LLM Agent 동작 시나리오

AI Agent 동작 시나리오: 식당 예약하기 🍝

Agent

1️⃣ Perception (지각)

사용자 입력: "다음 주 서울 날씨 좋은 날 저녁 식당 예약해줘"
현재 정보: 2025-10-18, 위치: 서울

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Planning
계획 수립

The "Augmented" LLM

Memory 💾

• 사용자가 이탈리안 선호
• 강남 쪽 선호
• 저녁 시간대 선호
• 예약 내역 저장용

Tools 🛠️

✓ 날씨 API
✓ 식당 검색 API
✓ 예약 API
✓ 지도 API

2️⃣ Action (행동) - Tools 사용

📍 Action 1: 날씨_API.조회("서울", "10/19~10/25")
    → 결과: 10월 22일 맑음 20도 ☀️

📍 Action 2: 식당_검색_API.찾기("강남", "이탈리안", "10-22")
    → 결과: "파스타하우스 강남점" 예약 가능

📍 Action 3: 예약_API.실행("파스타하우스", "10-22", "19:00")
    → 결과: 예약 완료! 예약번호 #12345

→

4️⃣ 최종 응답 생성

"10월 22일 수요일이 날씨가 제일 좋을 것 같아요! (맑음 20도☀️)
강남 파스타하우스에 저녁 7시로 예약 완료했어요!
예약번호는 #12345예요!" 🍝

Environment

📱 사용자 요청

🌐 외부 시스템

• 날씨 서버
• 식당 DB
• 예약 시스템

실제 변화 발생! 🎉

✅ 예약 생성됨
✅ DB에 기록됨
✅ 확인 메시지 전송

3️⃣ 피드백 수신

예약 확인 정보:
• 날짜: 10월 22일
• 식당: 파스타하우스
• 예약번호: #12345

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순환 과정: Perception → Planning → Action → Environment 변화 → 다시 Perception! 🔄