피부 건강, 요즘 20대는 어떻게 관리할까?

피부 관리

요즘 길거리나 SNS를 보면 깜짝 놀랄 때가 많습니다. 메이크업을 거의 하지 않았는데도 피부가 너무 깨끗하고 맑은 20대들이 정말 많거든요. “도대체 저 사람들은 피부 관리를 어떻게 하는 걸까?”라는 궁금증, 한 번쯤은 가져보셨을 거예요. 그래서 오늘은 요즘 20대 남녀들이 실제로 어떤 루틴으로 피부를 관리하고 있는지, 또 어떤 습관과 노하우가 피부를 맑고 건강하게 만드는 데 도움이 되는지 꼼꼼히 … Read more

AI 코딩 보조 도구 3종 비교 – Cursor, Claude Code, n8n 설치부터 성능, 점유율 비교

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최근 몇 년 사이 AI 기반 코딩 도구들이 빠르게 발전하면서 개발자들의 업무 방식도 근본적으로 변하고 있습니다. 단순한 코드 자동완성을 넘어, 프로젝트 구조 파악, 테스트 코드 생성, 워크플로우 자동화까지 수행하는 도구들이 등장하며 개발 생산성이 급격히 향상되고 있죠. 이번 포스팅에서는 대표적인 AI 코딩 보조 도구인 Cursor, Claude Code, n8n에 대해 알아보고, 각각의 설치 및 사용법, 프론트엔드/백엔드 개발자의 … Read more

AI 도구 호출의 진화, OpenAI Tool Calling부터 LangGraph까지 분석 및 총정리

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인공지능이 단순한 대화를 넘어 실제 도구를 활용해 복잡한 작업을 수행하는 시대가 열렸습니다. 특히 대형 언어 모델이 외부 API나 함수를 직접 호출할 수 있는 도구 호출 기능은 AI 애플리케이션의 가능성을 무한대로 확장했습니다. 하지만 각 AI 플랫폼마다 서로 다른 방식을 사용하고 있어 개발자들은 혼란을 겪고 있습니다. 오늘은 OpenAI의 Tool Calling 기능부터 LangChain, LangGraph까지 현재 AI 도구 호출 … Read more

LangGraph 멀티에이전트 RAG: 문서 기반 질의응답의 새로운 패러다임

랭그래프 RAG 전략

최근 AI 분야에서 가장 주목받고 있는 기술 중 하나는 바로 멀티에이전트 시스템입니다. 특히 LangGraph를 활용한 멀티에이전트 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템은 기존 단일 에이전트의 한계를 뛰어넘어 더욱 정확하고 신뢰할 수 있는 문서 기반 질의응답을 가능하게 합니다. 오늘은 이러한 혁신적인 시스템이 어떻게 구성되고 작동하는지 자세히 알아보겠습니다. 기존 RAG 시스템의 한계점 기존의 단일 에이전트 RAG 시스템은 여러 문제점을 가지고 … Read more

멀티에이전트 시스템에서 MCP, Action, Tool 활용 전략과 6가지 설계 사례

멀티에이전트 시스템 MCP_Action_Tool_활용전략

현대의 AI 에이전트 시스템이 복잡해지면서 MCP(Model Context Protocol), Action, Tool의 역할과 활용 방법이 더욱 중요해지고 있습니다. 특히 멀티 에이전트 환경에서 이러한 구성 요소들이 어떻게 배치되고 상호작용하는지에 대한 이해는 성공적인 AI 시스템 구축의 핵심입니다. 이번 글에서는 다양한 설계 사례를 통해 실제 적용 방법을 살펴보겠습니다. MCP, Action, Tool의 기본 개념과 차이점 멀티에이전트 시스템을 설계하기 전에 각 구성 … Read more

슈퍼바이저 기반 멀티에이전트 통신 시스템에서 JSON과 프롬프트 활용법

슈퍼바이저 기반 멀티에이전트 json_prompt_활용법

최근 AI 에이전트 기술이 급속도로 발전하면서 하나의 거대한 에이전트보다는 여러 개의 전문화된 에이전트가 협력하는 멀티 에이전트 시스템이 주목받고 있습니다. 특히 슈퍼바이저(Supervisor) 기반 멀티 에이전트 아키텍처에서는 JSON 포맷과 프롬프트 엔지니어링이 핵심적인 역할을 합니다. 이번 글에서는 LLM 초보자분들을 위해 이러한 시스템이 어떻게 작동하는지 상세히 알아보겠습니다. 멀티에이전트 시스템이란 무엇인가 멀티에이전트 시스템은 여러 개의 독립적인 AI 에이전트가 협력하여 복잡한 … Read more

Function Calling에서 Tool Calling – LLM의 진화 과정과 LangChain 생태계

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시작하며 2023년 AI 생태계에서 가장 중요한 변화 중 하나는 바로 Function Calling 기술의 도입이었습니다. 이 기술은 단순히 텍스트만 생성하던 LLM이 외부 도구와 상호작용할 수 있게 만들어주는 혁신적인 기능이었죠. 오늘은 이 기술이 어떻게 발전해왔는지, 그리고 현재 가장 주목받는 LangGraph와 @tool 데코레이터까지의 여정을 자세히 살펴보겠습니다. Function Calling의 탄생과 발전 연대기 2022년: LangChain의 선구적 역할 사실 많은 사람들이 … Read more

LangGraph Agent는 정말 JSON으로 응답하고 프롬프트와 연동될까?

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안녕하세요! LLM 개발을 시작하신 초보 개발자 여러분을 위해 LangGraph의 핵심 개념을 쉽게 설명해드리겠습니다. 특히 Agent가 JSON으로 응답하는 방식과 프롬프트와의 연동 과정을 자세히 알아보겠습니다. LangGraph가 뭔가요? LangGraph는 LangChain에서 만든 AI Agent 프레임워크입니다. 복잡한 작업을 여러 단계로 나누어 처리할 수 있게 해주는 도구라고 생각하시면 됩니다. 간단히 말해서: Graph(그래프): 작업 흐름을 노드(Node)와 엣지(Edge)로 연결한 구조 Node(노드): 실제 작업을 … Read more

하버드 의대에서 직접 알려주는 건강 비밀, 당신도 알고 있나요?

하버드의대 건강 비밀

매일 쏟아지는 건강 정보 속에서 정말 믿을 만한 정보를 찾기가 쉽지 않죠? 인터넷에는 근거 없는 건강 상식들이 넘쳐나고, 어떤 정보가 정확한지 판단하기 어려운 것이 현실입니다. 그런데 세계 최고 수준의 의료진들이 직접 운영하는 건강 정보 플랫폼이 있다면 어떨까요? 바로 하버드 헬스 블로그가 그 답입니다. 하버드 메디컬 스쿨에서 공식적으로 운영하는 이 블로그는 단순한 건강 정보 사이트가 아닙니다. … Read more

슈퍼바이저에이전트와 멀티에이전트를 잘 보여주는 챗봇 프런트엔드 – React vs Next.js 어디까지 고민해야 할까

멀티에이전트

슈퍼바이저 에이전트가 전체 플로우를 조율하고 서브 에이전트들이 각자의 도구로 병렬 작업을 수행하는 구조가 보편화되면서, 프런트엔드는 단순 대화 UI를 넘어 에이전트의 상태, 의사결정, 근거, 실행 로그를 실시간으로 시각화해야 합니다. 이 글은 챗봇 LLM 프런트엔드 관점에서 React와 Next.js를 선택할 때 발생하는 기술적 고민을 최신 흐름에 맞춰 정리하고, UI/UX 패턴과 구현 관점의 장단점을 균형 있게 풀어냅니다. 왜 멀티 … Read more