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.
