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LangChain, Claude Managed Agents 대항마 출시, 모델·메모리 선택권을 개발자 손에
LangChain이 Claude Managed Agents의 오픈소스 대안 deepagents deploy를 베타 출시. 모델과 메모리 소유권을 개발자가 직접 갖는 에이전트 배포 도구를 소개합니다.
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AI 에이전트가 스스로 진화하는 3가지 방식, 모델 교체만이 답이 아니다
AI 에이전트의 학습은 모델 업데이트만이 아닙니다. LangChain이 제시한 모델·하네스·컨텍스트 3레이어 프레임워크를 소개합니다.
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AI 에이전트 성능을 좌우하는 하네스 설계, LangChain이 정리한 핵심 구조
에이전트 성능을 결정하는 건 모델만이 아닙니다. LangChain이 ‘하네스’의 개념과 파일시스템·샌드박스·컨텍스트 관리 등 핵심 구성요소를 체계적으로 정리했습니다.
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LangChain 스킬 공개, Claude Code 통과율 25%에서 95%로 끌어올린 방법
LangChain이 Claude Code 등 AI 코딩 에이전트용 스킬을 공개했습니다. LangChain/LangSmith 전문 스킬로 Claude Code 통과율이 최대 95%까지 향상됩니다.
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AI 에이전트, 프로덕션에 올리기 전에 반드시 알아야 할 것들
에이전트는 기존 소프트웨어와 다르게 모니터링해야 합니다. LangChain이 정리한 자연어 입력의 무한성과 LLM 비결정성 문제, 그리고 어노테이션 큐·LLM 평가자를 활용한 프로덕션 옵저버빌리티 전략을 소개합니다.
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모델은 그대로, 하네스만 바꿨더니 Top 5, LangChain 코딩 에이전트 실험
LangChain이 모델 교체 없이 하네스만 바꿔 코딩 에이전트 성능을 13.7점 올린 방법. 자기 검증 루프, 맥락 주입, 추론 샌드위치 전략을 공개했습니다.
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AI 에이전트 샌드박스 통합, 두 가지 아키텍처 패턴과 선택 기준
AI 에이전트와 샌드박스를 통합하는 두 가지 아키텍처 패턴을 분석합니다. 각 패턴의 장단점과 선택 기준을 제시합니다.
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AI 에이전트 성능 개선, 코드 변경 없이 강화학습으로 해결하는 Agent Lightning
Microsoft가 공개한 Agent Lightning으로 코드 변경 없이 AI 에이전트를 강화학습으로 훈련시키는 방법. 모든 프레임워크 호환 가능합니다.
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Strands Agents 시작하기, LLM이 알아서 판단하는 AI 에이전트 프레임워크
AWS가 개발한 Strands Agents는 LLM이 자율적으로 판단하고 실행하는 AI 에이전트 프레임워크입니다. 복잡한 워크플로우 코딩 없이 실전 에이전트를 만드는 방법을 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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