AI 개발 가이드
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멀티 에이전트 AI 시스템 구축 가이드: 아키텍처 선택부터 성능 최적화까지
LangChain의 멀티 에이전트 아키텍처 벤치마킹 연구를 바탕으로 Single Agent, Swarm, Supervisor 아키텍처의 성능 비교와 실무 적용 가이드를 제공합니다. 각 아키텍처의 장단점, 선택 기준, 최적화 방법까지 개발자들이 멀티 에이전트 시스템을 효과적으로 구축할 수 있도록 도움을 드립니다.
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A2A vs MCP: AI 에이전트 개발자를 위한 완벽 가이드
Google A2A와 Anthropic MCP 프로토콜의 차이점을 비교하고, 실제 구현 방법과 활용 사례를 제시하는 AI 에이전트 개발자를 위한 실용적 가이드
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AI 검색의 새로운 패러다임: DeepSearch/DeepResearch 구현 가이드
2025년 AI 검색 분야의 새로운 패러다임인 DeepSearch와 DeepResearch 기술에 대한 상세한 분석과 실무 구현 가이드. Google, OpenAI 등 주요 기업들의 딥서치 기술 도입 배경부터 실제 개발 방법론까지 포괄적으로 다룹니다.
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OpenMemory MCP: AI 도구 간 지속적 맥락 공유를 위한 로컬 메모리 서버 구축 가이드
이 글은 여러 AI 도구 간에 맥락과 기억을 공유할 수 있는 OpenMemory MCP의 개념, 설치 방법, 활용 사례를 안내하는 실용적인 가이드입니다.
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VoltAgent: 개발자를 위한 TypeScript AI 에이전트 프레임워크 완벽 가이드
VoltAgent는 개발자들이 AI 에이전트 애플리케이션을 더 쉽게 구축할 수 있게 해주는 오픈소스 TypeScript 프레임워크입니다. 모듈식 구조, 멀티 에이전트 시스템, 유연한 LLM 지원, 시각적 모니터링 등 주요 특징과 GitHub 레포지토리 분석기 예제를 통해 VoltAgent의 활용법을 알아봅니다.
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OpenAI Codex CLI: 개발자 생산성을 높이는 새로운 터미널 기반 AI 코딩 도구
OpenAI가 새롭게 출시한 Codex CLI는 터미널에서 AI 모델과 직접 대화하며 코딩 작업을 수행할 수 있는 혁신적인 도구입니다. 이 글에서는 설치 방법부터 실용적인 활용 사례까지 개발자를 위한 Codex CLI 가이드를 제공합니다.
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DeepCoder-14B: 오픈소스 AI가 독점 코드 생성 모델과 나란히 서다
오픈소스 AI 코딩 모델 DeepCoder-14B가 OpenAI의 o3-mini 및 o1과 같은 독점 모델과 동등한 성능을 선보이며 AI 코드 생성의 민주화를 이끌고 있습니다. 14B 파라미터로 60.6%의 LiveCodeBench 정확도를 달성한 이 모델의 혁신적인 기술과 사용 방법을 알아봅니다.
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LangGraph로 구축하는 효과적인 AI 멀티 에이전트 시스템: 장점과 사례
LangGraph를 활용한 효과적인 AI 멀티 에이전트 시스템 구축에 대해 알아봅니다. Definely와 Qodo의 실제 사례를 통해 개발자 관점에서 LangGraph의 장점과 구현 방법을 살펴봅니다.
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트랜스포머 라이브러리의 Auto 클래스 활용하기
트랜스포머 라이브러리의 Auto 클래스를 활용하여 다양한 사전 훈련 모델을 쉽게 사용하는 방법을 알아봅니다. 코드 예제와 실용적인 팁을 통해 효율적인 NLP 모델 구현 방법을 소개합니다.
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GitHub Copilot 에이전트 모드로 개발 생산성 높이기
GitHub Copilot의 최신 기능인 에이전트 모드(Agent Mode)를 소개하고, Edit 모드와의 차이점 및 활용 시점을 설명합니다. AI 기반 개발 도구로 생산성을 크게 향상시키는 방법을 알아보세요.
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