AI 기술 소개
AI 에이전트의 핵심, 컨텍스트 엔지니어링 – Manus 개발팀이 전하는 6가지 실전 원칙
Manus 개발팀이 실제 프로덕션 환경에서 수백만 사용자를 대상으로 AI 에이전트를 운영하며 발견한 컨텍스트 엔지니어링의 6가지 핵심 원칙. KV-cache 최적화, 파일 시스템 활용, 실패 정보 보존 등 실무에서 바로 적용할 수 있는 실전 노하우를 제공합니다.
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Open Deep Research: 누구나 사용할 수 있는 AI 연구 에이전트
LangChain에서 공개한 오픈소스 AI 연구 에이전트 ‘Open Deep Research’의 주요 특징과 활용법을 소개합니다. 3단계 연구 프로세스, 멀티 에이전트 시스템의 장점, 기존 솔루션과의 차별점을 설명하고 실제 사용 방법을 안내합니다.
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Smithery AI: MCP 서버의 중앙 허브 – AI 도구 통합의 새로운 표준
AI 시스템과 데이터 소스를 연결하는 새로운 표준 MCP와 이를 지원하는 중앙 허브 플랫폼 Smithery AI를 소개합니다. 로컬 실행과 호스팅 서비스의 두 가지 방식, 실제 개발 과정, 보안 고려사항을 다루며 AI 생태계의 변화를 전망합니다.
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MCP-B: 브라우저 자동화의 새로운 패러다임
기존 스크린샷 기반 브라우저 자동화의 한계를 극복하는 MCP-B(Browser Model Context Protocol)의 혁신적인 접근 방식과 실제 구현 방법을 상세히 알아봅니다. 웹사이트가 직접 AI와 소통할 수 있는 새로운 패러다임을 제시합니다.
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지식 그래프로 RAG 시스템 한계 극복하기: 구조화된 데이터 검색의 새로운 접근법
벡터 검색 기반 RAG 시스템의 한계를 극복하는 지식 그래프 활용법을 실제 코드 예제와 함께 단계별로 설명합니다. Neo4j와 GPT를 활용한 공급망 데이터 처리부터 성능 평가까지 실무에 바로 적용할 수 있는 가이드를 제공합니다.
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구글 Gemini API Batch Mode: 50% 비용 절감으로 대규모 AI 작업 처리하기
구글 Gemini API의 새로운 Batch Mode 기능을 소개하고, 50% 비용 절감 효과와 실제 활용 방법을 구체적인 코드 예시와 함께 설명하는 실용적인 기술 가이드입니다.
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컨텍스트 엔지니어링 실전 가이드: LLM 에이전트의 성능을 10배 높이는 7가지 구현 전략
AI 에이전트의 성능을 극대화하는 컨텍스트 엔지니어링 실전 가이드입니다. 7가지 핵심 전략과 구체적인 코드 구현, 업종별 베스트 프랙티스, 실제 성과 데이터까지 포함한 완전한 실무 매뉴얼을 제공합니다.
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vLLM: PagedAttention으로 LLM 서빙 성능을 24배 향상시킨 혁신 기술
UC Berkeley에서 개발한 vLLM의 PagedAttention 기술이 어떻게 LLM 서빙 성능을 24배 향상시켰는지, 그리고 실제 프로덕션 환경에서의 적용 사례와 설치부터 사용까지의 실용적인 가이드를 제공합니다.
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로컬 LLM 도구 호출 성능 비교: 21개 모델 실증 평가로 찾은 최적의 선택
Docker 팀이 21개 LLM 모델을 대상으로 3,570개 테스트를 실행해 도구 호출 성능을 실증 평가한 연구 결과를 바탕으로, 개발자들이 AI 에이전트 구축 시 최적의 로컬 모델을 선택할 수 있는 실용적인 가이드를 제공합니다.
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LlamaIndex Workflows 1.0 출시: 에이전트 시스템을 위한 경량 프레임워크
LlamaIndex Workflows 1.0 공식 출시 소식과 주요 기능, 활용 방법을 소개하는 기술 가이드. 에이전트 시스템 구축을 위한 경량 프레임워크의 특징과 실제 사용 사례를 다룹니다.
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