[심화 가이드] Tool Calling과 Memory를 결합한 ReAct 패턴으로 '행동하는' LLM 에이전트 구축하기
단순한 챗봇을 넘어 외부 API 호출과 장기 기억을 갖춘 실제 에이전트를 구축하는 방법을 다룹니다. ReAct 패턴의 작동 원리부터, Tool Calling과 Memory를 결합한 완전 자동화 코드 예제까지 실습 위주로 안내합니다.
6월 8일5분 읽기
LLM 프로토타입을 넘어, 비즈니스 레벨의 AI 시스템을 구축하는 완벽 가이드 (RAG부터 에이전트 오케스트레이션까지)
단순한 LLM API 호출로는 부족합니다. 이 가이드는 RAG 최적화, 복잡한 에이전트 워크플로우 설계, 그리고 Pydantic을 활용한 안정적인 Guardrails 적용까지, 실제 운영 환경에서 오류 없이 작동하는 고도화된 AI 시스템 구축 로드맵을 제시합니다.
6월 4일4분 읽기
코딩 없이도 업무 자동화? LLM 에이전트, 원리부터 LangChain 실습까지 A to Z 가이드
단순 챗봇을 넘어 스스로 계획하고 실행하는 'LLM 에이전트'의 원리를 이해합니다. 이 가이드를 통해 에이전트의 작동 방식부터 LangChain을 활용한 첫 자동화 워크플로우 구축 방법까지 실질적인 로드맵을 제시합니다.
6월 4일4분 읽기
LLM 에이전트 심화 마스터 가이드 3편: 평가 프레임워크와 멀티 에이전트 운영
에이전트가 실패하는 가장 흔한 이유 2편에서 도구 호출 오케스트레이션과 플래닝을 다뤘습니다. 프로덕션 에이전트의 실제 실패 원인은 대부분 평가 체계 부재와 디버깅 어려움에서 옵니다. 에이전트 평가 프레임워크 단순 출력 품질 평가로는 에이전트를 제대로 평가할 수 없습니다. 실행 경로·도구 선택·효율성을 함께 측정해야 합니다. 구조화된 추적 (Structu…
5월 24일3분 읽기