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Q-Learning 기초부터 CartPole 적용까지: 강화학습 첫 번째 알고리즘 배우기강화학습을 배우다 보면 가장 먼저 접하게 되는 알고리즘이 바로 Q-Learning입니다.앞서 OpenAI Gym으로 첫 에이전트 만들기에서는 무작위(Random) 에이전트를 CartPole 환경에 적용했는데요, 이번에는 그보다 훨씬 똑똑한 Q-Learning 기반 에이전트를 직접 만들어보겠습니다.1. Q-Learning이란?Q-Learning은 “어떤 상태(state)에서 어떤 행동(action)을 하면 얼마나 좋은가”를 학습하는 방법입니다. 여기서 Q는 Quality의 약자로, 각 행동의 '질'을 수치로 표현한다고 보면 됩니다.핵심 개념Q-Learning은 Q 테이블을 사용해 상태와 행동의 조합마다 기대되는 보상을 ..

강화학습 쉽게 시작하기: OpenAI Gym으로 첫 AI 에이전트 만들기AI가 스스로 배우고, 시행착오를 거치며 점점 더 똑똑해진다면 어떨까요? 강화학습(Reinforcement Learning)은 바로 그런 학습 방식입니다. 사람이 말로 알려주지 않아도, 경험을 통해 배우는 인공지능이죠.이 글에서는 초보자도 이해할 수 있도록, OpenAI에서 제공하는 Gym이라는 도구를 이용해 직접 AI 에이전트를 만들어보는 과정을 안내합니다. 단순한 예제로 시작해, 나중에는 게임을 스스로 클리어하는 AI를 만드는 기반이 될 수 있습니다.1. 강화학습이란? 쉽게 설명하기강화학습은 컴퓨터가 **보상(reward)**을 최대화하는 방향으로 학습하는 방식입니다. 이 개념은 현실에서도 흔히 볼 수 있습니다.예시:아이가 자전거..

LangGraph로 멀티턴 AI 에이전트 만들기 - 파이썬 예제와 함께 배우기최근 대화형 AI 시스템이 급속도로 발전하면서, 단순한 일문일답을 넘어서는 복잡한 멀티턴 에이전트 시스템이 요구되고 있습니다. 예를 들어 사용자의 요청을 이해하고, 외부 툴을 사용해 검색하고, 결과를 종합해 다시 사용자에게 답변을 주는 흐름은 단순한 '질문-답변' 체인으로는 구현하기 어렵습니다.이럴 때 필요한 것이 바로 LangGraph입니다.LangGraph란?LangGraph는 LangChain 팀이 만든 오픈소스 프레임워크로, 복잡한 AI 에이전트의 대화 흐름을 그래프 구조로 정의하고 실행할 수 있게 해줍니다. LangChain이 "일렬 체인"이라면, LangGraph는 조건 분기, 반복 루프, 동적 흐름을 지원하는 "상태..