AI에이전트
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AI 에이전트 성능 혁신: 병렬 도구 호출로 속도 5배 단축하기
AI 에이전트의 느린 속도 문제를 해결한 병렬 도구 호출 기술의 원리와 구현 방법, 실제 성능 향상 사례를 상세히 분석한 개발자 필독 가이드
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AI 에이전트, 정말 비즈니스 게임체인저일까? 실제 사례와 현실적 접근법
클라르나, Whatagraph 등 글로벌 기업의 구체적인 AI 에이전트 활용 사례를 분석하고, 에어비앤비 CEO와 가트너가 지적한 현실적 한계를 균형있게 다룹니다. 2,360억 달러 시장으로 성장하는 AI 에이전트의 진짜 가치와 40% 프로젝트 실패 원인, 성공적 도입 전략을 제시합니다.
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OpenAI의 게임 체인저: gpt-oss 오픈소스 모델과 ChatGPT 최적화 철학
OpenAI가 5년 만에 공개한 오픈소스 모델 gpt-oss의 주요 특징과 활용법, 그리고 ChatGPT의 사용자 웰빙 중심 최적화 철학을 소개합니다. 단일 GPU에서 실행 가능한 혁신적인 양자화 기술과 실제 사용 방법을 상세히 다룹니다.
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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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소형 언어 모델이 AI 에이전트의 미래인 이유
소형 언어 모델(SLM)이 AI 에이전트 시스템에서 대형 모델보다 더 효율적이고 경제적인 대안으로 떠오르고 있는 이유와 실용적 전환 전략을 분석한 글입니다.
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Grep MCP 서버: AI 에이전트가 백만 개 GitHub 저장소를 검색하는 새로운 방법
Vercel의 Grep 서비스가 Model Context Protocol(MCP)을 지원하기 시작하면서 AI 에이전트들이 백만 개 이상의 GitHub 저장소를 표준화된 방식으로 검색할 수 있게 되었습니다. 실제 설정 방법과 활용 사례를 통해 새로운 개발 환경의 가능성을 살펴봅니다.
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에이전틱 AI, 정말 과대광고일까? – 회의론자들이 놓치고 있는 것들
에이전틱 AI가 과대광고인지 실제 혁신 기술인지에 대한 균형잡힌 분석. 기존 LLM과의 차이점, 실제 활용 사례, 회의론에 대한 반박, 그리고 개발자에게 미치는 영향을 종합적으로 다룬 인사이트 글입니다.
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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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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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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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