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GPU·LLM·MLOps·쿠버네티스, 그리고 마음가짐에 관한 글 · 6 편
LLM 에이전트 실전 완전 가이드: ReAct, Plan-Execute, Tool Use, 다중 에이전트 (2025)
2024년 "에이전트의 해" 다음으로 온 2025년은 "에이전트가 제품이 된 해"다. ReAct와 Plan-Execute의 경계, Tool use 설계 원칙, LangGraph 상태 머신, 다중 에이전트 오케스트레이션, MCP와 에이전트의 관계, 그리고 실패 루프와 보안까지. 현업 관점으로 정리한 한 편.
2026-04-15 · 25 분 읽기 #llm-agent#ai#react#plan-execute#tool-useAI-Native UI·Generative UX 2025 완전 정복: Streaming UI, Tool Use Rendering, AI SDK(Vercel)·LangChain UI·LlamaIndex.TS UI, 대화형 인터페이스, Feedback·Correction UX, 불확실성 시각화, Human-in-the-loop, 2025년 AI 제품 UX 벤치마크 — Season 6 Ep 3
AI가 응답을 생성하는 동안, 사용자는 무엇을 보는가? 2025년 AI-Native UI의 전 범위. Streaming UI(토큰 단위 렌더), Tool Use → Dynamic Card 렌더링, Vercel AI SDK·LangChain UI·LlamaIndex.TS UI, 대화형 인터페이스의 UX 원칙, Feedback·Correction·Regenerate 패턴, 불확실성·환각의 시각화
2026-04-15 · 19 분 읽기 #ai-ui#generative-ui#streaming-ui#tool-use#ai-sdkGPT-5 개발자 실전 가이드: 에이전트 코딩, 도구 호출, 비용 최적화까지
2025년 8월 7일 공개된 GPT-5를 기준으로, 개발자가 무엇을 다르게 해야 하는지, 어떤 모델 크기와 제어값을 고를지, 그리고 에이전트 코딩과 비용 최적화를 어떻게 함께 설계할지 실무 관점에서 정리합니다.
2026-04-12 · 15 분 읽기 #openai#gpt-5#coding#agentic-coding#tool-useAI Agent Function Calling 실전 구현: Tool Use 패턴·오류 처리·보안 설계와 프로덕션 배포 전략
AI Agent의 핵심 기능인 Function Calling과 Tool Use 패턴을 실전 중심으로 구현합니다. OpenAI·Anthropic·LangChain의 도구 호출 API, 오류 처리·재시도 전략, 프롬프트 인젝션 방어, MCP 표준까지 프로덕션 챗봇을 위한 완벽 가이드입니다.
2026-03-12 · 29 분 읽기 #chatbot#function-calling#tool-use#ai-agent#langchainLLM Function Calling 완벽 가이드: Tool Use 패턴부터 프로덕션 설계까지
LLM의 Function Calling(Tool Use) 메커니즘을 깊이 이해하고, OpenAI/Anthropic/오픈소스 모델에서의 구현 방법, 에러 처리, 병렬 호출, 프로덕션 설계 패턴을 실습합니다.
2026-03-03 · 9 분 읽기 #llm#function-calling#tool-use#openai#ai-agentLLM Agent 시스템 구축: Tool Use, Planning, Memory 완전 분석
LangGraph와 Anthropic 공식 문서를 기반으로 LLM Agent의 핵심 개념인 Tool Use, Planning, Memory를 분석하고 실전 Agent를 구축한다.
2026-03-01 · 31 분 읽기 #llm#ai-agent#tool-use#langgraph#react