LLM-InvestAgent

Developing an agent system that identifies the user's questions and selectively executes appropriate functions(web search, inference, etc)

Steps

[1] User Query

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[2] Plan Agent

• 사용자의 질문을 받아서 행동 계획을 수립

↓

[3] React Agent

• 계획에 따라 필요한 툴을 호출하여 정보를 수집
• 수집된 정보는 tool_outputs에 저장
• 수집된 정보에 따라 info를 업데이트

↓

[4] Critic 1: Plan & Info 충분한가?

• 현재의 계획과 수집된 정보가 충분한지 평가
• 충분하지 않다면 개선 사항을 제안
• 충분하다면 Context Integrator로 이동

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[5] Context Integrator: 통합 플랜 실행

• 수집된 정보를 바탕으로 통합된 문맥을 생성
• integrated_context에 저장

↓

[6] Critic 2: 응답 생성 전에 충분한가?

• 통합된 문맥이 최종 응답을 생성하기에 충분한지 평가
• 충분하지 않다면 개선 사항을 제안
• 충분하다면 최종 응답 생성기로 이동

↘

[[7] Response Generator: 최종 응답 생성

Needed functions

• query_input 사용자 입력 처리
• plan_agent 계획 수립
• react_agent 함수 호출 react 에이전트
• critic1 함수 호출 결과 평가
• context_integrator 정보 통합
• critic2 문맥 품질 평가
• response_generator 최종응답 생성
• rag_search (툴) RAG 검색
• web_search (툴) 웹 검색
• Summarize (툴) 요약 기능
• recommend (툴) 종목 추천
• self_reasoning (툴) 자체 추론