AI 에이전트, LangGraph, RAG
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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
대화형 AI 모델을 로컬에서 실행하고 싶지만 어떤 도구를 선택해야 할지 고민이신가요? sLLM과 vLLM은 각각 다른 장점을 가진 훌륭한 LLM 추론 도구입니다. 이 가이드에서는 두 도구의 차이점부터 다양한 설치 방법, 그리고 FastAPI를 통한 서비스 배포까지 모든 과정을 상세하게 다뤄보겠습니다. sLLM vs vLLM: 핵심 차이점 이해하기 sLLM (Small Language Model Manager)의 특징 sLLM은 작은 규모의 언어 모델들을 … Read more
Google의 최신 오픈소스 언어 모델인 Gemma 3 27B는 단일 GPU에서 실행할 수 있는 모델 중 최고 성능을 자랑합니다. 이번 포스팅에서는 Ollama를 사용한 간편한 실행 방법과 고성능 추론을 위한 vLLM 설치 및 사용 방법을 자세히 알아보겠습니다. Gemma 3 27B란? Gemma 3 27B는 Google의 Gemini 2.0과 동일한 기술을 기반으로 개발된 270억 개 파라미터를 가진 오픈소스 언어 모델입니다. … Read more