AI / ML11편 · 174분
AI 에이전트 오케스트레이션 고급 패턴
단일 에이전트에서 멀티에이전트 시스템으로의 진화 과정, 오케스트레이션의 핵심 개념과 패턴 분류, 그리고 프로덕션 환경에서의 도전 과제를 살펴봅니다.
기술, 튜토리얼, 회고 등 개발과 관련된 글을 기록합니다.
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단일 에이전트에서 멀티에이전트 시스템으로의 진화 과정, 오케스트레이션의 핵심 개념과 패턴 분류, 그리고 프로덕션 환경에서의 도전 과제를 살펴봅니다.
요청-응답 모델의 한계를 넘어 스트리밍 아키텍처가 왜 AI 시대의 필수 인프라인지 살펴봅니다. TTFT, TPOT 등 핵심 지표와 프로토콜 생태계를 개관합니다.
LLM 비정형 출력의 한계를 분석하고, 구조화된 출력의 3가지 접근 방식과 제약 디코딩의 원리를 살펴봅니다.
합성 데이터의 정의와 유형, 2026년 합성 데이터가 필수가 된 배경, 데이터 순환 문제와 생태계 전체 지도를 살펴봅니다.
WebAssembly란 무엇인지, 바이너리 포맷과 텍스트 포맷의 차이, 선형 메모리 모델과 샌드박스 보안, 그리고 2026년 현재 Wasm 생태계의 전체 지도를 살펴봅니다.
DevOps의 한계에서 출발한 Platform Engineering의 등장 배경, 인지 부하 감소를 위한 내부 개발자 플랫폼(IDP)의 정의, 그리고 2026년 현황과 트렌드를 살펴봅니다.
트랜스포머 기반 LLM의 추론 과정을 Prefill과 Decode 단계로 나누어 분석하고, 메모리 바운드와 컴퓨트 바운드의 개념, 핵심 지연시간 지표를 정리합니다.
지식 그래프의 정의와 역사, 벡터 검색의 한계를 그래프가 어떻게 보완하는지, GraphRAG의 35% 정확도 향상 사례까지 Knowledge Graph와 AI 결합의 전체 그림을 소개합니다.
AI 에이전트에서 모델을 감싸는 모든 것, 하네스 엔지니어링의 정의와 등장 배경, 그리고 5가지 핵심 역할을 살펴봅니다.
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