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.
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
우선, LangGraph AI 에이전트 시스템 설계와 실전 – 개발자들이 알아야 할 모든 것을 정리했다. 참고하길 바랍니다. 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 … 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