Jihun Oh

Agent의 의미에이전트는 도구를 사용해 목표를 달성할 수 있는 자율적인 생성형 AI 응용 프로그램인간처럼 세계의 정보를 관찰, 추론하고, 행동할 수 있으며, 도구를 통해 외부의 시스템과 상호 작용 Agent의 구성 요소모델 (Model) - 중심 추론 엔진, LLM (GPT, Gemini)도구 (Tools) - API, DB 등 외부 정보와 상호작용오케스트레이션 계층 (Ochestration Layer) - 입력-추론-행동의 반복적인 제어 흐름 모델과 Agent의 차이점항목모델에이전트지식학습 데이터에 한정도구를 통해 외부 지식 확장상호작용단일 질의 응답멀티턴 대화와 상태 유지 가능도구 사용불가능도구를 사용하여 실행추론 구조없음체계적 추론 구조 (ReAct, CoT) 추론 프레임워크ReAct: 생각 -..

MCP는 무엇인가?MCP는 애플리케이션이 LLM에 컨텍스트를 제공하는 방식을 표준화하는 개방형 프로토콜필요성LLM 모델은 학습 시점을 기준으로 과거의 데이터로만 학습했기 때문에, 변화 가능한 데이터에 대해서는 외부 데이터 소스로부터 실시간 정보를 가져올 필요가 있음 기존의 LLM이 외부 데이터와 상호작용을 하려면 각 서비스에 맞는 커스텀 코드가 필요했고, 이는 반복적인 작업이자 유지 보수를 어렵게 만듦LLM이 단순하게 답변을 제공하는 것을 넘어서 외부 툴과의 연동을 통해서 에이전트 기능으로 확장할 필요MCP는 이 과정을 표준화하여, 한번 연결하면 어디서든 재사용 할 수 있는 도구 생태계를 조성하기 위함주요 역할외부 데이터 소스 연결 - AI 모델이 외부 데이터베이스, 웹, API 등 다양한 외부 데이터 ..