이 튜토리얼에서는 다양한 작업에서 여러 추론 전략을 평가하여 에이전틱 구성 요소를 체계적으로 벤치마킹하는 방법에 대해 깊이 파고들어봅니다. 직접방식, 사고연쇄방식, ReAct, Reflexion 등과 같은 다양한 아키텍처가 어려움이 증가하는 문제에 직면했을 때 어떻게 행동하는지 탐구하고, 그들의 정확도, 효율성, 대기 시간 및 도구 사용 패턴을 측정합니다. 통제된 경험적 실험을 진행함으로써 우리는 각 전략의 강점과 약점을 식별하고 향후 에이전틱 AI 시스템을 개선하는 데 도움이 되는 인사이트를 얻을 수 있습니다. 에이전트 AI 시스템의 발전을 위한 이러한 종합적이고 경험적인 프레임워크는 AI 연구 및 개발에 많은 도움이 될 것입니다.

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