멀티에이전트
Microsoft Agent Framework: AI 에이전트 개발의 새로운 표준
Microsoft가 공개한 통합 AI 에이전트 프레임워크의 핵심 기능과 실무 활용법. Semantic Kernel과 AutoGen을 통합해 프로토타입부터 프로덕션까지 원활하게 지원하는 실용 가이드.
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구글 Gemini 2.5 Deep Think: 멀티에이전트로 열어가는 AI 추론의 새 시대
구글의 새로운 AI 추론 모델 Gemini 2.5 Deep Think의 혁신적인 멀티에이전트 시스템과 압도적인 성능, 그리고 AI 업계에 미치는 영향을 분석한 글
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VoltAgent: TypeScript 네이티브 AI 에이전트 프레임워크 완전 가이드
Python 중심의 AI 개발 환경에서 벗어나 TypeScript 개발자를 위해 처음부터 설계된 VoltAgent 프레임워크의 특징과 실무 활용법을 상세히 소개합니다.
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AI 에이전트를 위한 컨텍스트 엔지니어링: LangGraph로 구현하는 스마트한 메모리 관리
AI 에이전트의 컨텍스트 관리를 위한 4가지 핵심 전략(Write, Select, Compress, Isolate)과 LangGraph를 활용한 실전 구현 방법을 상세히 다룬 실용적인 가이드입니다.
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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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