LangChain
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LangChain 1.0: Middleware로 에이전트 제어권을 되찾다
LangChain과 LangGraph 1.0 정식 출시. Middleware로 에이전트 루프를 세밀하게 제어하고, 표준 콘텐츠 블록으로 제공자 독립성 확보. Uber와 LinkedIn이 검증한 프로덕션급 에이전트 프레임워크의 안정성 약속.
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LangSmith 토큰 추적으로 LLM API 비용 50% 줄이는 방법
LLM API 비용을 50% 절감하는 토큰 추적 실전 가이드. LangSmith를 활용해 토큰 사용량을 시각화하고 병목 지점을 파악하는 단계별 방법을 소개합니다.
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AI Agent 프레임워크의 5가지 보안 함정: LangChain부터 AgentKit까지
LangChain, AutoGPT, CrewAI, AgentKit 등 AI Agent 프레임워크의 5가지 공통 보안 위험을 분석합니다. 인지 아키텍처 취약점, 시간적 지속성 위협, 운영 실행 취약점, 신뢰 경계 위반, 거버넌스 우회와 실전 방어 원칙을 제시합니다.
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Claude Code를 도메인별 코딩 전문가로 만드는 법 – LangChain 팀의 실전 가이드
LangChain 팀이 Claude Code를 특정 라이브러리에 특화된 코딩 전문가로 만들기 위해 실험한 방법과 결과를 소개합니다. 압축된 가이드 문서가 단순한 문서 접근 도구보다 효과적이라는 핵심 발견과 함께 실무에 바로 적용할 수 있는 구체적인 방법론을 제시합니다.
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AI 에이전트의 기억상실 문제를 해결하는 MongoDB Store for LangGraph
MongoDB Store for LangGraph를 통해 AI 에이전트에 세션 간 장기 기억 기능을 구현하는 방법과 실제 활용 사례를 소개합니다. 고객 지원, 개인 비서, 기업 지식 관리 등 다양한 분야에서 어떻게 활용할 수 있는지 실용적인 관점에서 설명합니다.
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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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