실전 AI 에이전트 설정을 공유하는 오픈소스 저장소 ai-setup

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• 복잡한 에이전트 구축 시 해당 저장소의 시스템 프롬프트 템플릿을 참조하여 모델별 응답 일관성을 확보할 수 있다.
• 로컬 모델 배포 시 Ollama와 LM Studio용으로 검증된 설정값을 우선적으로 검토하여 시행착오를 줄일 수 있다.

System Prompt

— AI 모델의 역할, 제약 조건, 행동 지침을 정의하는 최상위 지시문이다. 모델이 복잡한 추론을 수행하거나 특정 어조를 유지하도록 강제하여 에이전트의 일관성을 확보하는 핵심 요소이다.

Function Calling

— LLM이 외부 도구나 API를 사용할 수 있도록 특정 함수 구조를 이해하고 필요한 인자를 생성하는 기능이다. 이를 통해 모델은 단순 텍스트 생성을 넘어 실시간 데이터 조회나 계산 등의 작업을 수행한다.

Retrieval Strategy

— RAG 시스템에서 방대한 데이터 중 질문과 가장 관련 있는 정보를 찾아내는 방법론이다. 단순 유사도 검색부터 하이브리드 검색, 재순위화(Reranking) 등을 포함하여 답변의 정확도를 결정한다.