LLM아키텍처
AI 에이전트 많다고 좋은 게 아니다: Google·MIT 연구가 밝힌 45% 법칙
Google과 MIT 연구가 밝힌 AI 멀티 에이전트 시스템의 한계. 단일 에이전트 성공률 45%가 임계점이며, 작업 유형에 따라 성능이 극명하게 갈립니다.
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Google AI Mode가 웹을 읽는 두 가지 방법: browsing vs content_fetcher
Google AI Mode가 웹 콘텐츠를 수집하는 두 가지 방식—단일 페이지 분석(browsing)과 배치 처리(content_fetcher)—의 차이와 실무 활용법을 소개합니다.
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표준 LLM을 넘어서: 5가지 대안 아키텍처 둘러보기
GPT와 Claude를 넘어서는 5가지 대안 LLM 아키텍처 소개. Linear Attention으로 메모리 75% 절감, Diffusion으로 병렬 생성, 코드 실행을 시뮬레이션하는 Code World Model까지.
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AI 에이전트 아키텍처의 진화: Deep Agent가 500단계 작업을 처리하는 방법
AI 에이전트가 단순 반복 루프에서 복잡한 작업을 처리하는 심층 구조로 진화하는 과정. 명시적 플래닝, 계층적 위임, 지속적 메모리, 정교한 컨텍스트 엔지니어링을 통해 5단계에서 500단계 작업까지 처리 가능한 Agent 2.0 아키텍처 설명
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