LangChain
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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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프롬프트 엔지니어링을 넘어서: 컨텍스트 엔지니어링이 AI 에이전트의 미래인 이유
AI 에이전트 개발의 새로운 패러다임인 컨텍스트 엔지니어링을 소개합니다. 프롬프트 엔지니어링을 넘어서 AI 모델에게 체계적으로 맥락을 제공하는 방법과 실무 적용 사례, 그리고 LangGraph와 LangSmith 같은 도구 활용법을 자세히 다룹니다.
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AI로 뉴스레터 자동 생성하기: 5단계로 완성하는 스마트 콘텐츠 큐레이션
AI 기술을 활용하여 뉴스레터 제작 과정을 5단계로 자동화하는 방법을 알아보세요. LangChain과 OpenAI API를 사용한 실제 구현 코드와 함께 콘텐츠 큐레이션을 혁신적으로 개선할 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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Andrew Ng이 제시하는 2025년 AI 에이전트의 현주소: Agentic AI가 바꿀 미래
AI 분야의 권위자 Andrew Ng이 LangChain Interrupt 컨퍼런스에서 제시한 AI 에이전트의 현재 상황과 미래 전망을 심층 분석합니다. Agentic AI의 4가지 핵심 디자인 패턴과 실제 활용 사례, 그리고 2025년 AI 에이전트 기술의 발전 방향을 상세히 다룹니다.
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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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MarkItDown MCP: 문서를 마크다운으로 변환하는 AI 통합 도구
마이크로소프트의 MarkItDown MCP를 활용하여 PDF, Word, PowerPoint 등 다양한 문서를 마크다운으로 변환하고 AI 시스템에 통합하는 방법을 알아봅니다. 마크다운이 LLM에 중요한 이유와 실제 활용 사례를 함께 살펴보세요.
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LangGraph로 구축하는 효과적인 AI 멀티 에이전트 시스템: 장점과 사례
LangGraph를 활용한 효과적인 AI 멀티 에이전트 시스템 구축에 대해 알아봅니다. Definely와 Qodo의 실제 사례를 통해 개발자 관점에서 LangGraph의 장점과 구현 방법을 살펴봅니다.
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AI 애플리케이션을 위한 최고의 RAG 프레임워크 5가지
2025년 인공지능 애플리케이션 개발을 위한 최고의 RAG(검색 증강 생성) 프레임워크 5가지를 소개합니다. LangChain, LlamaIndex, LangGraph, Haystack, RAGFlow 각각의 특징과 구현 예시를 통해 여러분의 AI 프로젝트에 가장 적합한 도구를 찾아보세요.
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LangGraph: AI 에이전트 구축을 위한 강력한 도구
LangGraph는 파이썬으로 상태 기반 AI 에이전트를 구축할 수 있는 강력한 라이브러리입니다. 이 글에서는 LangGraph의 핵심 개념과 사용법을 실제 예제와 함께 알아봅니다.
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