단순한 도구를 넘어, 우리 팀의 든든한 파트너가 되어줄 AI 에이전트의 세계에 오신 것을 환영합니다.
범용적인 거대 언어 모델(LLM)과 달리, AI 에이전트는 특정 역할(Persona)과 기억(Memory)을 가지고 있으며 다양한 외부 도구(Tools)에 접근하여 복잡한 문제를 끝까지 해결합니다. 데이터 분석가, 고객 지원, 코딩 어시스턴트 등 그 가능성은 무궁무진합니다.
LangChain, CrewAI, AutoGen과 같은 최신 프레임워크를 활용해 우리 조직의 데이터와 업무 프로세스에 완벽하게 맞춰진 ‘나만의 AI 에이전트’를 기획하고 직접 구축하는 노하우를 이 페이지에서 만나보세요.
AI 에이전트의 개념과 동작 원리, 설계 패턴, 도입 전략, 보안과 가드레일, LLM 게이트웨이까지 열두 파트로 정리한 88쪽 발표자료다.
LiteLLM은 흩어진 LLM 호출 경로를 게이트웨이 한 곳으로 모으는 오픈소스다. 핵심 기능과 운영 한계, 2026년 보안 사고, 도입 순서를 102쪽 발표자료로 정리했다.
LLM은 구글의 2017년 Transformer 논문에서 출발해 다음 단어를 확률적으로 예측하는 대규모 언어 모델입니다.
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챗봇과 에이전트를 가르는 선은 화면이 아니라 실행 방식에 있습니다.
Hermes Agent 는 2026년 6월 기준 v0.17.0 이며 GitHub stars 32,000건 · 기여자 245명 · 커밋 1,475건이 누적된 MIT 라이선스 오픈소스 자율 AI 에이전트입니다.
AI Agent를 만들겠다고 결심했을 때 가장 막막한 지점은 "노드를 어디서부터 어떻게 연결해야 하는가"입니다.
Flowise 설치와 Credential 등록, Hello World, 노드 카탈로그까지 한 번 거쳐 본 엔지니어가 대상입니다.
LLM 애플리케이션을 만들 때 우리는 흔히 LangChain·LangGraph·CrewAI 같은 코드 프레임워크부터 떠올립니다.
빠른 트랙으로도 다음 5가지는 여러분 손으로 직접 만지셔야 합니다.
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