AI 에이전트 실전 설계 시리즈 (9) – MCP 보안과 권한 설계 기준
MCP 보안을 OAuth, 최소 권한, human in the loop, confused deputy, tool guardrail, 실행 로그 기준으로 나눠 설명합니다.
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AI 에이전트 실전 설계 시리즈 (8) – LLM judge와 테스트셋으로 agent eval 만들기
agent eval을 LLM judge, 테스트셋, tool trajectory, grounding, 비용과 복구 기준으로 나눠 설계하는 방법을 설명합니다.
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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.
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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.
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AI 에이전트 실전 설계 시리즈 (3) – MCP는 에이전트 구조에서 어떤 역할을 할까
MCP가 AI 에이전트 구조에서 어떤 역할을 하는지 tools, resources, prompts를 행동, 맥락, 작업 템플릿 계층으로 나누어 설명합니다.
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AI 에이전트 실전 설계 시리즈 (2) – Tool calling은 어디까지 맡겨야 안전할까
AI 에이전트 Tool calling을 붙일 때 읽기 도구, 쓰기 도구, 비용 발생 도구, 위험 도구를 어떻게 나누고 승인 흐름을 설계해야 하는지 정리합니다.
