AI 모델은 죄가 없다: 당신의 서비스가 망가지는 진짜 이유
최신 LLM을 도입해도 성능이 나오지 않는 이유는 모델의 지능 부족이 아니라, 이를 둘러싼 시스템 아키텍처와 거버넌스의 설계 결함에 있습니다.
AI Architecture
똑똑한 AI가 왜 일은 못 할까? : ‘실행 제어 계층’의 부재
LLM의 지능 수준은 정점에 달했지만 기업 현장에서의 적용이 더딘 이유는 추론 능력이 아니라 실행을 통제하고 검증하는 ‘Execution Layer’가 없기 때문입니다.
챗봇은 끝났다: ‘에이전틱 커머스’를 완성하는 지능형 오케스트레이션 전략
단순한 대화를 넘어 스스로 판단하고 실행하는 AI 에이전트 시대, 기업이 비즈니스 가치를 창출하기 위해 반드시 구축해야 할 오케스트레이션 아키텍처와 실무 적용 방안을 분석합니다.
AI의 치명적 약점 ‘메모리 월’: 왜 컨텍스트 윈도우 확장만으론 부족할까?
단순히 입력 창을 늘리는 것이 정답이 아닌 이유와 벡터 DB를 넘어선 에이전트 기반 메모리 아키텍처가 AI 서비스의 실질적 개인화를 어떻게 구현하는지 분석합니다.
단순 챗봇은 끝났다: ‘에이전틱 AI’가 비즈니스 판도를 바꾸는 이유
텍스트 생성을 넘어 스스로 목표를 설정하고 도구를 사용하는 Agentic AI의 시대, 멀티 모델 라우팅 전략과 실무 도입 가이드를 통해 경쟁 우위를 확보하는 방법을 분석합니다.
AI 에이전트의 환상에서 벗어나라: 이제는 ‘시스템’이 승리하는 시대
단일 모델의 지능에 의존하는 에이전트 중심 설계의 한계를 분석하고, 워크플로우와 시스템 아키텍처로 성능을 극대화하는 실전 전략을 제시합니다.
단일 AI의 한계: 왜 지금 ‘멀티 에이전트’ 시스템으로 갈아타야 하는가?
단순한 챗봇을 넘어 복잡한 워크플로우를 스스로 수행하는 멀티 에이전트 AI 아키텍처의 설계 원칙과 실무 적용 전략을 심층 분석합니다.
단순 챗봇을 넘어 자율 AI로: 랭체인이 LLM의 한계를 깨는 방법
프롬프트 엔지니어링의 시대를 지나 스스로 판단하고 행동하는 에이전틱 AI(Agentic AI)의 시대가 왔습니다. 랭체인이 어떻게 정적인 언어 모델을 동적인 지능형 시스템으로 변모시키는지 그 기술적 메커니즘을 분석합니다.
거대 모델 하나로 다 된다고? LLM 앱의 성패를 가르는 ‘모듈형 지능’ 설계법
단일 모델의 성능에 의존하는 시대는 끝났습니다. 비용 효율성과 확장성을 동시에 잡는 모듈형 AI 아키텍처의 핵심 전략과 실무 구현 방안을 분석합니다.
RAG는 이제 끝났을까? 안드레 카파시가 제안한 ‘LLM 지식 베이스’의 충격
복잡한 벡터 데이터베이스와 RAG 파이프라인 대신, AI가 스스로 관리하는 마크다운 라이브러리로 지식을 구축하는 새로운 패러다임을 분석합니다.