AI 개발 가이드
LangGraph와 Gemini 2.5 Pro로 구현하는 ReAct 에이전트
LangGraph와 Google의 Gemini 2.5 Pro를 활용해 ReAct 에이전트를 처음부터 구현하는 방법을 알아봅니다. 추론과 행동을 결합한 AI 에이전트의 작동 원리와 미래 전망에 대해 살펴보세요.
Written by
Cline: 개발 생산성을 높이는 AI 코딩 어시스턴트 완벽 가이드
Cline은 개발자의 CLI와 에디터를 활용할 수 있는 AI 코딩 어시스턴트입니다. 파일 생성 및 편집, 터미널 명령 실행, 브라우저 자동화 등 다양한 기능을 제공하여 개발 생산성을 획기적으로 높여줍니다. 이 글에서는 Cline의 주요 기능과 시작 방법, 그리고 효과적인 활용 전략을 소개합니다.
Written by
효율적인 AI 추론을 위한 새로운 접근법: Chain of Draft
대형 언어 모델(LLM)의 추론 효율성을 높이는 새로운 기법인 Chain of Draft에 대해 소개합니다. 기존의 Chain of Thought보다 토큰 사용량을 최대 92%까지 줄이면서도 비슷하거나 더 나은 정확도를 제공하는 이 혁신적인 접근법의 원리와 활용법에 대해 알아봅니다.
Written by
Ruby와 AI의 만남: RubyLLM으로 AI 애플리케이션 개발하기
Ruby 개발자를 위한 AI 애플리케이션 개발 가이드. RubyLLM 라이브러리를 활용해 채팅, 이미지 생성, 문서 분석 등 다양한 AI 기능을 Ruby 코드로 구현하는 방법을 알아봅니다.
Written by
AI 에이전트 개발을 위한 필수 도구, Composio 완벽 가이드
Composio는 AI 에이전트와 LLM을 250개 이상의 도구 및 서비스와 통합할 수 있게 해주는 강력한 플랫폼입니다. 복잡한 인증 관리를 자동화하고 도구 호출 정확도를 향상시키는 Composio를 활용해 개발 생산성을 높이고 다양한 비즈니스 프로세스를 자동화하는 방법을 단계별로 알아봅니다.
Written by
넷플릭스의 혁신: 기초 모델 기반 개인화 추천 시스템의 미래
넷플릭스가 300백만 이상의 사용자 데이터를 활용해 개발한 기초 모델(Foundation Model) 기반 추천 시스템에 대해 알아봅니다. 대규모 언어 모델에서 영감을 받은 이 혁신적인 접근법이 어떻게 더 정확하고 개인화된 콘텐츠 추천을 가능하게 하는지 살펴봅니다.
Written by
제로에서 히어로까지: Hugging Face와 Databricks로 생성형 AI 애플리케이션 구축하기
Hugging Face 모델과 Databricks 플랫폼을 활용하여 엔터프라이즈급 생성형 AI 애플리케이션을 구축하는 방법을 단계별로 소개합니다. Unity Catalog, MLflow, Model Serving 및 Databricks Apps를 활용한 전체 개발 과정을 통해 쉽고 빠르게 생성형 AI의 힘을 비즈니스에 적용해보세요.
Written by
OpenAI Agents SDK로 구현하는 AI 오디오 투어 가이드 만들기
OpenAI의 Agents SDK와 GPT-4o-mini TTS를 활용하여 위치, 관심사, 투어 시간에 따라 맞춤형 오디오 투어를 생성하는 AI 애플리케이션을 구축하는 방법을 단계별로 알아봅니다. 다중 에이전트 아키텍처로 역사, 건축, 문화, 요리 등 다양한 주제의 콘텐츠를 결합하여 자연스러운 음성으로 전달하는 투어 가이드를 만들어보세요.
Written by
생성형 AI의 소프트웨어 개발 영향력: 가능성과 한계
Martin Fowler가 탐구한 생성형 AI 개발 도구의 가능성과 한계에 대한 심층 분석. 코드 작성 지원부터 멀티파일 편집까지, 현대 개발자에게 필요한 AI 코딩 도구의 모든 것을 알아봅니다.
Written by
AI 에이전트와 API 소통의 새로운 표준, Agents.json
AI 에이전트와 API 간의 효율적인 상호작용을 위한 새로운 오픈소스 표준인 agents.json을 소개합니다. OpenAPI를 기반으로 구축된 이 규격이 어떻게 AI 에이전트의 능력을 확장시킬 수 있는지 알아보세요.
Written by
