추론 LLM 실전 정리: 확장 사고와 도구 호출로 리서치 에이전트 만들기, 프레임워크는 언제 쓸까
추론 LLM으로 리서치 에이전트를 처음부터 만들어본 개발자의 기록을 정리했다. 확장 사고와 도구 호출을 엮는 루프 구조, 중간 사고 과정을 그대로 믿으면 안 되는 이유, 그리고 프레임워크를 도입할 때의 득실까지 실전 교훈을 짚는다.
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AI TOPIC
LLM 개발 최신 뉴스와 핵심 해설
LLM 개발 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 6편을 최신순으로 모았습니다.
GPT API 파라미터 정리: temperature와 토큰, 그리고 API에 메모리가 없는 이유
temperature는 창의성 손잡이가 아니고 GPT API는 대화를 기억하지 않는다. 개발자가 가장 자주 오해하는 온도·토큰·메모리 세 파라미터의 실제 작동 방식과 용도별 설정 기준, 그리고 비용이 새는 지점을 정리했다.
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파이단틱 입문 정리: 파이썬 타입 힌트 검증부터 LLM 구조화 출력 활용까지 한 번에
파이썬 데이터 검증 라이브러리 파이단틱의 기본기를 한 편으로 정리했다. 타입 힌트와 Field 제약, 중첩 모델과 설정 관리, 그리고 언어 모델의 구조화 출력을 안정적으로 받아 내는 방식까지 다룬다.
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AI 에이전트 컨텍스트 엔지니어링 실전 가이드: 시스템 프롬프트 조율부터 메모리 관리까지
AI 에이전트가 실제 제품에서 무너지는 원인은 모델이 아니라 컨텍스트 설계다. 컨텍스트를 유한 자원으로 다루는 관점과 시스템 프롬프트 조율, 부정 예시 대신 긍정 예시, 대화 기록 관리 같은 실전 원칙을 정리했다.
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AI 에이전트 메모리 구조 정리: 리콜·리테인과 Mem0·Honcho 엔진 비교 실험
대화창을 새로 열면 사용자를 잊는 AI를 어떻게 기억하게 만들까. 리콜과 리테인이라는 두 단계, 메모리의 네 가지 층위, 그리고 벡터 검색 기반 메모리 엔진 네 가지를 나란히 비교한 실험을 정리했다.
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LangChain AI 에이전트 만들기: 프롬프트 템플릿·커스텀 도구·Ollama 실습 가이드
LangChain으로 첫 AI 에이전트를 직접 코딩하는 실습. 프롬프트 템플릿의 역할, 커스텀 도구 4개 정의, create agent와 Ollama 로컬 LLM 연결, 그리고 응답 메시지에서 도구 호출을 읽어내는 과정을 단계별로 정리했다.
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