AI아키텍처
AI 워크플로우 vs 자율 에이전트, 2026년 기업이 워크플로우를 선택하는 이유
자율 에이전트보다 AI 워크플로우를 선택하는 2026년 기업들. 92% 시간 단축 사례로 보는 에이전틱 워크플로우의 실체와 선택 기준을 소개합니다.
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멀티에이전트 4가지 패턴, LangChain 성능 데이터로 본 선택 기준
LangChain이 공개한 멀티에이전트 아키텍처 선택 가이드. 4가지 핵심 패턴의 실제 성능 비교와 요구사항별 선택 기준을 소개합니다.
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AI 에이전트 설계의 갈림길: MCP vs Skills, 실무자가 말하는 진짜 차이
Flask 창시자가 분석한 AI 에이전트 설계의 두 갈래: MCP vs Skills. 누가 제어권을 쥐느냐에 따라 달라지는 실무 차이를 소개합니다.
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DeepSeek V3.2 기술 분석: 오픈웨이트 모델이 GPT-5 수준에 도달한 3가지 혁신
DeepSeek V3.2가 GPT-5 수준 성능을 달성한 3가지 핵심 기술을 분석합니다. DSA로 추론 비용 절감, 자가검증으로 정확도 향상, 개선된 GRPO로 안정적 학습을 구현했습니다.
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에이전틱 AI 완벽 가이드: 수동적 AI에서 능동적 AI로의 진화
수동적 AI에서 능동적 에이전틱 AI로의 진화를 다룬 완전한 학습 가이드. 핵심 개념부터 실제 구현까지 8단계 로드맵과 3가지 실습 프로젝트를 통해 에이전틱 AI 개발 역량을 체계적으로 습득할 수 있는 실용적인 안내서입니다.
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AI 개발의 새로운 표준, MCP의 개념과 효과적인 적용 방법
들어가며: AI 개발의 새로운 표준 현재 인공지능 기술은 급속도로 발전하고 있습니다. 특히 대규모 언어 모델(LLM)은 다양한 애플리케이션에 통합되어 혁신적인 서비스를 제공하고 있죠. 하지만 이러한 AI 모델을 외부 도구와 데이터 소스에 연결하는 과정은 복잡하고 번거로울 수 있습니다. 이런 문제를 해결하기 위해 등장한 것이 바로, 모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol, MCP) 입니다. MCP는 AI 모델과 외부 세계를 연결하는 표준화된…
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