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핵심 요약 최근 AI 에이전트 개발 시장에서 노코드 플랫폼이 급부상하고 있습니다. 개발자가 아니어도 드래그 앤 드롭만으로 복잡한 멀티에이전트 시스템을 구축할 수 있게 되면서, 기업들의 AI 도입 장벽이 크게 낮아지고 있습니다. 이 글에서는 노코드 에이전트 플랫폼이 어떻게 실제 코드와 연결되는지, 요약·RAG·라우팅·검증 에이전트를 어떻게 조합하는지, 그리고 LangGraph 기반의 플로우 설계 핵심을 실무 관점에서 풀어드립니다. “코딩 없이 AI … Read more
핵심 요약 생성형 RAG(Retrieval-Augmented Generation)를 제대로 구축하려면 단순히 검색과 생성을 연결하는 것만으로는 부족합니다. NLP 기술을 활용한 정교한 문서 처리와 에이전트 전략을 통한 지능적인 정보 활용이 필수입니다. 최신 RAG 시스템은 쿼리 재작성, 하이브리드 검색, 컨텍스트 압축, 멀티 에이전트 협업 등을 통해 답변 품질을 극적으로 향상시키고 있습니다. 요즘 AI 챗봇이나 검색 시스템을 만들다 보면 RAG라는 단어를 빼놓을 … Read more
현업에서 AI 에이전트 시스템을 구축하면서 가장 많이 받는 질문이 바로 “에이전트와 툴의 경계는 어디까지인가”입니다. 특히 LangGraph와 같은 프레임워크를 활용해 복잡한 워크플로우를 설계할 때, 각 기능을 독립적인 에이전트로 분리할지 아니면 하나의 에이전트 내 툴로 구성할지 고민이 많죠. 오늘은 실제 사업 관점에서 어떻게 에이전트 아키텍처를 설계해야 하는지, 그리고 어떤 기준으로 에이전트와 툴을 구분해야 하는지 명확하게 정리해보겠습니다. 에이전트와 … Read more
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
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 구성되고 작동하는지 자세히 알아보겠습니다. 기존 RAG 시스템의 한계점 기존의 단일 에이전트 RAG 시스템은 여러 문제점을 가지고 … 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
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