LLM 실무 적용 로드맵: RAG부터 에이전트 워크플로우까지 구축 가이드
LLM을 단순한 데모 수준에서 벗어나 실제 업무 도구로 만들고 싶다면 이 로드맵을 참고하세요. RAG 기반 지식 검색부터, 계획 수립 및 행동이 가능한 에이전트 설계까지, 비즈니스 문제 해결을 위한 체계적인 기술 구축 단계를 안내합니다.
6월 16일6분 읽기
LLM 에이전트 툴 사용: Function Calling부터 MCP까지
LLM 에이전트가 외부 세계와 상호작용하는 핵심 메커니즘인 툴 사용(Tool Use)을 완전히 해부합니다. OpenAI Function Calling, Anthropic Tool Use, 그리고 Model Context Protocol(MCP)까지 코드와 함께 비교합니다.
5월 20일3분 읽기
LLM 에이전트 평가와 디버깅: 비결정적 시스템의 신뢰성 확보 전략
비결정적인 LLM 에이전트를 어떻게 테스트하고 신뢰성을 높일 수 있을까요? 에이전트 트레이스 분석, 툴 호출 검증, 단위·통합 테스트 전략, 그리고 프로덕션 모니터링까지 실전 방법론을 정리합니다.
5월 20일3분 읽기
LLM 에이전트 메모리 시스템 설계: 단기 기억부터 장기 메모리까지
LLM 에이전트가 장기적으로 맥락을 유지하고 학습하기 위한 메모리 아키텍처를 설계합니다. 대화 기록 관리, 요약 기반 압축, 벡터 DB를 활용한 장기 메모리까지 실전 코드와 함께 다룹니다.
5월 20일3분 읽기