Published on2026년 4월 12일GPT-5 개발자 실전 가이드: 에이전트 코딩, 도구 호출, 비용 최적화까지openaigpt-5codingagentic-codingtool-useresponses-apichat-completionscodex-cliprompt-cachingbatch-api2026-042026-04-122025년 8월 7일 공개된 GPT-5를 기준으로, 개발자가 무엇을 다르게 해야 하는지, 어떤 모델 크기와 제어값을 고를지, 그리고 에이전트 코딩과 비용 최적화를 어떻게 함께 설계할지 실무 관점에서 정리합니다.
Published on2026년 3월 12일AI Agent Function Calling 실전 구현: Tool Use 패턴·오류 처리·보안 설계와 프로덕션 배포 전략chatbotfunction-callingtool-useai-agentlangchainopenaianthropicAI 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.
Published on2026년 3월 3일LLM Function Calling 완벽 가이드: Tool Use 패턴부터 프로덕션 설계까지llmfunction-callingtool-useopenaiagent2026-032026-03-03LLM의 Function Calling(Tool Use) 메커니즘을 깊이 이해하고, OpenAI/Anthropic/오픈소스 모델에서의 구현 방법, 에러 처리, 병렬 호출, 프로덕션 설계 패턴을 실습합니다.
Published on2026년 3월 1일LLM Agent 시스템 구축: Tool Use, Planning, Memory 완전 분석llmagenttool-uselanggraphreactLangGraph와 Anthropic 공식 문서를 기반으로 LLM Agent의 핵심 개념인 Tool Use, Planning, Memory를 분석하고 실전 Agent를 구축한다.