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2026년 6월 25일
코드가 에이전트의 실행 기반이 되다: code-as-harness 관점
ai agentic-coding llm-agents tool-calling react swe-bench harness
코드를 단순한 LLM의 최종 산출물이 아니라 에이전트가 환경과 상호작용하는 실행 기반(harness)으로 다시 바라봅니다. 검증 루프, 도구 호출, 실행 피드백을 중심으로 에이전트 설계 패턴과 함정을 정리합니다.
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2026년 3월 25일
AI Agent 개발 완전 가이드 2025: Tool Calling, ReAct, Multi-Agent, MCP까지
ai-agent tool-calling function-calling react-pattern multi-agent langchain crewai mcp llm 2026-03
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.
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2026년 3월 25일
BFCL 벤치마크 완전 가이드 2025: Tool Calling 성능 평가, 리더보드 분석, 모델 비교
bfcl benchmark tool-calling function-calling evaluation leaderboard llm claude gpt gemini 2026-03
BFCL(Berkeley Function Calling Leaderboard)의 모든 것! 벤치마크 카테고리(Simple/Multiple/Parallel/Relevance/AST), 평가 메트릭, 모델 성능 비교(Claude/GPT/Gemini/Llama), 자체 모델 평가 방법, Tool Calling 개선 전략.
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2026년 3월 18일
LLM Agent 설계 패턴 완전 가이드: ReAct부터 Multi-Agent까지
ai-agent react llm 설계패턴 ai-development tool-calling prompt-engineering
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.
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2026년 3월 18일
Tool Calling 실전 가이드: AI가 외부 세계를 다루는 방법과 흔한 함정들
tool-calling function-calling ai-agent llm ai-development openai 실전가이드
Tool Calling은 LLM을 진짜 에이전트로 만드는 핵심 메커니즘입니다. OpenAI function calling 구현부터 병렬 실행, 그리고 현업에서 실제로 마주치는 함정과 해결법까지 실전 중심으로 정리했습니다.
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2026년 3월 17일
LLM, Tool Calling, Embedding 벤치마크 완전 분석: 각 벤치마크가 측정하는 것
llm benchmark mmlu mteb bfcl embedding tool-calling document-parsing
MMLU, HellaSwag, HumanEval, BFCL, MTEB 등 주요 AI 벤치마크들이 정확히 무엇을 측정하는지, 각 점수의 의미와 한계, 그리고 실제 활용 시 어떤 벤치마크를 참고해야 하는지 완전히 분석합니다.
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2026년 3월 4일
Chatbot Tool Calling Guardrails 설계: 안전한 도구 호출 아키텍처 실전
chatbot tool-calling guardrails ai-agent security llmops
툴 콜링 챗봇을 프로덕션에서 안전하게 운영하기 위한 가드레일 설계를 정리한다. 스키마 검증, 권한 제어, 정책 엔진, 위험 점수, 관측/회귀 테스트까지 코드 중심으로 다룬다.
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2026년 3월 2일
LangGraph 에이전트 워크플로우 실전 가이드: 멀티에이전트 오케스트레이션부터 프로덕션 배포까지
langgraph langchain ai-agent workflow multi-agent state-graph llm ai-platform orchestration tool-calling
LangGraph로 상태 기반 AI 에이전트 워크플로우를 구축한다. StateGraph, 조건부 라우팅, 멀티에이전트 오케스트레이션, Human-in-the-Loop, 그리고 LangGraph Platform 배포까지 실전 코드 포함.

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