LLM 에이전트 보안 설계 가이드: Prompt Injection부터 안전한 배포까지
LLM 에이전트에 최소 권한을 적용하는 방법을 정리했습니다. 도구 목록 최소화, 범용 도구 제거, 서비스 계정 권한 축소, 사용자 권한으로 실행, 위험 작업 승인까지 OWASP LLM06(Excessive Agency) 기준 점검표와 서버 측 도구 인가 예제 코드, 프롬프트 인젝션·Guardrails 방어를 다룹니다.
RAG+지식그래프: LLM 에이전트 추론 아키텍처
벡터 RAG의 한계를 KG 멀티홉 추론으로 보완하는 아키텍처와 언제 KG가 필요한지.
LLM 에이전트가 로봇과 설비를 직접 제어하는 아키텍처 설계 가이드: 디지털 트윈 기반 AIoT
LLM의 추론 능력을 실제 물리적 행동(Actuation)으로 연결하는 최신 AIoT 아키텍처를 심층 분석합니다. 디지털 트윈과 CPS 개념을 결합하여, 산업 현장의 지능형 자동화 시스템을 구축하는 구체적인 로드맵을 제시합니다.
LLM 에이전트의 '기억 상실'을 막는 아키텍처 설계: 장기 기억(LTM) 구현 심화 가이드
단순한 컨텍스트 윈도우의 한계를 넘어, 에이전트가 복잡한 업무 맥락을 영속적으로 기억하게 만드는 방법을 안내합니다. 지식 그래프, 다단계 회상, 그리고 전용 상태 관리 레이어를 결합한 아키텍처적 청사진을 제시합니다.
LLM 에이전트 Function Calling: 동작 원리와 다단계 워크플로우 설계
LLM이 단순 텍스트 생성을 넘어 외부 API를 호출하고 복잡한 결정을 내리는 원리를 깊이 있게 다룹니다. Function Calling 메커니즘 이해부터 다단계 추론 루프 설계까지, 실무에서 바로 적용 가능한 에이전트 오케스트레이션 지식을 습득할 수 있습니다.
LLM 에이전트로 시장 조사 자동화하기: 복잡한 비즈니스 문제를 해결하는 AI 워크플로우 설계 가이드
단순 챗봇을 넘어, 스스로 계획하고 도구를 사용하는 LLM 에이전트의 원리를 이해합니다. 이 가이드는 시장 조사와 같은 복잡한 비즈니스 문제를 자동화하는 구체적인 설계 청사진(Blueprint)과 구축 로드맵을 제공합니다.
LLM 에이전트 수익화 모델 5가지와 MVP 구축 단계
LLM 에이전트를 단순한 기술 시연으로 끝내지 마세요. 이 가이드는 AI 기술을 실제 수익으로 연결하는 5가지 검증된 비즈니스 모델과, 아이디어를 최소 기능 제품(MVP)으로 구현하는 3단계 실전 로드맵을 제시합니다.
LLM 에이전트 개발 단계: 목표 정의·프로토타입·도구 연동·배포 점검
LLM 에이전트 개발, 어디서부터 시작해야 할지 막막하신가요? 이 가이드는 아이디어 구상부터 실제 운영까지, 복잡한 에이전트 개발 과정을 4단계 로드맵으로 체계화했습니다. 핵심 개념, RAG 구현, Tool Calling 원리까지 한 번에 정리합니다.
프로토타입을 넘어 프로덕션으로: LLM 에이전트의 안정적 배포 및 비용 최적화 DevOps 가이드
LLM 에이전트를 연구 단계에서 실제 비즈니스 서비스로 전환하는 방법을 안내합니다. CI/CD 파이프라인 구축부터 토큰 비용 추적, 장애 복구(Fallback) 패턴 적용까지, 프로덕션 레벨의 LLMOps 전략을 총정리합니다.
LLM 에이전트, 단순 작업자를 넘어 '비즈니스 오케스트레이터'가 되는 원리 (1편)
LLM 에이전트를 단순한 질문 답변 챗봇으로만 이해하고 계신가요? 이 가이드는 에이전트가 복잡한 비즈니스 프로세스 전체를 스스로 계획, 실행, 제어하는 '오케스트레이터'로 진화하는 시스템적 아키텍처를 제시합니다.
LLM 에이전트 상태 관리: 상태 머신과 메모리 레이어로 장기 워크플로우 안정화
LLM 에이전트가 단순한 대화를 넘어 복잡한 비즈니스 프로세스를 안정적으로 수행하려면 '상태 관리'가 필수입니다. 본 가이드는 State Machine과 Memory Layer라는 두 가지 핵심 아키텍처 패턴을 결합하여, 프로덕션 레벨의 신뢰성 높은 자동화 시스템을 설계하는 구체적인 청사진을 제시합니다.
LLM 에이전트: 단순 챗봇을 넘어 자율 작업자로 진화하는 방법
프롬프트 엔지니어링의 한계를 넘어, LLM 에이전트는 외부 도구를 활용하여 복잡한 작업을 자율적으로 수행하는 '작업자'로 진화하고 있습니다. 본 가이드는 에이전트의 핵심 작동 원리부터 LangChain, CrewAI를 활용한 실전 구현 로드맵까지 깊이 있게 다룹니다.