LangGraph
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AI 에이전트를 1,000명이 동시에 써도 괜찮을까? – NVIDIA가 알려주는 프로덕션 확장 실전 가이드
NVIDIA가 내부 AI 에이전트를 1,000명 동시 사용자까지 확장한 실제 경험을 바탕으로 한 체계적인 프로덕션 확장 방법론을 소개합니다.
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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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AI 에이전트에 기억력을 선사하는 메모리 시스템: 무상태에서 개인화된 AI로의 진화
AI 에이전트의 무상태 한계를 극복하고 개인화된 서비스를 제공하기 위한 메모리 시스템 구현 방법과 핵심 도전과제를 다룬 기술 가이드
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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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Docker가 AI 에이전트 개발을 혁신하는 방법 – Compose부터 MCP Gateway까지
Docker가 AI 에이전트 개발을 혁신하는 방법을 소개합니다. Docker Compose 확장, MCP Gateway, Docker Offload 등 새로운 기능들을 통해 복잡한 AI 에이전트 개발을 어떻게 단순화하고 있는지, 그리고 이것이 개발자 생태계에 미치는 영향을 분석합니다.
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AI 에이전트를 위한 컨텍스트 엔지니어링: LangGraph로 구현하는 스마트한 메모리 관리
AI 에이전트의 컨텍스트 관리를 위한 4가지 핵심 전략(Write, Select, Compress, Isolate)과 LangGraph를 활용한 실전 구현 방법을 상세히 다룬 실용적인 가이드입니다.
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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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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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Google이 공개한 AI 연구 에이전트: Gemini 2.5 + LangGraph로 만드는 투명한 AI 연구 도구
Google이 공개한 Gemini 2.5와 LangGraph 기반 AI 연구 에이전트의 핵심 기술과 실무 활용법을 개발자 관점에서 심층 분석. 투명한 연구 과정, 4단계 워크플로우, Query Fan-Out 패턴 등 실제 구현 가능한 기술적 인사이트와 비즈니스 활용 방안을 제공합니다.
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AI 에이전트 프레임워크 총정리: 2025년 주요 프레임워크 비교와 선택 가이드
2025년 현재 주목받는 AI 에이전트 프레임워크인 LangGraph, OpenAI Agents SDK, CrewAI, AutoGen, Semantic Kernel의 특징과 장단점을 비교 분석하고, 프로젝트 요구사항에 맞는 최적의 프레임워크를 선택하는 방법을 알아봅니다.
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