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AI 에이전트 실전 구축 가이드: 2025 워크플로우·도구·운영 전략 AI 에이전트 실전 구축 가이드: 2025 워크플로우·도구·운영 전략AI 에이전트는 2025년 현재 가장 뜨거운 기술 키워드 중 하나입니다. 이 글은 AI 에이전트의 개념부터 설계 원칙, 데이터·도구·메모리 설계, 멀티에이전트 오케스트레이션, 평가와 운영까지 현업에서 바로 쓰는 실전 가이드를 목표로 합니다. 검색 트렌드와 실제 적용 사례를 바탕으로, 프로덕트 팀이 일·주 단위로 PoC를 완성하고 프로덕션에 안착시키는 로드맵을 제공합니다. AI 에이전트는 대화형 LLM을 넘어 계획·실행·관찰 루프로 실제 업무를 수행합니다. 본 글은 1) 요구사항 분석과 위험 모델링, 2) RAG+툴 조합 설계, 3) 메모리/상태 관리, 4) 멀티에이전트 패턴, 5) 안전장치·거버넌스, 6) 오프라인·온라인 평가 지표, 7.. 2025. 8. 26.
LLM 함수 호출(Function Calling) 완전 가이드: JSON Schema·툴 사용·에러 복구 LLM 함수 호출(Function Calling) 완전 가이드: JSON Schema·툴 사용·에러 복구 LLM 함수 호출을 올바르게 설계하면 모델이 정확한 구조화 응답을 내고, 외부 API·DB·검색·계산 같은 툴 사용을 안전하게 자동화할 수 있습니다. 이 글은 LLM 함수 호출 핵심 개념부터 JSON Schema 설계, 툴 라우팅, 오류 복구/재시도, 보안·비용·평가까지 실무 관점으로 정리한 LLM 함수 호출 실전 가이드입니다.LLM 함수 호출을 활용해 구조화 출력(JSON), 안전한 툴 실행, 에러 복구/재시도 전략을 구현하는 방법을 단계별로 설명합니다. JSON Schema 설계 패턴, 파라미터 검증, 라우팅/가드레일, 비용 절감, A/B 평가 지표와 운영 팁까지 포함했습니다. 목차 1. 왜 .. 2025. 8. 25.
RAG 파이프라인 구축: 벡터DB 선택과 프롬프트 전략까지 (실전 가이드) RAG 파이프라인 구축: 벡터DB 선택과 프롬프트 전략까지 (실전 가이드)RAG 파이프라인을 올바르게 설계하면 사내 문서·매뉴얼·로그 같은 비정형 데이터를 즉시 검색해 답하는 실무형 AI를 만들 수 있습니다. 이 글은 RAG 시스템 구축의 핵심인 데이터 파이프라인, 벡터DB 선택, 검색·리랭킹·생성 최적화, 운영과 보안까지 실전 관점으로 정리했습니다. RAG 시스템 구축을 처음부터 끝까지 따라 하는 실전 가이드입니다. 수집→전처리→분할→임베딩→인덱싱→검색→리랭킹→프롬프트→생성→평가의 전 과정을 다루고, FAISS·Milvus·OpenSearch·Pinecone 등 벡터DB 비교와 비용·성능 튜닝, 모니터링·보안 팁, 파이썬 예제 코드까지 제공합니다. 목차 1. RAG 시스템이 왜 필요한가 2. 데이.. 2025. 8. 24.
GitHub Actions CI/CD로 Docker 앱 자동 배포: 실전 구축 가이드 GitHub Actions CI/CD로 Docker 앱 자동 배포: 실전 구축 가이드GitHub Actions CI/CD를 활용해 Docker 기반 애플리케이션을 자동으로 빌드·테스트·배포하는 방법을 한 번에 정리했습니다. 브랜치 전략부터 워크플로우 YAML, 캐시/보안 최적화, 롤백까지 실제 운영에 바로 쓰는 실전 가이드입니다. GitHub Actions CI/CD 파이프라인으로 Docker 앱을 자동 빌드·테스트·보안검사·배포하는 과정을 단계별로 안내합니다. 브랜치 전략, 시크릿·OIDC 설정, 캐시·병렬처리로 속도와 비용을 줄이는 팁, Kubernetes/서버 배포 예제, 모니터링·롤백 전략까지 담았습니다. 목차 1. 왜 GitHub Actions CI/CD인가 2. 사전 준비와 리포지토리 구조 3.. 2025. 8. 23.
GPT-5 완전 가이드: 400K 컨텍스트·에이전틱 툴·가격까지, 지금 개발자가 알아야 할 모든 것 GPT-5 완전 가이드: 400K 컨텍스트·에이전틱 툴·가격까지, 지금 개발자가 알아야 할 모든 것 요약글: GPT-5가 공식 출시되며(8/7) 코딩·에이전트 작업 성능, 400K 컨텍스트, 새 API 파라미터(verbosity, minimal reasoning), 커스텀 툴 등 실전 기능이 대거 강화됐다. 이 글은 GPT-5 핵심 변화와 가격, 마이그레이션 체크리스트, 실제 적용 패턴을 한 번에 정리한다. 목차 1. GPT-5 한눈에 보기: 무엇이 달라졌나 2. 가격·모델 라인업·컨텍스트 길이 3. 개발자에게 중요한 변화: Verbosity·Minimal Reasoning·Custom Tools 4. 실전 적용 시나리오: RAG, 에이전트, 프론트엔드 자동화 5. 마이그레이션 체크리스트·보안·한계 .. 2025. 8. 22.
2025년, AI 에이전트를 프로덕션에 넣는 가장 현실적인 방법: 아키텍처·RAG·평가·비용 최적화까지 2025년, AI 에이전트를 프로덕션에 넣는 가장 현실적인 방법: 아키텍처·RAG·평가·비용 최적화까지AI 에이전트를 올해 안에 실제 서비스로 돌리고 싶다면, 무엇부터 설계해야 할까요? 이 글은 2025년 관점에서 AI 에이전트 프로덕션 아키텍처, RAG 구현, 관측·평가·가드레일, 배포와 비용 최적화까지 한 번에 정리한 실전 가이드입니다. 팀 규모가 작아도 곧바로 적용 가능한 체크리스트와 예시를 담았습니다. 목차 1. 왜 지금 AI 에이전트인가 2. 프로덕션 아키텍처 한눈에 보기 3. RAG와 도구 사용: 성능을 끌어올리는 핵심 4. 관측·평가·가드레일: 품질과 안전성 확보 5. 배포 전략과 비용 최적화 실전 팁 6. (부록) 데이터·프롬프트 워크플로와 FAQ 1) 왜 지금 AI 에이전트인가 핵.. 2025. 8. 21.
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