AI 에이전트, LangGraph, RAG
생성형 AI의 핵심 개념부터 모델 비교, RAG 전략, 최신 기술 트렌드까지 AI 전반을 다루는 카테고리입니다.
기술의 흐름을 이해하고 방향을 잡고 싶은 개발자와 기획자를 위한 분석 중심 콘텐츠를 제공합니다.
2025년 전체 클라우드 지출이 7,234억 달러를 넘어섰지만, 그중 30% 이상이 사실상 낭비된 돈이라는 것을 아는 사람은 드물다. 더 심각한 건 하이브리드 환경에서 온프레미스와 퍼블릭 클라우드를 동시에 운영할 때 그 낭비가 기하급수적으로 늘어난다는 점이다. 하지만 여기에 희소식이 있다. 현명한 워크로드 최적화 전략을 통해 2026년에는 40% 이상의 비용을 절감하는 것이 현실적으로 가능하다. 이미 산업 선두 기업들은 이를 … Read more
당신의 회사가 매달 엄청난 비용을 들여 대형 언어모델을 운영하고 있다면, 2026년은 그 전략을 완전히 뒤바꿀 시간이 왔다. 지난 2년간 AI 산업은 급격한 변화를 겪고 있다. 더 이상 모델이 크다고 해서 더 좋은 성과를 내는 것이 아니라는 깨달음이 기업들 사이에서 빠르게 퍼지고 있다. 실제로 데이터센터의 전기료 폭증, API 비용의 급증으로 고민하는 CTO와 기술 리더들이 최근 들어 … Read more
첫 메시지는 10초, 100번째는 30초가 되는 이유 당신의 에이전트가 처음에는 빠르지만 대화가 길어질수록 느려지는 현상을 겪었나요? 사용자와 나눈 대화가 50개, 100개를 넘어가면서 응답 속도가 점점 떨어집니다. 가끔 타임아웃이 나기도 합니다. 같은 모델인데 왜 이런 일이 일어날까요? 문제는 모델이 아닙니다. 문제는 당신이 과거의 모든 대화를 프롬프트에 집어넣고 있다는 점입니다. 지금 이 순간, 사용자의 마지막 메시지 하나를 … Read more
이런 경험 있나요? 도구 목록이 30개만 되어도 LLM이 헤맨다 개발자들이 LLM 에이전트를 만들면서 가장 흔하게 겪는 문제가 뭘까요? 바로 Tool Calling입니다. 사용자 요청을 받은 LLM이 필요한 도구를 선택해서 호출하는 것 같은데, 도구 개수가 조금 늘어나면 정확도가 확 떨어집니다. 웹 검색 도구, 데이터베이스 조회 도구, API 호출 도구, 계산기, 캘린더, 이메일 등 실무에서 쓸 만한 도구들을 … Read more
요약: Python은 더 이상 AI의 유일한 선택지가 아니다 2024년까지만 해도 생성형 AI 에이전트와 RAG 시스템을 구축하려면 Python이 필수였습니다. LangChain, LangGraph, AutoGen 등 모든 주요 프레임워크가 Python을 먼저 지원했거든요. 하지만 2025년은 달라졌습니다. Flowise, LangChain.js, LangGraph.js를 중심으로 Node.js 생태계가 빠르게 성숙하고 있고, 실제로 프로덕션 환경에서 성공 사례들이 나타나고 있습니다. 특히 주목할 점은 LangChain.js 코어 패키지가 주당 120만 … Read more