이 튜토리얼에서는 제한된 컨텍스트를 지능적으로 관리하여 복잡한 장기 과제를 효율적으로 해결하는 컨텍스트-폴딩 LLM 에이전트를 구축하는 방법을 탐구합니다. 큰 과제를 작은 하위 과제로 분해하고 필요할 때 추론 또는 계산을 수행한 다음 각 완료된 하위 궤적을 간결한 요약으로 접어 넣는 방식으로 에이전트를 설계합니다. 이를 통해 에이전트가 긴 시간을 필요로 하는 작업을 효율적으로 수행할 수 있게 됩니다. 이러한 기술은 인공지능 에이전트의 장기 과제 처리 능력을 향상시키는 데 도움이 될 것으로 기대됩니다.

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