금융 시장에서 인공지능(AI) 사용이 급증하고 있으며, 블랙록 연구팀은 투자 연구를 위해 알파에이전트를 제안했다. 알파에이전트 프레임워크는 다중 에이전트 시스템의 파워를 활용하여 투자 결과를 개선하고 인지 편향을 줄이며 의사 결정을 강화한다.
이 튜토리얼에서는 Google의 무료 Gemini 모델을 활용한 고급 LangGraph 멀티 에이전트 시스템을 구축하는 방법에 대해 설명합니다. 필요한 라이브러리 및 LangGraph, LangChain-Google-GenAI, LangChain-Core의 설치부터 구조화된 상태 정의, 연구 및 분석 도구 시뮬레이션, 세 가지 특수 에이전트(연구, 분석, 보고)의 연결까지 단계별로 안내합니다.
MCP는 대형 언어 모델 및 다른 AI 응용 프로그램을 필요로 하는 시스템 및 데이터와 연결하는 데 필수적인 표준이 되어왔다. 2025년에는 널리 채택되어 기업, 개발자 및 최종 사용자가 AI 기반 자동화, 지식 검색 및 실시간 의사 결정을 경험하는 방식을 혁신하고 있다.
실제 세계에서 자율적으로 생각하고 배우고 행동할 수 있는 AI 시스템을 만들기 위해 필요한 7가지 핵심 레이어에 대한 포괄적인 프레임워크 소개.
NVIDIA의 최신 릴리스인 Llama Nemotron Super v1.5은 추론 및 에이전틱 작업에 특히 뛰어난 성능과 사용성을 제공하여 모델이 어디까지 이끌 수 있는지에 대한 경계를 넘는 AI 발전을 이끌고 있다.
AI 에이전트는 환경을 인식하고 데이터를 해석하며 목표를 달성하기 위해 행동을 실행하는 자율 소프트웨어 시스템이다. 전통적인 자동화와는 달리, AI 에이전트는 의사 결정, 학습, 메모리, 다단계 계획 능력을 통합하여 복잡한 실제 과제에 적합하다.
구글은 Gemini 2.5 Pro, 딥 서치, 그리고 강력한 새로운 에이전틱 기능을 도입하며 검색과 상호작용하는 방식을 변화시키고, 검색 엔진을 보다 똑똑하고 맥락에 맞게 만들고 있다. 이러한 기능들은 현재 미국 사용자에게만 제한되어 있지만, 구글 검색 방식에 대대적인 변화를 암시한다.
구글은 MCP 툴박스를 발표했는데, 이는 GenAI Toolbox의 일환으로 SQL 데이터베이스를 AI 에이전트에 통합하는 것을 간소화하는 데 목적을 둔 오픈 소스 모듈이다. 이 릴리스는 언어 모델이 외부 시스템과 상호 작용할 수 있게 하는 표준화된 접근 방식인 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 발전시키기 위한 구글의 전략의 일환이다.
희귀병은 전 세계 4억 명을 영향을 미치며, 7,000가지 이상의 질병 중 80% 이상이 유전적 원인을 가지고 있다. 이러한 희귀병의 진단은 어려운데, DeepRare는 AI 기술을 활용하여 임상 의사 결정을 개선하고 환자의 진단 과정을 단축시키는 첫 번째 시스템이다.
이 튜토리얼은 용량 제약이 있는 사용자들을 위해 설계된 울트라-라이트 Mistral Devstral 가이드를 제공하며, 제한된 저장 공간과 메모리 환경에서 Mistral과 같은 대형 언어 모델을 실행하는 것이 어려울 수 있지만, 이 튜토리얼은 강력한 devstral-small 모델을 배포하는 방법을 보여준다.
이 튜토리얼에서는 LangChain, Google Gemini API 및 고급 도구 모음의 기능을 결합하여 스마트 AI 어시스턴트를 만드는 강력하고 인터랙티브한 Streamlit 애플리케이션을 구축할 것이다. Streamlit의 직관적 인터페이스를 사용하여 웹 검색, 위키피디아 콘텐츠 가져오기, 계산 수행, 키 기억 등을 수행할 수있는 채팅 기반 시스템을 만들 것이다.
이 튜토리얼에서는 구글의 첨단 Gemini API를 사용하여 정교한 자기 발전형 AI 에이전트를 만드는 방법을 살펴볼 것이다. 이 자기 발전형 에이전트는 자율적인 문제 해결을 보여주며 성능을 동적으로 평가하고 성공과 실패로부터 학습하여 반성적 분석과 자가 수정을 통해 지속적으로 능력을 향상시킨다. 이 튜토리얼은 구조화된 코드 구현을 안내하며 메모리 관리 및 기타 메커니즘에 대해 상세히 다룬다.
구글 딥마인드는 알고리즘 설계와 과학적 발견을 위해 제미니 기술을 활용한 코딩 AI 에이전트 알파이볼브를 소개했다. 전통적인 방법으로는 전문가 직관과 수동 반복에 의존하는 이러한 과정이 대규모 언어 모델(LLMs)을 활용함으로써 가속화되고 있다.
AI 에이전트들은 주로 백엔드 작업을 자동화하는데 집중해왔지만, 상호작용적인 AI 애플리케이션이 늘어남에 따라 사용자와 상호작용하는 에이전트의 필요성이 대두되었다. AG-UI 프로토콜은 이러한 문제를 해결하기 위해 개발된 오픈, 가벼운, 이벤트 기반 프로토콜이다.
바이트댄스가 DeerFlow를 공개했는데, 이는 대형 언어 모델(Large Language Models)의 기능을 도메인별 도구와 통합하여 복잡한 연구 워크플로우를 향상시키는 오픈소스 멀티 에이전트 프레임워크이다. DeerFlow는 LangChain과 LangGraph 위에 구축되어 정보 검색부터 다중 모달 콘텐츠 생성까지 협력적인 인간 중심 환경에서 고급 연구 작업을 자동화하는 구조화된, 확장 가능한 플랫폼을 제공한다.
구글이 AI 에이전트 시스템 개발 전문가를 위한 76페이지 화이트페이퍼를 발표했다. 에이전트 평가, 다중 에이전트 협업, RAG의 진화 등에 중점을 두고 에이전트를 대규모로 운영하는 데 초점을 맞췄다.
마이크로소프트의 AI 레드 팀이 에이전틱 아키텍처의 고장 모드에 대한 상세한 분류 체계를 발표했다. 이 보고서는 탄탄한 에이전틱 시스템을 설계하고 유지하려는 실무자들에게 중요한 기초 자료를 제공한다.
씨티은행의 최신 ‘에이전틱 AI 금융 및 ‘나를 대신해 해라’ 경제’ 보고서에서는 금융 서비스에서 진행 중인 중요한 패러다임 변화를 탐구한다. 이 보고서는 룰 기반 지침에 의존하는 기존 AI 시스템과는 다르게, 에이전틱 AI는 자율성을 갖추어 직접적인 인간 개입 없이 미리 예방적으로 행동하고 의사 결정을 내리며 다단계 워크플로우를 실행한다.
Anthropic사가 Claude Code를 사용한 코딩 에이전트 개발을 위한 상세한 가이드를 발표했다. Claude Code는 개발자 중심의 명령줄 인터페이스로, Claude 언어 모델을 일상적인 프로그래밍 작업에 통합하는 데 사용된다.
