AI 에이전트 실전 설계 시리즈 (1) – AI 에이전트는 챗봇과 무엇이 다를까
AI 에이전트를 단순 챗봇이 아니라 목표, 도구, 맥락, 상태, 검증, 승인 흐름을 가진 실행 시스템으로 이해합니다. 시리즈 1편에서 전체 설계 지도를 잡습니다.
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AI 에이전트란 무엇인가: 챗봇과 무엇이 다르고 왜 도구 사용이 중요할까
AI 에이전트란 무엇인지 챗봇과의 차이, tool use, 상태 관리, 승인 흐름, eval과 보안 관점에서 쉽게 정리합니다.
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프롬프트 템플릿이란 무엇인가: 매번 잘 되던 지시가 왜 다시 쓰면 흔들릴까
프롬프트 템플릿이란 무엇인지 쉽게 설명합니다. 고정 규칙과 변수 입력을 왜 분리해야 하는지, 가드레일과 예시를 어떻게 넣어야 하는지, 템플릿을 코드와 평가셋으로 관리해야 하는 이유까지 실무 관점에서 정리했습니다.
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MCP란 무엇일까: AI 에이전트에서 도구 연결 표준이 왜 중요해졌나
MCP란 무엇인지 쉽게 설명합니다. AI 에이전트가 파일, 데이터베이스, 검색, 워크플로 도구와 연결될 때 왜 표준이 필요해졌는지, 기존 방식과 무엇이 다른지 실무 관점으로 정리합니다.
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AI 에이전트와 워크플로 자동화 차이
AI 에이전트와 워크플로 자동화는 이름은 비슷하지만 다루는 문제가 다릅니다. 미리 정한 흐름을 실행하는 자동화와, 모델이 도구 선택과 다음 행동을 동적으로 결정하는 에이전트의 차이를 쉽게 설명합니다.
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Toolformer 이후 논문 흐름: 무엇이 달라졌고 무엇이 여전히 어려운가
Toolformer 이후 도구 사용 AI 논문 흐름을 정리합니다. ReAct, HuggingGPT, Gorilla가 무엇을 더했는지, 무엇은 여전히 어려운지, 그리고 오늘의 agent 설계에 어떤 함의를 주는지 차분하게 설명합니다.
