728x90 Agent3 OpenAI Agent SDK 기반 RAG 구축 LLM은 똑똑하지만 학습 시점 이후의 지식과 우리 회사의 내부 문서는 모릅니다. 이 한계를 메우는 대표적인 방법이 RAG(Retrieval-Augmented Generation, 검색 증강 생성)입니다. 이 글은 OpenAI Agent SDK 기반 RAG 구축 강의를 들으며 정리한 노트로, 밑바탕 개념(모델·가중치·임베딩)부터 RAG 파이프라인, 에이전트와의 결합까지 순서대로 정리합니다.1. 바탕 개념 — 모델이란 무엇인가신경망(NN)을 학습시키면 모델이 됩니다. 모델의 실체는 레이어라는 틀 + 가중치 값입니다. 아주 단순화하면 y = ax + b에서 a(가중치)를 데이터로 찾아가는 과정이 학습입니다.목표: 입력에 2를 곱하는 규칙 학습 3 × 2 = 6, 3 × 3 = 9 ← 정답 데이터 가중.. 2026. 7. 5. LLM 기반 자율 에이전트(Agent) 개발 및 워크플로우 자동화 0. 들어가며 — 에이전트를 한 줄로 정의하면Agent = Planning + Memory + Tool UseLLM이 질문에 답하는 존재라면, 에이전트(Agent)는 목표를 받아 스스로 계획하고, 기억하고, 도구를 사용해 일을 끝내는 존재다. 위 한 줄 정의가 이 글 전체의 뼈대다. 이 글은 LLM 기반 자율 에이전트 개발 교육 내용을 정리한 것으로, 에이전트의 3요소부터 워크플로우 자동화, RAG의 다음 단계, 그리고 멀티 에이전트 시스템(MAS)까지를 다룬다.1. 에이전트의 3요소Planning(계획) — 목표를 실행 가능한 단계로 분해한다. CoT(Chain of Thought) 프롬프팅이 계획 능력의 기반이 된다.Memory(기억) — 대화 맥락을 유지하는 단기 기억과, 벡터 저장소 등에 축적하는.. 2026. 4. 19. Google ADK 기반 AI Agent 개발 0. 들어가며 — ADK란 무엇인가ADK(Agent Development Kit)는 구글이 공개한 멀티 에이전트 시스템 개발 프레임워크다. Gemini와 자연스럽게 통합되면서도 모델·배포 환경에 중립적으로 설계되어 있고, 무엇보다 에이전트를 코드로 정의하고 웹 UI로 바로 디버깅할 수 있다는 점이 진입 장벽을 크게 낮춘다. 이 글은 ADK 기반 AI Agent 개발 교육 내용을 정리한 것이다. 실습 자료는 아래 GitLab 저장소에 있다. ideacube / Google ADK 기반 AI Agent 개발 · GitLabGitLab 커뮤니티 에디션gitlab.ideacube.co.kr Agent Development Kit (ADK)Build powerful multi-agent systems with A.. 2026. 3. 29. 이전 1 다음 728x90
