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“생성형 AI, RAG, 모델 활용 전략부터 최신 트렌드까지—AI 기술의 깊이를 함께 탐구하는 지식 공간입니다.
개발자와 기획자, 그리고 AI에 관심 있는 누구나 실질적인 도움을 받을 수 있는 실무 중심의 콘텐츠를 제공합니다.”
데이터브릭스를 처음 접하시는 분들이라면 Workspace에 들어가자마자 수많은 메뉴들 때문에 어디서부터 시작해야 할지 막막하실 거예요. 마치 새로운 도시에 도착해서 지도 없이 길을 찾는 기분이랄까요? 오늘은 데이터브릭스 Workspace의 모든 메뉴를 체계적으로 정리해서, 여러분이 데이터 분석의 여정을 순조롭게 시작할 수 있도록 도와드릴게요. 데이터브릭스 Workspace란 무엇인가요? 데이터브릭스 Workspace는 데이터 사이언티스트, 엔지니어, 비즈니스 분석가들이 협업하며 데이터 작업을 수행하는 통합 환경이에요. … Read more
현업에서 AI 에이전트 시스템을 구축하면서 가장 많이 받는 질문이 바로 “에이전트와 툴의 경계는 어디까지인가”입니다. 특히 LangGraph와 같은 프레임워크를 활용해 복잡한 워크플로우를 설계할 때, 각 기능을 독립적인 에이전트로 분리할지 아니면 하나의 에이전트 내 툴로 구성할지 고민이 많죠. 오늘은 실제 사업 관점에서 어떻게 에이전트 아키텍처를 설계해야 하는지, 그리고 어떤 기준으로 에이전트와 툴을 구분해야 하는지 명확하게 정리해보겠습니다. 에이전트와 … Read more
AI 에이전트 기반 애플리케이션의 복잡성이 점점 더 고도화되고 있습니다. 단일 프롬프트에서의 응답 수준을 넘어서 이제는 다중 회차(turn) 기반의 대화, 다양한 상태(state) 관리, 그리고 복수 에이전트 간 협업(Agent Collaboration) 까지도 필요해졌습니다. 이러한 요구에 대응하기 위해 등장한 것이 LangGraph입니다. LangChain의 확장 생태계로서, 복잡한 멀티턴(Multiturn) 대화 흐름을 제어 가능한 그래프 기반 워크플로우로 전환해주는 이 프레임워크는 에이전트 지향(Agent-Oriented) 시스템을 … Read more
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
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
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
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
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
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
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