ReAct
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CoT + ReAct 프롬프팅: AI가 생각하고 행동하게 만드는 하이브리드 기법
Chain of Thought와 ReAct 프롬프팅 기법을 결합하여 AI의 추론 능력과 행동 능력을 동시에 활용하는 방법을 설명합니다. 실제 비즈니스 상황에서 적용할 수 있는 구체적인 템플릿과 사례를 제공하여 독자들이 즉시 활용할 수 있도록 구성했습니다.
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Agentic LLM이란 무엇이고 기존의 LLM과는 어떻게 다른가
Agentic LLM의 실체를 면밀히 분석하여 마케팅 버즈워드인지 진짜 기술 혁신인지 검증하고, 실제 구현 사례와 한계점을 현실적으로 살펴본 포괄적 가이드
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AI 에이전트의 모든 것: 기본 원리부터 실제 구현까지
AI 에이전트의 기본 개념부터 실제 구현까지 체계적으로 설명하는 종합 가이드. LLM에서 에이전트로의 진화 과정, ReAct 프레임워크, 현실 적용 사례, 미래 전망을 다룹니다.
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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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로컬에서 실행하는 AI 에이전트: Ollama와 React로 구축하는 개인정보 보호형 AI 워크플로우
Ollama와 React를 활용해 로컬에서 실행되는 AI 에이전트 워크플로우를 구축하는 단계별 가이드. 개인정보 보호와 비용 효율성을 동시에 확보하는 실용적인 AI 개발 방법을 여행 계획 앱 제작을 통해 배워보세요.
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LangGraph와 Gemini 2.5 Pro로 구현하는 ReAct 에이전트
LangGraph와 Google의 Gemini 2.5 Pro를 활용해 ReAct 에이전트를 처음부터 구현하는 방법을 알아봅니다. 추론과 행동을 결합한 AI 에이전트의 작동 원리와 미래 전망에 대해 살펴보세요.
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