AI 에이전트가 계속 실패하는 이유: 당신이 놓친 ‘스코프(Scope)’의 설계
단순한 프롬프트 엔지니어링을 넘어 AI 에이전트의 실행 범위와 권한을 정의하는 스코프 계층이 왜 제품의 성패를 결정짓는지 기술적 관점에서 분석합니다.
LLM Architecture
단순 챗봇을 넘어 ‘에이전트’로: AI 에이전시 아키텍처의 기술적 실체
LLM의 추론 능력을 실행력으로 전환하는 에이전틱 AI의 내부 구조를 분석하고, 실무 도입을 위한 기술적 트레이드오프와 구현 전략을 심층 진단합니다.
AI 에이전트의 한계? ‘스킬 라이브러리’ 패턴으로 기업용 AI 완성하기
단일 거대 모델에 모든 것을 맡기는 시대는 끝났습니다. 복잡한 기업 업무를 완벽하게 수행하기 위한 모듈형 스킬 라이브러리 설계 전략과 실무 적용 방안을 분석합니다.
AI 에이전트의 뇌, ‘상태 관리’가 제품의 성패를 결정한다
단순한 챗봇을 넘어 자율적으로 행동하는 에이전틱 시스템(Agentic Systems)에서 컨텍스트 유지와 상태 설계가 왜 핵심 경쟁력인지 기술적 관점에서 분석합니다.
AI 에이전트 병렬화의 함정: 토큰을 태울 것인가, 성능을 잡을 것인가?
단순한 순차적 실행을 넘어 여러 에이전트를 동시에 가동하는 병렬 아키텍처가 AI 생산성의 새로운 표준이 되고 있으며, 이는 비용 효율성과 결과 품질 사이의 치열한 트레이드오프를 요구합니다.