[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 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.
6월 3일5분 읽기
[개발자 가이드] LLM 에이전트, 개념을 넘어 아키텍처 설계까지 완벽 마스터하기
단순 챗봇을 넘어 '실행'하는 AI 에이전트의 작동 원리가 궁금하신가요? 본 가이드는 ReAct 패턴부터 Tool Calling 아키텍처 설계, 그리고 Planner-Memory-Executor 구성까지, 에이전트의 내부 메커니즘을 개발자 관점에서 깊이 있게 분석합니다.
5월 28일4분 읽기
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.
5월 24일4분 읽기
챗봇을 넘어선 자율 업무 수행자: AI 에이전트의 작동 원리와 실전 구현 로드맵
단순 질의응답을 넘어, 복잡한 목표를 스스로 계획하고 외부 도구를 활용해 업무를 완수하는 'AI 에이전트'의 작동 원리를 심층 분석합니다. 개발자 입장에서 즉시 적용 가능한 사고 루프, Tool Calling 메커니즘, 그리고 필수 프레임워크 비교 가이드를 제공합니다.
5월 23일4분 읽기