Insights & Guides

1. Agentic Workflow의 시대가 온다

단순한 챗봇을 넘어 스스로 생각하고 행동하는 에이전트의 기본 개념을 알아봅니다.

2. Planning 전략: ReAct vs Chain-of-Thought

에이전트가 문제를 해결하기 위해 계획을 세우는 다양한 방법론을 비교 분석합니다.

3. Tool Use: AI에게 실행력을 부여하는 법

외부 API와 도구를 안전하고 정확하게 연동하는 설계 패턴을 다룹니다.

4. AI 에이전트의 기억(Memory) 관리 전략

단기 기억과 장기 기억(RAG)을 결합하여 지능적인 에이전트를 만드는 법.

5. Multi-Agent Systems: 협업의 미학

여러 에이전트가 역할을 나누어 복잡한 문제를 해결하는 구조를 설계합니다.

6. 오류 처리와 자기 수정(Self-Correction)

실패한 실행 결과를 바탕으로 스스로 오류를 수정하는 피드백 루프 구축법.

7. 에이전틱 시스템의 평가 지표(Metrics)

성공률, 비용, 지연 시간 등 에이전트 성능을 측정하는 정량적 지표들.

8. 보안과 샌드박스: 안전한 에이전트 실행

코드를 실행하고 시스템에 접근하는 에이전트를 위한 보안 가이드라인.

9. LLM 에이전트 비용 최적화 가이드

성능은 유지하면서 토큰 사용량과 호출 빈도를 줄이는 오케스트레이션 팁.

10. 인간과 에이전트의 협업(HITL) 모델

중요한 의사결정 단계에서 인간의 개입을 효과적으로 설계하는 방법.