LLManager: 기억 능력을 갖춘 승인 자동화 AI 도구
LLManager란 무엇인가요?
LLManager는 LangGraph 기반의 지능형 승인 도구로, 다양한 승인 요청을 관리하는 데 사용됩니다. 동적 프롬프트 생성 및 반사(reflection) 메커니즘을 통해 과거 의사결정을 학습하고 향후 승인 결과를 최적화합니다. 사용자는 승인 및 거부 기준을 직접 정의할 수 있으며, 다양한 모델을 지원합니다. 기업 승인, 콘텐츠 검토, 고객 서비스 등 다양한场景에서 활용될 수 있으며, 예를 들어 인적 자원 승인, 텍스트 콘텐츠 승인 등이 있습니다. 또한 반성과 학습을 통해 자신의 의사결정 능력을 지속적으로 개선할 수 있습니다.

LLManager 기능 특징
승인 워크플로 관리: LLManager는 승인 요청을 관리하기 위해 특별히 설계된 LangGraph 기반 워크플로입니다. 동적 프롬프트 조합과 반사 메커니즘을 통해 다양한 승인 요청을 처리하며, 시간이 지남에 따라 학습하고 개선할 수 있습니다.
사용자 정의 구성: 사용자는 approvalCriteria(승인 기준)와 rejectionCriteria(거부 기준)를 설정하여 승인 프로세스를 사용자 정의할 수 있습니다. 또한 사용할 모델(modelId)을 지정할 수 있으며, 기본값은 anthropic/claude-3-7-sonnet-latest입니다.
학습 및 개선: LLManager는 반사 메커니즘을 통해 과거 승인 의사결정을 학습하고, 향후 승인 결과를 개선하기 위한 새로운 프롬프트를 생성합니다.
동적 프롬프트 생성: 승인 과정에서 LLManager는 과거 데이터와 시맨틱 검색 결과를 바탕으로 동적으로 프롬프트를 생성하여, 모델이 현재 요청을 더 잘 이해하도록 돕습니다.
LLManager 작동 원리
요청을 받으면 먼저 추론 서브그래프를 통해 승인 여부에 대한 "추론 보고서"를 생성하며, 과거 사례와 반성에서 추출한 동적 컨텍스트를 결합합니다. 그런 다음 추론 보고서와 컨텍스트를 기반으로 최종 결론을 생성합니다. 이후 사람의 검토 단계로 들어가며, 사람이 요청을 수락, 수정 또는 거부할지를 결정합니다. 사람이 결론이나 설명을 수정한 경우, 시스템은 반성 서브그래프로 진입하여 새로운 반성을 생성하고 저장함으로써 향후 승인 의사결정을 최적화하는 데 사용됩니다.

LLManager 활용 场景
기업 승인 프로세스: LLManager는 비용 정산, 휴가 신청, 프로젝트 승인 등 기업 내부의 다양한 승인 프로세스에 사용될 수 있으며, 자동화와 지능화를 통해 승인 효율성을 높입니다.
콘텐츠 검토: 콘텐츠 게시 플랫폼에서 LLManager는 사용자가 생성한 콘텐츠를 검토하여 플랫폼 규칙을 준수하는지 확인하는 데 사용될 수 있습니다.
고객 서비스: 고객 서비스 场景에서 LLManager는 고객 요청을 처리하고, 요청이 서비스 기준에 부합하는지 자동으로 판단하여 그에 맞는 처리 제안을 생성하는 데 사용될 수 있습니다.
LLManager 사용 방법
1. 환경 구성:
LLManager 저장소 복제:
git clone https://github.com/langchain-ai/llmanager.git
의존성 설치:
cd llmanager yarn install
.env 파일을 구성하고 필요한 API 키 등의 정보를 입력합니다.
2. 개발 서버 실행:
개발 서버 시작:
yarn start
이렇게 하면 일반적으로 http://localhost:2024에서 실행되는 인메모리 LangGraph 서버가 시작됩니다.
3. 평가 실행:
엔드 투 엔드 평가 실행:
yarn test:single evals/e2e.int.test.ts
평가 과정에서 생성된 어시스턴트 UUID를 기록하여 후속 작업에 사용합니다.
4. Agent Inbox 사용:
dev.agentinbox.ai에 접속하여 새 받은편지함을 추가합니다.
어시스턴트 UUID, 배포 URL(예: http://localhost:2024) 및 사용자 정의 이름을 입력합니다.
Agent Inbox를 통해 승인 요청을 확인하고 처리합니다.
github 저장소:https://github.com/langchain-ai/llmanager
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