AI 에이전트, LangGraph, RAG
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
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
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