 대한 비평")
    superfluous: str = Field(description="불필요한 내용에 대한 비평")
class AnswerQuestion(BaseModel):
    """질문에 답변하고, 반성한 뒤, 답변 개선을 위한 검색 쿼리를 제시하는 모델"""
 
    answer: str = Field(description="질문에 대한 약 250단어 분량의 상세한 답변")
    reflection: Reflection = Field(description="초기 답변에 대한 반성")
    search_queries: list[str] = Field(
        description="현재 답변의 비평을 해결하기 위한 개선 사항을 조사할 1-3개의 검색 쿼리"
    )
import datetime
 
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, MessagesPlaceholder
 
from langgraph.graph import MessagesState
 
 
actor_prompt_template = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [
        (
            "system",
            """당신은 전문 연구자입니다.
현재 시간: {time}
 
1. {first_instruction}
2. 답변을 검토하고 비판하세요. 개선을 최대화하기 위해 엄격하게 평가하세요.
3. 정보를 조사하고 답변을 개선하기 위한 검색 쿼리를 추천하세요.""",
        ),
        MessagesPlaceholder(variable_name="messages"),
        (
            "user",
            "<reminder>사용자의 원래 질문과 지금까지 수행된 작업들을 되돌아보세요. {function_name} 함수를 사용하여 응답하세요.</reminder>",
        ),
    ]
).partial(
    time=lambda: datetime.datetime.now().isoformat(),
)
 
 
def first_responder(state: MessagesState):
    llm_with_tools = llm.bind_tools(tools=[AnswerQuestion])
 
    actor_prompt = actor_prompt_template.format_messages(
        first_instruction="약 250단어 분량의 상세한 답변을 제공하세요.",
        function_name=AnswerQuestion.__name__,
        messages=state["messages"],
    )
    ai_answer = llm_with_tools.invoke(actor_prompt)
 
    return {"messages": [ai_answer]}
example_question = "AI에서 반성(reflection)이 왜 유용한가요?"
initial = first_responder({"messages": [("user", example_question)]})
for m in initial["messages"]:
    m.pretty_print()
================================== Ai Message ==================================
Tool Calls:
  AnswerQuestion (call_YMtSnPMjlajTjIrvEJctUpKd)
 Call ID: call_YMtSnPMjlajTjIrvEJctUpKd
  Args:
    answer: AI에서 반성(reflection)은 자가 평가와 학습 과정의 개선을 가능하게 하는 중요한 메커니즘입니다. 반성을 통해 AI 모델은 자신의 이전 작업과 결정에 대해 평가하고, 어떤 부분이 효과적이었으며 어떤 부분에서 오류나 미흡함이 있었는지를 분석합니다. 이는 단순히 결과를 생성하는 것을 넘어서 문제 해결 과정에서의 인사이트를 도출하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 반성 메커니즘을 갖춘 AI는 이전의 오류를 인식하고 동일한 실수를 반복하지 않도록 조정할 수 있으며, 더 나은 전략을 수립하는 데 기여합니다. 또한, 반성은 모델의 투명성을 높이고, 사용자와의 상호작용에서 신뢰성을 증진시키는 역할도 합니다. 이는 특히 복잡한 의사결정이나 윤리적 판단이 요구되는 분야에서 중요하게 작용합니다. \n\n요약하면, AI의 반성은 학습과 개선 사이클의 핵심 요소로, 모델 성능 향상, 오류 감소, 그리고 사용자 신뢰 확보에 직접적인 영향을 미치는 유용한 기능입니다.
    reflection: {'missing': 'AI 반성의 구체적인 구현 방법이나 예시, 그리고 다양한 AI 분야(예: 자연어처리, 자율주행 등)에서의 구체적인 활용 사례가 부족하다.', 'superfluous': '기본적인 개념에 중점해 너무 일반적인 설명에 그쳐, 기술적 깊이나 구체적 메커니즘 설명이 부족하다.'}
    search_queries: ['AI reflection mechanism examples', 'importance of reflection in AI learning process', 'case studies of reflection in AI applications']

개정

Actor의 두 번째 부분은 개정 단계입니다.

revise_instructions = """새로운 정보를 사용하여 이전 답변을 수정하세요.
    - 이전 비판을 활용하여 답변에 중요한 정보를 추가해야 합니다.
        - 검증 가능하도록 수정된 답변에 반드시 숫자 인용을 포함해야 합니다.
        - 답변 하단에 "참고문헌" 섹션을 추가하세요 (단어 수 제한에 포함되지 않음). 형식은 다음과 같습니다:
            - [1] https://example.com
            - [2] https://example.com
    - 이전 비판을 활용하여 답변에서 불필요한 정보를 제거하고 반드시 250단어를 넘지 않도록 하세요.
"""
 
 
# 참고문헌을 포함하도록 초기 답변 스키마를 확장합니다.
# 모델에서 인용을 강제하면 근거 있는 응답을 장려합니다
class ReviseAnswer(AnswerQuestion):
    """질문에 대한 원래 답변을 수정합니다. 답변, 반성을 제공하고,
 
    참고문헌으로 반성을 인용하며, 마지막으로
    답변을 개선하기 위한 검색 쿼리를 추가합니다."""
 
    references: list[str] = Field(description="업데이트된 답변의 근거가 되는 인용.")
 
 
def revisor(state: MessagesState):
    llm_with_tools = llm.bind_tools(tools=[ReviseAnswer])
    prompt = actor_prompt_template.format_messages(
        first_instruction=revise_instructions,
        function_name=ReviseAnswer.__name__,
        messages=state["messages"],
    )
    ai_answer = llm_with_tools.invoke(prompt)
    return {"messages": [ai_answer]}

도구 노드 생성

다음으로, 도구 호출을 실행하는 노드를 생성합니다. LLM에게 서로 다른 스키마 이름을 제공하지만(검증에 사용), 둘 다 동일한 도구로 라우팅되기를 원합니다.

from langchain_core.tools import StructuredTool
 
from langgraph.prebuilt import ToolNode
 
 
def run_queries(search_queries: list[str], **kwargs):
    """생성된 쿼리를 실행합니다."""
    return tavily_tool.batch([{"query": query} for query in search_queries])
 
 
# StructuredTool는 일반 Python 함수를 LLM이 호출할 수 있는 도구로 래핑합니다
tool_node = ToolNode(
    [
        StructuredTool.from_function(run_queries, name=AnswerQuestion.__name__),
        StructuredTool.from_function(run_queries, name=ReviseAnswer.__name__),
    ]
)

그래프 구성

이제 모든 구성 요소를 연결할 수 있습니다.

from typing import Literal
 
from langgraph.graph import END, START, StateGraph
 
 
MAX_ITERATIONS = 5
 
 
# Define looping logic:
def _get_num_iterations(messages: list):
    i = 0
    for m in messages[::-1]:
        if m.type not in {"tool", "ai"}:
            break
        i += 1
    return i
 
 
def event_loop(state: MessagesState) -> Literal["execute_tools", "__end__"]:
    # in our case, we'll just stop after N plans
    num_iterations = _get_num_iterations(state["messages"])
    if num_iterations > MAX_ITERATIONS:
        return "__end__"
    return "execute_tools"
 
 
builder = StateGraph(MessagesState)
builder.add_node("draft", first_responder)
builder.add_node("execute_tools", tool_node)
builder.add_node("revise", revisor)
# draft -> execute_tools
builder.add_edge("draft", "execute_tools")
# execute_tools -> revise
builder.add_edge("execute_tools", "revise")
 
# revise -> execute_tools OR end
builder.add_conditional_edges("revise", event_loop, ["execute_tools", END])
builder.add_edge(START, "draft")
 
graph = builder.compile()
graph

events = graph.stream(
    {"messages": [("user", "기후 위기를 어떻게 대처해야 할까요?")]},
    stream_mode="values",
)
for i, step in enumerate(events):
    print(f"단계 {i}")
    step["messages"][-1].pretty_print()
단계 0
================================ Human Message =================================

기후 위기를 어떻게 대처해야 할까요?
단계 1
================================== Ai Message ==================================
Tool Calls:
  AnswerQuestion (call_z6dhv6iIWOuRL6v41GTxL7pU)
 Call ID: call_z6dhv6iIWOuRL6v41GTxL7pU
  Args:
    answer: 기후 위기는 전 지구적인 문제로서 국가, 지역, 개인 차원에서 다방면의 노력이 요구됩니다. 먼저, 온실가스 배출을 줄이는 것이 최우선 과제입니다. 산업에서는 에너지 효율을 높이고 재생 가능 에너지 사용을 확대해야 하며, 정부 차원에서는 엄격한 환경 규제를 도입하고 친환경 정책을 추진해야 합니다. 또한, 대중교통 활성화와 친환경 교통수단 보급으로 교통 분야의 탄소 배출을 줄일 수 있습니다. 개인은 에너지 사용을 절약하고, 일회용품 사용을 줄이며, 식생활에서는 육류 소비를 줄이고 채식 위주의 식단으로 전환하는 것도 도움이 됩니다. 기후 변화에 따른 자연재해에 대비하기 위해 인프라를 강화하고, 기상 예측 체계와 긴급 대응 시스템을 개선하는 것도 중요합니다. 교육과 인식 제고를 통해 기후 위기의 심각성을 알리고 행동 변화를 유도하는 것도 필수적입니다. 국제사회는 협력을 통해 기술과 자금을 공유하고, 기후 협약을 준수하여 글로벌 차원의 해결책을 모색해야 합니다. 이처럼 다각적인 접근과 지속 가능한 노력이 기후 위기 대처에 핵심이 됩니다.
    reflection: {'missing': '답변에 구체적인 사례나 성공적인 정책 모델, 개인 및 기업의 효과적인 행동 사례가 부족합니다. 또한, 적응 및 완화 전략의 구분과 그 중요성에 대한 설명이 포함되어야 합니다.', 'superfluous': '일부 내용이 다소 일반적이고 중복적으로 느껴져 구체성과 신뢰성을 높이기 위한 구체적 데이터나 연구 결과가 없었습니다.'}
    search_queries: ['기후 위기 대처 사례', '기후 변화 완화 및 적응 전략', '기후 정책 성공 사례 및 효과']
단계 2
================================= Tool Message =================================
Name: AnswerQuestion

[{"query": "기후 위기 대처 사례", "follow_up_questions": null, "answer": null, "images": [], "results": [{"url": "https://www.bbc.com/korean/international-59043343", "title": "기후 변화: 과거 '성공 사례'를 통해 본 해결책은? - BBC News 코리아", "content": "그러나 과거 전 세계가 함께 환경 위기를 해결하기 위해 노력한 적이 있다.** 산성비의 위험성을 강조하는 데 핵심적인 역할을 한 스웨덴의 과학자 페린지 그렌펠트는 \"80년대에 메시지는 본질적으로 이것이 역사상 가장 큰 환경 문제라는 것이었다\"라고 말했다. 그러나, 1980년대의 젊은 연구원이었던 캐나다의 과학자 존 스몰은 산성비가 여러 면에서 '성공 사례'였으며, 국가가 함께 모여 국제 문제를 다룰 수 있음을 보여주었다고 말했다. 그리고 오존구멍이 '복구의 길'에 있는 동안에도 오존층 파괴 화학물질은 대기 중에 장기간 남아 있다. 과학자, 규제 당국 및 업계 간의 오랜 싸움 끝에 건강 위험에 대한 합의가 탄생했고, 미국 등 경제부국은 1980년대부터 유연 휘발유를 금지했다. 그리고 오존층 파괴 화학물질을 줄이기 위해 국제 사회가 취한 조치는 소규모에서 지구 온난화 문제를 해결하는 데 필요한 종류의 협력을 보여준다. \"과거 산업계와 정부가 뭉쳤을 때 그들은 세계적으로 위협적인 환경 문제를 해결했다.", "score": 0.5582553, "raw_content": null}, {"url": "https://www.unhcr.org/kr/news/stories/UNHCR%27s-green-innovations-to-address-the-climate-crisis", "title": "[가을호-커버스토리] 뜨거워진 지구, 기후위기에 대처하는 유엔난민 ...", "content": "유엔난민기구는 기후 변화로 인한 피해를 완화하고, 모든 강제 실향민이 겪는 어려움을 통합적으로 해결하기 위해 노력하고 있습니다. 특히 기후 관련 위험에 대응하며, 기후 변화에 대한 회복력과 지속 가능성을 높이는 데 중점을 두고 있습니다. 더 나아가, 유엔난민기구는 인도적 지원 활동을 친환경적으로 전환하고, 혁신적인 방안을 고안하여 기후 변화에 대응하고 있습니다. 구호 물품의 생산과 배포 과정에서 탄소 배출을 줄이고, 지속 가능한 자원 활용을 촉진하며, 현지 공동체와 협력하여 환경적 영향을 최소화하는 데 주력하고 있습니다. 인도적 지원 활동으로 생기는 환경적 영향을 줄이기 위해 구호 물품의 제조, 포장, 운송, 배포 등 전 과정에서 발생하는 온실가스 배출을 줄이기 위한 노력을 계속하고 있습니다. 국제 운송으로 인한 탄소 배출을 줄이기 위해 구호 물품의 절반 이상을 현지 업체에서 구매하고 있습니다.", "score": 0.49904844, "raw_content": null}, {"url": "https://blog.naver.com/trihanwha/223145474396", "title": "우리는 기후변화에 어떻게 대응하고 있을까? - 네이버 블로그", "content": "기후변화 위기에 가장 발 빠르게 대응하고 있는 곳은 역시 전기·자동차 업계입니다. 자동차가 탄소 배출의 가장 큰 원인으로 지목되는 만큼 이들은 에너지", "score": 0.3713423, "raw_content": null}, {"url": "https://www.rescue.org/kr/article/five-places-bearing-brunt-climate-crisis", "title": "기후 위기의 직격탄을 맞은 다섯 곳 | 국제구조위원회", "content": "기후 위기의 직격탄을 맞은 다섯 곳 · 소말리아: 기근 · 파키스탄: 물에 잠긴 나라 · 아프가니스탄: 가뭄과 홍수 · 온두라스: 파괴적인 허리케인 · 사헬:", "score": 0.32421452, "raw_content": null}, {"url": "http://weekly.chosun.com/news/articleView.html?idxno=40937", "title": "산불, 가뭄, 폭우... 기후위기 메시아로 떠오른 AI - 주간조선", "content": "* 주간조선 * 주간조선 반면에 AI는 방대한 위성 데이터, 기상관측 자료, 지형 정보 등을 종합적으로 학습하여 기후 현상의 발생 가능성과 영향을 더욱 정밀하게 예측할 수 있다. AI는 정책의 효과를 분석하고 시뮬레이션할 수 있다. 특히 전력 인프라가 불완전하거나 급성장 중인 개발도상국에서는 AI 기술이 기존 방식의 한계를 뛰어넘어 전력 불균형 문제를 선제적으로 해결하는 수단이 될 수 있다. 예를 들어 AI 기반의 가정용 에너지 관리 시스템은 사용자의 소비패턴을 분석해 에너지 절약 방안을 제시하고, 장기적으로는 태양광 패널 설치나 전기차 구매와 같은 지속 가능한 소비로 이어지게 만들 수 있다. AI의 분석 기능을 통해 대중교통 이용을 장려하거나 음식물쓰레기 감축을 유도하는 등 개인의 습관에 맞춘 동기부여 전략을 설계하고, 기후 친화적인 선택이 더 쉽고 자연스러워지는 사회를 만드는 데 일조할 수 있다. 저작권자 © 주간조선 무단전재 및 재배포 금지", "score": 0.30569783, "raw_content": null}], "response_time": 2.36, "request_id": "75ad1f60-2151-4e94-90f6-38ee58da0445"}, {"query": "기후 변화 완화 및 적응 전략", "follow_up_questions": null, "answer": null, "images": [], "results": [{"url": "https://ko.wikipedia.org/wiki/%EA%B8%B0%ED%9B%84%EB%B3%80%ED%99%94_%EC%A0%81%EC%9D%91", "title": "기후변화 적응 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전", "content": "기후변화를 제한하기 위한 전략들은 적응과 상호보완적이다. 온실가스 배출을 줄이고 대기중에서 없애기 위한 노력들을 통해 온난화를 멈추는것을 기후변화 완화라고 한다.", "score": 0.8415267, "raw_content": null}, {"url": "https://www.apcc21.org/board/BBSMSTR_000000000999/view/fd849251-9d67-11ee-b2e0-8974d7ac621d", "title": "기후변화적응 포럼 통해 전문가 한자리에 - APEC기후센터", "content": "기후변화에 대한 대응방법은 크게 완화(Mitigation)와 적응(Adaptation)으로 나뉜다. 기후변화완화란 온실가스의 감축 또는 온실가스 흡수원 증가를 통해 장기적으로 기후", "score": 0.77487355, "raw_content": null}, {"url": "https://www.fairfaxcounty.gov/environment-energy-coordination/sites/environment-energy-coordination/files/Assets/Translations/Resilient%20Fairfax%20-%20Korean%20ADA_A-1a.pdf", "title": "[PDF] 기후 완화 vs. 기후 대응 및 회복력 - Fairfax County", "content": "녹색 인프라와 같은 여러 전략은 기후 완화 및 기후 적응을 모두 지원할 수 있습니다. 녹색 인프라는 \"용기\"와 같은 역할을 수행하여 탄소를 저장하고 (기후 완화) 폭우로", "score": 0.74273956, "raw_content": null}, {"url": "https://sjeec.or.kr/board/2023/06/16/1686901219_4d386fade28db4a5f5a9.pdf", "title": "[PDF] 기후변화 영향평가 및 적응", "content": "기후변화 대응에서의 감축(Mitigation)은 감축, 저감, 완화 등의 용어로 사용되는데. 기후변화 유발 원인을 제거하거나 줄이는데 초점을 맞추고 기후변화", "score": 0.7036111, "raw_content": null}, {"url": "https://kaccc.kei.re.kr/portal/climateChange/adapt/adapt_view.do?num=2", "title": "국가기후위기적응정보포털 - 기후변화 적응이란?", "content": "기후위기 적응은 실제 혹은 예측되는 기후변화로 인한 생태계의 변화, 산업의 변화, 재난발생 증가 등과 같은 위험을 최소화하고 새로운 발전의 기회를 최대화하려는 전략", "score": 0.6889923, "raw_content": null}], "response_time": 0.95, "request_id": "8bea2454-02bb-4833-a8b1-8725e979103e"}, {"query": "기후 정책 성공 사례 및 효과", "follow_up_questions": null, "answer": null, "images": [], "results": [{"url": "https://greenium.kr/news/56182/", "title": "기후정책 중 실제 유의미한 감축효과 낸 사례 1500여개 중 63개 그쳐", "content": "그 결과 1,500여개 기후정책 중 단 63개 만이 배출량을 6,000만 톤에서 최대 1억 8,000만 톤 감축하는데 성공한 것으로 나타났습니다.", "score": 0.78393924, "raw_content": null}, {"url": "https://m.ecomedia.co.kr/news/newsview.php?ncode=1065599869924106", "title": "세계를 대상으로 입증된 가장 효과적인 기후정책은? - 이미디어", "content": "첫 번째 사례로 탄소 가격결정, 재생에너지 보조금, 석탄의 단계적 폐지 계획 등이 복합적으로 작용한 영국의 전력 배출량 급감을 들 수 있다. 또한 미국", "score": 0.7707586, "raw_content": null}, {"url": "http://www.sdgnews.net/news/articleView.html?idxno=46710", "title": "[SDG13] 옥스퍼드大 “전세계 기후정책, 25년간 4.2%만 성공...대부분 ...", "content": "대규모 CO2 감축에 성공한 정책으로는 △2013년 영국의 탄소 가격 하한제 도입 △2016년 중국의 시범적 배출권 거래 제도 △미국의 저배출 차량과 CO2 효율", "score": 0.69024646, "raw_content": null}, {"url": "http://www.netzeronews.kr/news/articleView.html?idxno=1420", "title": "전세계 국가 탄소감축 성공 기후정책 \"극소수\"...1500개 중 63개", "content": "63개의 배출량 감소 시점의 경우 각각 0.6억에서 18억 미터톤의 이산화탄소 배출량이 감소했지만, 연구진은 대부분의 기후 정책이 이 정도 수준의 성공을", "score": 0.64047897, "raw_content": null}, {"url": "https://m.thescienceplus.com/news/newsview.php?ncode=1065611471893494", "title": "현재까지의 전 세계 기후 보호 조치 평가, 가장 효과적인 방법은?", "content": "- 1,500개 조치 중 63개만이 전 세계 CO2 배출량을 대폭 감소 시켰다. - 노르웨이, 기후보호 성공. 내연기관 자동차의 신규 등록 금지 그리고 전기차", "score": 0.580091, "raw_content": null}], "response_time": 1.12, "request_id": "eedf24e3-9153-467b-8e68-6ce86510a100"}]
단계 3
================================== Ai Message ==================================
Tool Calls:
  ReviseAnswer (call_kdQ1DgwA2Uqj5OmloCwtEs4Z)
 Call ID: call_kdQ1DgwA2Uqj5OmloCwtEs4Z
  Args:
    answer: 기후 위기는 온실가스 배출 감소(완화)와 기후 변화 적응의 두 축으로 대처해야 하는 전 지구적 문제입니다. 완화 전략에는 재생 가능 에너지 확대, 에너지 효율 개선, 탄소 배출 규제 등이 포함되며, 영국의 탄소 가격 하한제 도입과 중국의 배출권 거래제도 같은 정책이 배출량을 크게 줄인 성공 사례로 꼽힙니다[1][3]. 적응 전략은 기후 변화에 따른 자연재해 대비 인프라 구축, 기상 예측 시스템 강화, 생태계 보호 등입니다[2]. 개인 차원에서는 에너지 절약, 친환경 교통 이용, 육류 소비 제한 등이 기후 위기 완화에 기여합니다. 또한, 국제 사회 차원에서는 협력과 기술 자금 공유를 통해 글로벌 대응을 강화해야 합니다. 과거 산성비 문제와 오존층 회복에서 볼 수 있듯이, 정부·산업·과학계의 협력이 환경 문제 해결에 결정적 역할을 했고, 이를 기후 위기 해결의 모델로 삼을 수 있습니다[1]. 이처럼 구체적 사례와 정책 효과를 통해 다각적이고 지속 가능한 대처가 필요합니다. 교육과 인식 제고, 신기술 도입(AI 등)을 통한 에너지 관리 및 정책 효과 분석도 중요한 보완책입니다[4].
    reflection: {'missing': '이전 답변은 구체적인 성공 사례 및 적응과 완화 전략의 구분 없이 일반적 조언에 그쳤다.', 'superfluous': '불필요하게 광범위하고 중복된 내용을 일부 제거하고 구체적 사례 중심으로 내용을 간결하게 정리했다.'}
    search_queries: ['기후 위기 대처 사례', '기후 변화 완화 및 적응 전략', '기후 정책 성공 사례 및 효과']
    references: ['https://greenium.kr/news/56182/', 'https://ko.wikipedia.org/wiki/%EA%B8%B0%ED%9B%84%EB%B3%80%ED%99%94_%EC%A0%81%EC%9D%91', 'https://www.bbc.com/korean/international-59043343', 'http://weekly.chosun.com/news/articleView.html?idxno=40937']
단계 4
================================= Tool Message =================================
Name: ReviseAnswer

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단계 5
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Tool Calls:
  ReviseAnswer (call_7jv1tz25ZMsfnse4tth7U81G)
 Call ID: call_7jv1tz25ZMsfnse4tth7U81G
  Args:
    answer: 기후 위기 대응은 온실가스 감축(완화) 및 변화 적응의 두 가지 주요 전략으로 나누어집니다. 완화는 재생에너지 확대, 에너지 효율 개선, 탄소 배출 규제 등을 포함하며, 영국의 탄소 가격 하한제 도입과 중국의 배출권 거래제도는 배출량을 수억 톤 단위로 줄인 성공적 정책 사례입니다[1][3]. 적응은 자연재해에 대비한 인프라 강화, 기상 예측 시스템 개선, 생태계 보호 등을 포함하며, 이러한 전략들은 상호보완적입니다[2]. 개인 및 기업 차원에서는 에너지 절약, 친환경 교통 이용, 육류 소비 감소 등이 기후 위기 완화에 기여합니다. 국제 사회는 기술, 자금 협력과 정책 집행을 강화해야 하며, 과거 산성비 및 오존층 문제처럼 정부와 산업계 협력이 필수임이 증명되었습니다[1]. 또한, AI 같은 신기술은 에너지 관리 효율화 및 정책 효과 분석에 중요한 역할을 하고 있어 향후 기후 대응 전략의 일부가 될 수 있습니다[4]. 이처럼, 세계 각국과 개인의 다각적이고 실질적인 노력과 국제협력이 결합되어야 기후 위기 문제 해결이 가능합니다.
    reflection: {'missing': '기후 변화 대응의 완화와 적응 전략 구분과 이를 뒷받침하는 구체적 성공 사례가 미흡했고, AI와 같은 신기술 활용에 대한 언급이 부족했다.', 'superfluous': '기본적이고 일반적인 조언 위주였으나 구체적 사례 및 정책 효과 데이터 부족으로 전문성 강화 필요가 있었다.'}
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단계 6
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단계 7
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    reflection: {'missing': '답변에 완화와 적응의 차이점, 그리고 구체적 성공 사례를 제시하지 않은 점과 AI 등 신기술의 기여를 명확히 하지 않은 점이 아쉬웠다.', 'superfluous': '일반적인 조언 중심으로 두루뭉술한 점이 있었으나 구체적 사례와 정책 효과 데이터를 포함해 전문성을 더했다.'}
    search_queries: ['기후 위기 대처 사례', '기후 변화 완화 적응 전략', '기후 정책 성공 사례']
    references: ['https://greenium.kr/news/56182/', 'https://ko.wikipedia.org/wiki/%EA%B8%B0%ED%9B%84%EB%B3%80%ED%99%94_%EC%A0%81%EC%9D%91', 'https://www.bbc.com/korean/international-59043343', 'http://weekly.chosun.com/news/articleView.html?idxno=40937']

결론

Reflexion actor를 구축하신 것을 축하합니다! 이 에이전트의 어떤 부분을 워크플로우에 적용할지 선택할 때 시간을 절약할 수 있도록 몇 가지 관찰 사항을 남깁니다:

  1. 이 에이전트는 실행 시간과 품질 사이의 트레이드오프를 합니다. 여러 단계에 걸쳐 에이전트가 출력을 비평하고 개정하도록 명시적으로 강제하므로, 일반적으로(항상은 아님) 응답 품질이 향상되지만 최종 답변을 반환하는 데 훨씬 더 오래 걸립니다.
  2. ‘반성’은 추가적인 외부 피드백(예: 검증자)과 짝을 이루어 actor를 더욱 안내할 수 있습니다.
  3. 논문에서 1개의 환경(AlfWorld)은 외부 메모리를 사용합니다. 반성의 요약을 외부 저장소에 저장하고 후속 시도/호출에서 사용하는 방식입니다.

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