AI 에이전트, LangGraph, RAG
Tech Leader 
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. 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
매일 쏟아지는 건강 정보 속에서 정말 믿을 만한 정보를 찾기가 쉽지 않죠? 인터넷에는 근거 없는 건강 상식들이 넘쳐나고, 어떤 정보가 정확한지 판단하기 어려운 것이 현실입니다. 그런데 세계 최고 수준의 의료진들이 직접 운영하는 건강 정보 플랫폼이 있다면 어떨까요? 바로 하버드 헬스 블로그가 그 답입니다. 하버드 메디컬 스쿨에서 공식적으로 운영하는 이 블로그는 단순한 건강 정보 사이트가 아닙니다. … Read more