"본 기사는 'LlamaIndex가 RAG를 넘어 복잡한 결정을 내리는 에이전트'에 대한 내용을 다루고 있습니다. 이를 요약하기 위해 다음과 같은 절차를 따를 수 있습니다.

1. 웹 페이지 검색
LlamaIndex의 `SimpleWebPageReader`나 `SpiderWebReader`를 사용하여 웹 페이지의 내용을 가져옵니다.

2. 문서 요약 인덱스 생성
문서의 요약을 추출하고 저장하기 위해 `DocumentSummaryIndex`를 만듭니다.

3. 기사 요약
`DocumentSummaryIndex`를 사용하여 기사의 요약을 생성합니다.

기사의 주요 내용은 다음과 같습니다.

- RAG를 넘어 : LlamaIndex 에이전트는 기존의 검색 기반 증강 생성(RAG) 시스템을 넘어, 실시간 데이터를 기반으로 동적 데이터 수집 및 수정을 가능하게 하며 복잡한 결정을 내립니다.

- 에이전트 기능 : 이들 에이전트는 기본 기능부터 고급 쿼리 엔진까지 다양한 도구를 통합해 자동으로 추론하고 의사 결정을 수행할 수 있습니다.

- 동적 데이터 처리 : 정적인 데이터 파이프라인과는 달리, LlamaIndex 에이전트는 들어오는 데이터에 따라 행동을 조정할 수 있어 복잡한 작업에 매우 유연하고 효율적입니다.

- 통합 및 커스터마이징 : 이 프레임워크는 구조화된 데이터와 비구조화된 데이터의 통합을 가능하게 하며, 특정 추론 논리와 데이터 처리 작업에 대한 커스터마이징 옵션을 제공합니다."

이렇게 함으로써 기사의 내용을 요약하는 동시에 마크다운이나 HTML 태그를 제외할 수 있습니다.