RAG 에이전트 실무
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.
솔직히 말하면, 나는 생성형 AI를 꽤 오래 써왔다. 챗GPT가 처음 나왔을 때의 충격, 클로드가 코딩을 도와줬을 때의 감탄. 매번 새로운 AI가 나올 때마다 “이번엔 진짜 다르다”는 말을 들었다. 그런데 이번에는 정말로 좀 다르다. 오픈클로(OpenClaw)라는 이름을 처음 들었을 때, 나는 또 하나의 챗봇이겠거니 했다. 그런데 이 녀석은 대화만 하는 게 아니라, 진짜로 일을 한다. 이메일을 정리하고, … Read more
매일 아침 출근하면 이메일 확인하고, 스프레드시트 데이터 정리하고, 슬랙에 보고 올리고, 고객 정보 CRM에 옮기고. 이 루틴이 하루의 반을 잡아먹고 있다면, 자동화라는 단어가 머릿속을 맴돌고 있을 거다. 나도 그랬다. 처음엔 대수롭지 않게 여겼는데, 막상 써보니 매일 반복하던 두세 시간이 그냥 사라지더라. 문제는 도구를 고르는 순간부터 시작된다. 검색하면 n8n, Make, Zapier가 계속 나오는데, 다들 최고라고 하니 … Read more
솔직히 말하면 멀티에이전트 시스템이라는 말을 처음 들었을 때 나는 좀 회의적이었다. 에이전트 하나도 제대로 만들기 어려운데 여러 개를 동시에 돌린다고? 그게 정말 프로덕션 환경에서 돌아갈까? 그런데 LangGraph 1.0이 2025년 10월에 정식 릴리스되면서 이 생각이 완전히 바뀌었다. Uber, LinkedIn, Klarna 같은 글로벌 기업들이 이미 프로덕션에서 LangGraph를 쓰고 있다는 사실을 알게 되면서 나도 본격적으로 파고들기 시작했다. 특히 … Read more
어제 뉴스를 봤을 때 정말 충격을 받았다. 스페이스X가 작년에 11.6조 원의 수익을 냈다고? 그것도 이익이 5조 원대라고? 솔직히 처음엔 신문을 잘못 읽은 줄 알았다. 로켓 회사가? 이 정도 돈을 버낸다고? 하지만 기사를 여러 번 읽어보니 맞다. 로이터 통신이 보도한 내용인데, 스페이스X는 작년에 매출 150~160억 달러(21.8~23.2조 원), 이익 80억 달러(11.6조 원)를 기록했다고 한다. 게다가 IPO를 통해 … Read more
작년 여름, 스타트업에서 “고객 지원 챗봇을 만들어야 하는데, 비용이 적게 들어야 한다”는 요청을 받았다. 당시 우리 팀의 상황은 이러했다. 개발자는 3명, 월 예산은 총 500만 원대, 24시간 운영이 필수였다. 기존 방식대로 EC2 인스턴스를 띄우고 OpenAI API를 쓰면? 월 비용이 족히 200만 원은 넘을 거였다. 회사가 감당할 수 없는 금액이었다. 그때 생각한 게 Azure Functions다. 서버리스 … Read more