Multi-Agent 비동기 오케스트레이션의 복잡성과 Deadlock의 발생 메커니즘 엔터프라이즈 레벨의 AI 자동화 파이프라인이 고도화됨에 따라, 단일 에이전트 아키텍처에서 벗어나 고유의 도구와 독립적인 프롬프트를 가진 여러 ... 더 읽기

Context Engineering의 개념과 부각 배경 인공지능 모델을 활용하여 비즈니스 자동화를 구현할 때, 초기에는 모델의 답변 품질을 높이기 위해 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)에 의존했습니다. 이는 거대언어모델(LLM)에게 ... 더 읽기

HNSW 알고리즘의 수학적 기초와 근접 이웃 그래프의 한계 대규모 벡터 데이터베이스 환경에서 고차원 임베딩 벡터를 빠르게 검색하기 위해 계층형 네비게이블 스몰 월드(HNSW, Hierarchical Navigable ... 더 읽기

MCP의 개념과 부각 배경 인공지능 자동화 시스템과 에이전트 아키텍처가 고도화되면서, LLM을 외부 데이터 소스 및 도구(Tool)와 연결하는 작업은 필수적인 과정이 되었습니다. 과거에는 각 AI ... 더 읽기

Short-Term Memory와 Long-Term Memory의 개념 및 분리 필요성 인공지능 에이전트와 자동화 시스템이 중장기적이고 복잡한 비즈니스 태스크를 자율적으로 수행하기 위해서는 기억 장치의 효율적인 관리가 필수적입니다. ... 더 읽기

AI 에이전트에서 Memory의 역할과 중요성 거대언어모델(LLM) 기반의 AI 에이전트가 단발성 챗봇을 넘어 복잡한 비즈니스 태스크를 장기적으로 수행하기 위해서는 메모리(Memory) 시스템 설계가 필수적입니다. 기본적으로 LLM은 ... 더 읽기

Agent Workflow와 Workflow Automation의 핵심 개념 정의 비즈니스 프로세스를 효율화하고 인공지능을 엔터프라이즈 환경에 도입할 때 Workflow Automation(워크플로우 자동화)과 Agent Workflow(에이전트 워크플로우)는 자주 언급되는 두 ... 더 읽기

단일 에이전트 아키텍처의 한계와 멀티 에이전트의 등장 인공지능 자동화 시스템을 구축할 때, 처음에는 하나의 거대언어모델(LLM)에 모든 도구와 지침을 부여하는 단일 에이전트(Single Agent) 방식으로 시작하는 ... 더 읽기

Tool Calling의 개념과 중요성 AI 에이전트와 자동화 시스템에서 툴 콜링(Tool Calling, 또는 Function Calling)은 거대언어모델(LLM)이 외부 세계와 소통할 수 있도록 연결하는 핵심 기술입니다. LLM은 ... 더 읽기