개발자 기록지

오늘 실습에서 배운 것 (What I Learned)오늘 실습의 핵심은 단순히 챗봇과 대화하는 것이 아니라, 코드를 통해 LLM에게 일을 시키고 결과를 받아 다시 코드로 처리하는 '파이프라인'을 만드는 과정이었다.(1) 하이브리드 접근 방식의 효율성 모든 것을 AI에게 맡기는 게 정답은 아니라는 점을 배웠다.웹 크롤링(데이터 수집): httpx와 BeautifulSoup 같은 기존 파이썬 라이브러리를 쓰는 게 훨씬 빠르고 정확하다.데이터 가공(요약/분류): 문맥 이해가 필요한 이 부분에서 비로소 LLM(Gemini)을 호출한다. 이렇게 역할 분담을 해야 비용(토큰)도 아끼고 속도도 높일 수 있다.(2) 데이터 전처리의 중요성 (Garbage In, Garbage Out) BeautifulSoup으로 HT..

AI 2025. 11. 22. 12:08

1. 개요이번 AI Summit의 핵심 의제는 단순 텍스트 생성 중심의 LLM(거대언어모델)에서, 자율적인 계획 수립과 도구 활용이 가능한 'AI 에이전트(Agent)'로의 기술 패러다임 전환이었다. 이에 따라 에이전트의 성능을 좌우하는 데이터 전처리(Preprocessing) 기술과 도메인 지식의 구조화(Ontology)가 필수적인 선결 과제로 부상하고 있음을 확인했다.2. 핵심 기술 트렌드: AI 에이전트와 아키텍처의 진화2.1. 에이전트 개발 프레임워크의 표준화 (LangGraph) 기존의 단순 선형적(Chain) LLM 호출 방식은 복잡한 업무 처리에 한계가 있다. 이에 따라 순환(Loop) 구조와 조건부 분기 처리가 가능한 'LangGraph'가 에이전트 개발의 핵심 프레임워크로 자리 잡고 있다..

AI 2025. 11. 22. 11:58