도구 보강 에이전트의 등장으로 언어 모델이 외부 API 및 서비스를 활용하여 정확한 작업(산술 계산 또는 실시간 데이터 조회)을 수행할 수 있게 되었으며, 이는 언어 이해의 폭과 기능을 효과적으로 결합하고 있다.
이 튜토리얼에서는 LangGraph와 Gemini 1.5 Flash를 사용하여 다단계 지능형 쿼리 처리 에이전트를 구축하는 방법을 보여줍니다. 각 노드는 라우팅, 분석, 연구, 응답 생성 및 유효성 검사로 구성된 목적 노드 시리즈를 통해 들어오는 쿼리를 처리합니다.
LangChain, Gemini 2.0 Flash 및 Jina Search 도구를 통합하여 지능형 AI 어시스턴트를 구축하는 방법을 보여주는 튜토리얼. 강력한 대형 언어 모델과 외부 검색 API의 기능을 결합하여 최신 정보 및 인용을 제공하는 어시스턴트를 생성함.
Yandex가 세계 최대 규모의 이벤트 데이터셋 ‘Yambda’를 공개했다. 이 데이터셋은 약 50억 건의 익명 사용자 상호 작용 이벤트를 제공하여 학술 연구와 산업 규모 응용 사이의 간극을 줄이는 데 기여한다.
Microsoft의 AutoGen 프레임워크를 사용하여 개발자들이 최소한의 코드로 복잡한 다중 에이전트 워크플로우를 조율하는 방법을 보여줌. AutoGen의 RoundRobinGroupChat 및 TeamTool 추상화를 활용하여 연구원, 사실 확인자, 비평가, 요약가, 편집자 등 전문 보조자들을 “DeepDive” 도구로 완벽하게 조합할 수 있음.
Marktechpost AI 미디어가 2025년 Agentic AI 및 AI 에이전트 보고서를 발표했습니다. 이 보고서는 AI 에이전트의 아키텍처, 프레임워크 및 배포 전략을 탐구하며, 미래를 형성하는 기술적으로 엄밀한 내용을 제공합니다. 보고서는 추론이 가능한 모델, 메모리 프레임워크 및 조정을 기반으로 한 증가하는 생태계를 탐색합니다.
Unsloth AI는 4비트 양자화와 LoRA 기술을 활용하여 최신 모델인 Qwen3-14B를 손쉽고 빠르게 세밀하게 조정할 수 있게 해준다. 본 튜토리얼에서는 이를 실제로 구현하는 방법을 안내한다.
이 튜토리얼에서는 Tavily Search API, Chroma, Google Gemini LLMs, 및 LangChain 프레임워크의 강점을 결합하여 강력하고 지능적인 질의응답 시스템을 구축하는 방법을 소개합니다. Tavily를 통한 실시간 웹 검색, Chroma 벡터 저장소를 활용한 의미론적 문서 캐싱, 그리고 Gemini 모델을 통한 문맥적 응답 생성이 포함됩니다.
AI 에이전트가 실험적 시스템에서 상용 규모 응용프로그램으로 전환되면서 그들의 증가하는 자율성은 새로운 보안 도전 과제를 도입하고 있습니다. Palo Alto Networks의 Unit 42가 발표한 “AI 에이전트가 여기에 있습니다 – 위협도 함께”라는 포괄적인 보고서에서, 오늘날의 에이전틱 아키텍처는 혁신에도 불구하고 다양한 공격에 취약하며, 대부분 이는 […]
이 튜토리얼에서는 Fireworks AI의 기능을 활용하여 LangChain과 함께 지능적인 도구 기능을 갖춘 에이전트를 구축하는 방법을 살펴볼 것이다. langchain-fireworks 패키지 설치부터 Fireworks API 키 구성, 높은 성능의 llama-v3-70b-instruct 모델을 사용한 ChatFireworks LLM 인스턴스 설정, LangChain의 에이전트 프레임워크와 통합까지 진행할 것이다.
Salesforce AI 연구가 더 지능적이고 신뢰할 수 있으며 다재다능한 AI 에이전트를 구축하기 위한 포괄적인 로드맵을 제시했습니다. 이 최근 이니셔티브는 현재 AI 시스템의 기초적인 한계를 해결하기 위해 초점을 맞추고 있으며, 특히 불일치한 작업 성능, 강건성의 부족, 그리고 복잡한 기업 워크플로에 적응하는 데 어려움이 있는 부분에 초점을 맞추고 있습니다.
Dappier AI의 실시간 검색 및 추천 도구를 활용하여 대화형 애플리케이션을 향상시키는 방법을 배우는 튜토리얼. RealTimeSearchTool과 AIRecommendationTool을 결합하여 웹에서 최신 정보를 조회하고 사용자 정의 데이터 모델에서 개인화된 기사 제안을 제공할 수 있음.
PydanticAI 라이브러리를 활용해 티켓 보조 프로그램을 만드는 튜토리얼. Pydantic v2 모델로 데이터 규칙 정의, SQLite 데이터베이스에 티켓 저장, Python의 uuid 모듈로 고유 식별자 생성. 티켓 생성 및 상태 확인을 위한 두 개의 에이전트 사용.
Atla의 강력한 LLM 판사 모델을 Model Context Protocol (MCP)을 통해 노출시키는 Atla MCP 서버가 AI 시스템 개발의 중요한 측면인 LLM 출력의 신뢰성 있는 평가를 지원한다.
대규모 언어 모델(Large Language Models, LLMs)과 외부 도구, 응용프로그램, 데이터 원본의 통합은 점점 더 중요해지고 있다. Model Context Protocol (MCP)와 Function Calling은 모델과 외부 시스템 간의 원활한 상호작용을 달성하기 위한 두 가지 중요한 방법이다. 두 접근 방식은 AI 모델의 실용적 능력을 확장하기 위해 목표를 두지만, 아키텍처 측면에서 근본적으로 다르다.
OpenAI가 엔지니어링 및 제품 팀을 위해 자율 AI 시스템 구현을 탐색하는 실무 안내서를 게시했다. 실제 배치 사례를 바탕으로 한 이 가이드는 적합한 사용 사례 식별, 에이전트 아키텍처 구성, 안전성과 신뢰성을 보장하기 위한 견고한 보호장치 내장에 대한 체계적 접근 방식을 제공한다.
