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GPU·LLM·MLOps·쿠버네티스, 그리고 마음가짐에 관한 글 · 8 편
코드가 에이전트의 실행 기반이 되다: code-as-harness 관점
코드를 단순한 LLM의 최종 산출물이 아니라 에이전트가 환경과 상호작용하는 실행 기반(harness)으로 다시 바라봅니다. 검증 루프, 도구 호출, 실행 피드백을 중심으로 에이전트 설계 패턴과 함정을 정리합니다.
2026-06-25 · 36 분 읽기 #ai#agentic-coding#llm-agents#tool-calling#reactAI Agent 개발 완전 가이드 2025: Tool Calling, ReAct, Multi-Agent, MCP까지
AI Agent 개발의 모든 것! Tool Calling(Function Calling) 원리, ReAct 패턴, Multi-Agent 아키텍처(CrewAI/AutoGen/LangGraph), MCP(Model Context Protocol), Agent 프레임워크 비교, Tool Calling 성능 최적화, 프로덕션 배포 전략.
2026-03-25 · 39 분 읽기 #ai-agent#tool-calling#function-calling#react-pattern#multi-agentBFCL 벤치마크 완전 가이드 2025: Tool Calling 성능 평가, 리더보드 분석, 모델 비교
BFCL(Berkeley Function Calling Leaderboard)의 모든 것! 벤치마크 카테고리(Simple/Multiple/Parallel/Relevance/AST), 평가 메트릭, 모델 성능 비교(Claude/GPT/Gemini/Llama), 자체 모델 평가 방법, Tool Calling 개선 전략.
2026-03-25 · 35 분 읽기 #bfcl#benchmark#tool-calling#function-calling#evaluationTool Calling 실전 가이드: AI가 외부 세계를 다루는 방법과 흔한 함정들
Tool Calling은 LLM을 진짜 에이전트로 만드는 핵심 메커니즘입니다. OpenAI function calling 구현부터 병렬 실행, 그리고 현업에서 실제로 마주치는 함정과 해결법까지 실전 중심으로 정리했습니다.
2026-03-18 · 13 분 읽기 #tool-calling#function-calling#ai-agent#llm#ai-developmentLLM Agent 설계 패턴 완전 가이드: ReAct부터 Multi-Agent까지
ReAct, Chain of Thought, Plan-and-Execute, Reflection, Tree of Thoughts — LLM Agent를 실제로 만들 때 어떤 패턴을 언제 써야 하는지, 현업 엔지니어 관점에서 정리했습니다.
2026-03-18 · 12 분 읽기 #ai-agent#react#llm#설계패턴#ai-developmentLLM, Tool Calling, Embedding 벤치마크 완전 분석: 각 벤치마크가 측정하는 것
MMLU, HellaSwag, HumanEval, BFCL, MTEB 등 주요 AI 벤치마크들이 정확히 무엇을 측정하는지, 각 점수의 의미와 한계, 그리고 실제 활용 시 어떤 벤치마크를 참고해야 하는지 완전히 분석합니다.
2026-03-17 · 44 분 읽기 #llm#benchmark#mmlu#mteb#bfclChatbot Tool Calling Guardrails 설계: 안전한 도구 호출 아키텍처 실전
툴 콜링 챗봇을 프로덕션에서 안전하게 운영하기 위한 가드레일 설계를 정리한다. 스키마 검증, 권한 제어, 정책 엔진, 위험 점수, 관측/회귀 테스트까지 코드 중심으로 다룬다.
2026-03-04 · 18 분 읽기 #chatbot#tool-calling#guardrails#ai-agent#securityLangGraph 에이전트 워크플로우 실전 가이드: 멀티에이전트 오케스트레이션부터 프로덕션 배포까지
LangGraph로 상태 기반 AI 에이전트 워크플로우를 구축한다. StateGraph, 조건부 라우팅, 멀티에이전트 오케스트레이션, Human-in-the-Loop, 그리고 LangGraph Platform 배포까지 실전 코드 포함.
2026-03-02 · 7 분 읽기 #langgraph#langchain#ai-agent#workflow#multi-agent