AI 모델은 완벽한데 왜 내 서비스는 망가질까? : 워크플로우의 함정
최신 LLM의 벤치마크 점수와 실제 제품의 성능 사이에는 거대한 간극이 존재하며, 이를 해결하기 위한 시스템적 접근법과 워크플로우 설계 전략을 분석합니다.
LLM Ops
단순 챗봇은 끝났다: n8n으로 구축하는 ‘에이전틱 AI’ 워크플로우의 실체
LLM의 단순 응답을 넘어 스스로 판단하고 실행하는 에이전틱 AI의 설계 원칙과 n8n을 활용한 실무 구현 전략을 심층 분석합니다.
거대한 프롬프트 하나로는 부족하다: 멀티 에이전트 AI가 만드는 생산 파이프라인
단일 LLM의 한계를 넘어 전문화된 에이전트들이 협업하는 멀티 에이전트 시스템으로 전환하여, 프로토타입을 넘어 실제 상용 서비스 수준의 AI 파이프라인을 구축하는 전략을 분석합니다.
몰래 업데이트된 AI 모델: 당신의 코딩 에이전트가 갑자기 멍청해진 이유
LLM의 ‘조용한 업데이트’가 실무 환경의 AI 에이전트를 어떻게 망가뜨리는지 분석하고, 모델 변동성에 대응하는 엔지니어링 전략을 제시합니다.
클로드 매니지드 에이전트: AI가 ‘진짜 일’을 하게 만드는 결정적 한 끗
단순한 챗봇을 넘어 자율적인 워크플로우를 수행하는 매니지드 에이전트가 어떻게 AI 도입의 고질적인 운영 병목 현상을 해결하는지 분석합니다.