AI agent skill이란 무엇인가: 프롬프트 조각이 아니라 재사용 가능한 작업 단위로 보기
AI agent skill을 프롬프트 조각이 아니라 절차, 리소스, 도구 사용법, 검증 기준을 담은 재사용 가능한 작업 단위로 설명합니다.
-
-
AI 에이전트 실전 설계 시리즈 (6) – Agent workflow는 어떻게 쪼개야 유지보수하기 쉬울까
Agent workflow를 plan, execute, review, retry, human approval 단계로 나누어 유지보수하기 쉬운 AI 에이전트 실행 구조를 설명합니다.
-
MCP와 function calling은 무엇이 다를까: 도구 호출 표준과 모델 기능을 구분하기
MCP와 function calling의 차이를 모델 호출 형식, MCP server, 운영 권한, 실패 처리 예시로 나누어 설명합니다.
-
AI 에이전트 실전 설계 시리즈 (5) – Memory는 저장소가 아니라 정책이다
AI agent memory를 저장소가 아니라 저장, 조회, 삭제, 검증 정책으로 설명합니다. short-term memory, long-term memory, retrieval memory의 차이와 실패 사례를 정리합니다.
-
Vector DB는 언제 필요할까: RAG에서 일반 DB 검색과 무엇이 다를까
Vector DB가 RAG에서 언제 필요한지, 일반 DB 검색과 키워드 검색, 벡터 검색, metadata filter, hybrid search의 차이를 기준으로 설명합니다.
-
AI 에이전트 실전 설계 시리즈 (4) – RAG는 에이전트 안에서 어디에 들어갈까
AI 에이전트 RAG를 단순 검색 기능이 아니라 retrieval, reranking, context packing, grounding을 담당하는 context layer로 설명합니다.
