Ai-agent

A practical guide to Amazon Bedrock AgentCore for teams that need secure, production-ready agents, with clear coverage of Runtime, Memory, Gateway, observability, and rollout checks.

Azure AI Foundry Agent Service를 엔터프라이즈 관점에서 정리한 실전 가이드로, 왜 관리형 에이전트가 필요한지, 도구 카탈로그와 원격 MCP 서버를 어떻게 활용하는지, 그리고 tracing, evaluation, governance, private networking 기준으로 어떻게 배포를 판단할지 설명한다.

브라우저와 가상 컴퓨터를 직접 조작하는 에이전트가 왜 지금 중요해졌는지, 어떤 아키텍처로 설계해야 하는지, 어디까지 자동화하고 어디서 멈춰야 하는지 실무 기준으로 정리한다.

Cloudflare Agents와 Durable Objects를 AI 앱에 어떻게 연결하는지, 왜 상태와 장기 실행이 중요한지, stateless serverless와 무엇이 다른지, 그리고 실제 롤아웃 체크리스트까지 한 번에 정리한 2026년 실전 가이드입니다.

OpenAI 딥 리서치를 실무에 바로 적용할 수 있도록, 개념과 중요성부터 프롬프트 패턴, MCP 연동, 함정, 체크리스트까지 한 번에 정리한 2026년 실전 가이드입니다.

2026년 시점에서 Gemini CLI가 IDE 우선 도구와 어떻게 다른지, plan mode와 hooks, MCP, 스크립팅이 실제 개발 흐름에 어떤 의미를 갖는지, 그리고 팀에 안전하게 도입하는 방법을 정리한다.

Google Agent Development Kit를 평가하는 팀을 위한 실전 가이드로, 컨텍스트 관리, callbacks, 멀티에이전트 구성, 롤아웃 판단 기준을 중심으로 정리한다.

오픈소스 TypeScript 스택 안에서 에이전트, 메모리, 워크플로, 관측 가능성, 평가, 프로덕션 배포를 함께 다뤄야 하는 팀을 위한 Mastra 실전 가이드입니다.

2025년 3월 11일 공개된 OpenAI Responses API와 Agents SDK를 기준으로, 어떤 팀이 Chat Completions를 유지하고 어떤 팀이 Responses API로 옮겨야 하는지, Assistants API 사용자는 무엇을 언제 준비해야 하는지 실무 중심으로 정리한다.

에이전트 애플리케이션에서 프롬프트 캐싱이 왜 중요한지, OpenAI와 Anthropic의 차이, 프롬프트 구조화 패턴, ROI 판단법, 흔한 실수, 마이그레이션 체크리스트까지 실무 관점에서 정리합니다.

Python 중심 에이전트 시스템, 모델 유연성, 내구성 있는 워크플로, 관측 가능성, 평가 체계가 필요한 팀을 위한 PydanticAI 실전 가이드입니다.

AI Agent 개발의 모든 것! Tool Calling(Function Calling) 원리, ReAct 패턴, Multi-Agent 아키텍처(CrewAI/AutoGen/LangGraph), MCP(Model Context Protocol), Agent 프레임워크 비교, Tool Calling 성능 최적화, 프로덕션 배포 전략.

AI Agent Engineer는 2025년 가장 빠르게 성장하는 AI 직군입니다(시장 $47B 전망). LangGraph, CrewAI, AutoGen, Swarm, Claude Agent SDK — 에이전트 프레임워크 비교, 설계 패턴, 평가 방법, 면접 준비, 학습 로드맵 총정리.

2025년 AI 직무 생태계를 완전히 해부합니다. OpenAI/Anthropic/DeepMind 채용 트렌드, FDE 800% 수요 폭증, AI Safety Engineer 45% 연봉 상승, Context Engineer 등장, 한국 SI(삼성SDS/LG CNS) AI 전환 — 15개 AI 직군별 역할, 필수 역량, 연봉, 학습 로드맵.

LLM은 기본적으로 기억이 없습니다. 이 근본적인 한계를 어떻게 해결할까요? 4가지 메모리 유형부터 실전 아키텍처, Mem0 프레임워크까지 Agent 메모리 시스템의 모든 것을 다룹니다.

ReAct, Chain of Thought, Plan-and-Execute, Reflection, Tree of Thoughts — LLM Agent를 실제로 만들 때 어떤 패턴을 언제 써야 하는지, 현업 엔지니어 관점에서 정리했습니다.

Anthropic이 발표한 MCP(Model Context Protocol)는 AI 모델과 외부 도구를 연결하는 USB-C 같은 표준입니다. 직접 MCP 서버를 만들고 Claude Desktop에서 사용하는 방법까지 코드로 설명합니다.

AutoGen, CrewAI, LangGraph — 세 Multi-Agent 프레임워크를 실제 코드와 함께 비교합니다. 각각의 철학, 장단점, 그리고 어떤 상황에 무엇을 선택해야 하는지 현업 엔지니어 관점에서 정리했습니다.

Tool Calling은 LLM을 진짜 에이전트로 만드는 핵심 메커니즘입니다. OpenAI function calling 구현부터 병렬 실행, 그리고 현업에서 실제로 마주치는 함정과 해결법까지 실전 중심으로 정리했습니다.

2026년 AI 에이전트 오케스트레이션 프레임워크의 완전 비교 가이드. LangGraph, CrewAI, AutoGen, Dify의 특징, 아키텍처, 실제 사용 사례를 통해 프로젝트에 맞는 프레임워크 선택 방법을 배웁니다.

단일 에이전트에서 멀티에이전트 협업까지 — 계층형, 파이프라인, 스웜 패턴의 설계 원칙과 LangGraph·CrewAI·AutoGen 프레임워크별 구현 방법을 실전 코드와 함께 정리한다.

2026년 AI 코딩 에이전트의 자율성이 높아지면서 보안 격리가 필수가 되었습니다. macOS sandbox-exec, 컨테이너 기반 격리, MicroVM 등 실전 샌드박싱 기술과 운영 가이드를 다룹니다.

NIST CAISI AI Agent Standards Initiative를 기반으로 에이전틱 AI 보안의 3대 축(신원확인, 격리, 모니터링), 위협 분류 체계, OWASP LLM Agent Top 10, 제로 트러스트 에이전트 아키텍처, 보안 체크리스트, 사고 대응 플레이북까지 실무 중심으로 다룹니다.

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.

Clawdbot에서 OpenClaw로 진화한 오픈소스 자율형 AI Agent의 Gateway 아키텍처, Skills 생태계, 멀티채널 통합, 보안 이슈, 그리고 OpenAI 인수까지 기술적으로 심층 분석한다.