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.
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. 시작하기에 앞서 LangGraph AI 에이전트 설계와 실전이 궁금하다면 여기를 참조해 주세요 – LangGraph AI 에이전트 시스템 설계와 실전 – 개발자 필수 아이템 LangGraph가 뭔가요? LangGraph는 LangChain에서 만든 AI Agent 프레임워크입니다. 복잡한 작업을 … Read more
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
AI 에이전트를 개발하다 보면 단순한 질문-답변을 넘어 더 복잡한 작업을 처리해야 하는 상황에 부딪힙니다. 여러 단계를 거쳐야 하거나, 다양한 도구를 사용해야 하거나, 심지어 여러 에이전트가 협력해야 하는 경우도 있죠. 이런 복잡한 요구사항을 어떻게 체계적으로 관리할 수 있을까요? 오늘은 LangGraph의 서브그래프와 다양한 에이전트 아키텍처를 통해 이 문제를 해결하는 방법을 알아보겠습니다. 에이전트 아키텍처의 기본 개념 이해하기 먼저 … Read more
LangGraph AI 에이전트 시스템 설계와 실전편이 궁금하다면 아래글을 참조하세요. LangGraph AI 에이전트 설계부터 실전 프로덕션까지 개발자가 알아야 할 모든 것을 담았다 AI 개발에서 워크플로와 에이전트라는 용어를 자주 들어보셨을 겁니다. 하지만 정확히 무엇이고 어떻게 다른지, 그리고 언제 어떤 것을 사용해야 하는지 헷갈리시는 분들이 많습니다. 오늘은 LangGraph를 통해 이 개념들을 쉽고 명확하게 설명드리겠습니다. 워크플로와 에이전트, 무엇이 다른가요? … Read more