프로덕션AI
자연어 API 프로덕션 투입 가이드, LLM을 컴파일러처럼 쓰는 법
자연어 기반 API를 프로덕션에서 안전하게 운영하는 법. Microsoft가 공개한 2단계 분리 아키텍처로 LLM의 편리함과 시스템 안정성을 동시에 확보하세요.
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AI 에이전트 워크플로우 2026 가이드: 챗봇을 넘어 자율 업무 시스템으로
AI 챗봇에서 자율 업무 시스템으로 진화하는 에이전트 워크플로우. 6개월 작업을 하루로 단축한 실제 사례와 프로덕션급 구축 가이드를 소개합니다.
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프로덕션 AI 에이전트 6주 구축기: Tiger Data가 오픈소스로 공개한 3가지 핵심 인사이트
Tiger Data가 6주 만에 구축한 프로덕션 AI 에이전트 Eon. 시계열 메모리, 최적화된 MCP 서버, 내구성 설계의 핵심 인사이트를 오픈소스로 공개합니다.
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멀티 에이전트 시스템의 딜레마: 언제 구축하고 언제 피해야 할까?
Anthropic의 Claude Research 성공 사례와 Cognition.ai의 우려를 통해 살펴보는 멀티 에이전트 시스템의 실용적 가이드. 언제 멀티 에이전트를 선택하고 언제 피해야 하는지에 대한 개발자를 위한 실무 인사이트를 제공합니다.
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