AI (9) 썸네일형 리스트형 [AI] Open Knowledge Format(OKF) 파헤치기 이번 글에서는 Google Cloud가 2026년 6월 공개한 Open Knowledge Format(OKF) 을 깊이 있게 뜯어봅니다.OKF란 무엇인가?OKF는 한 문장으로 정의됩니다."OKF is an open, human- and agent-friendly format for representing knowledge — the metadata, context, and curated insight that surrounds data and systems."(OKF는 데이터와 시스템을 둘러싼 메타데이터·맥락·정제된 통찰, 즉 지식을 표현하기 위한, 사람과 에이전트 모두에게 친화적인 오픈 포맷이다.)여기서 핵심은 대상이 데이터 자체가 아니라 지식(knowledge) 이라는 점입니다. "이 테이블은 무엇인.. [AI] DiffusionGemma 딥다이브 - Uniform State Diffusion과 추론 아키텍처 이 글은 AI가 생성한 글입니다.DiffusionGemma란?DiffusionGemma는 Google DeepMind가 공개한 실험적 오픈 텍스트 디퓨전 계열 모델입니다.기존 LLM이 보통 왼쪽에서 오른쪽으로 한 토큰씩 생성하는 Causal Autoregressive 방식이라면, DiffusionGemma는 일정 크기의 토큰 캔버스를 먼저 만들고 그 안의 토큰들을 여러 단계에 걸쳐 동시에 복원하는 방식을 사용합니다.간단히 정리하면 아래와 같습니다.기존 자기회귀 LLM= 다음 토큰을 하나씩 예측DiffusionGemma= 256 토큰 캔버스를 만들고+ 무작위 노이즈 토큰을 넣은 뒤+ 양방향 문맥을 보며 반복적으로 복원핵심 아이디어DiffusionGemma의 핵심은 한 토큰씩 생성하지 않는다는 점입니다.기존.. [AI] Agentic Loop 적용하기 Agentic Loop란?이전 글에서는 3편의 멀티 에이전트 파이프라인을 LangGraph로 바꿔봤습니다.구조는 아래처럼 일자형 그래프였습니다.START→ load_inputs→ analyze_experience→ match_job→ write_resume→ write_portfolio→ review_outputs→ render_final_markdown→ save_result→ END 이 구조는 실행 흐름이 명확해서 이해하기 좋습니다.하지만 실제 에이전트 시스템은 한 번 작성하고 바로 끝나는 경우보다, 결과를 검토하고 다시 수정하는 흐름이 더 자연스럽습니다.예를 들어 이력서 작성 시스템이라면 이런 흐름이 필요할 수 있습니다.이력서 초안 작성→ 리뷰→ 부족한 점 발견→ 다시 작성→ 다시 리뷰→ 통과하면 .. [AI] LangGraph 써보기 LangGraph란?LangGraph는 LangChain 생태계에서 에이전트와 워크플로우를 그래프 형태로 만들 수 있게 해주는 프레임워크입니다.LangChain만 사용해도 에이전트를 만들 수 있습니다.하지만 여러 단계가 연결되고, 중간 상태를 저장하고, 조건에 따라 다음 실행 흐름을 바꾸고 싶어지면 단순한 함수 호출만으로는 코드가 금방 복잡해집니다.LangGraph는 이런 흐름을 State, Node, Edge로 나누어 표현합니다.State = 여러 단계가 공유하는 데이터Node = 하나의 작업 단계Edge = 다음에 실행할 단계Graph = State, Node, Edge를 연결한 실행 흐름 공식 문서에서는 LangGraph의 그래프 API를 사용할 때 StateGraph로 상태 구조를 정의하고, ad.. [AI] 멀티 에이전트 파이프라인 with LangChain 왜 멀티 에이전트를 파이프라인으로 만들까?이전 글에서는 SupervisorAgent가 여러 하위 에이전트를 도구처럼 호출하는 구조를 만들어봤습니다.SupervisorAgent ├─ ExperienceAnalyzerAgent ├─ JobMatcherAgent ├─ ResumeWriterAgent └─ ResumeReviewAgent 이 구조는 중앙 에이전트가 전체 작업을 조율한다는 점에서 좋습니다.하지만 이력서 작성처럼 작업 순서가 비교적 명확한 경우에는 이런 생각이 들 수 있습니다.업무 경험을 먼저 분석하고, 그 다음 목표 직무와 매칭하고, 그 다음 이력서와 포트폴리오를 작성하고, 마지막으로 리뷰하면 되지 않을까? 즉, 모든 흐름을 에이전트에게 맡기기보다 개발자가 실행 순서를 명확히 정해두는 편이.. [AI] 멀티 에이전트를 만들어보자! 멀티 에이전트가 뭘까?이전 글에서는 에이전트 1개가 모든 작업을 처리했습니다.프로필 읽기 → 업무 경험 읽기 → 목표 직무 읽기 → 이력서 초안 작성 → 결과 저장작은 예제에서는 이 방식도 충분합니다.하지만 실제로 이력서와 포트폴리오를 제대로 만들려면 작업이 더 복잡해집니다.업무 경험을 분석해야 한다.목표 직무와 연결되는 경험을 찾아야 한다.이력서 문장으로 바꿔야 한다.포트폴리오 설명으로도 바꿔야 한다.과장된 표현이나 부족한 근거를 검토해야 한다.이 모든 일을 하나의 에이전트에게 맡기면 프롬프트가 길어지고, 역할이 흐려지고, 결과도 흔들릴 수 있습니다.그래서 이번 글에서는 하나의 큰 에이전트를 여러 개의 작은 에이전트로 나누어보겠습니다.멀티 에이전트란?LangChain 공식 문서에서는 subagents .. [AI] 에이전트를 만들어보자! AI 에이전트가 뭘까?요즘 AI 에이전트라는 말을 정말 많이 들으실 겁니다.그냥 ChatGPT에게 질문하고 답변을 받는 걸 에이전트라고 부르는 걸까요? 공식 문서들을 보면 조금 더 명확한 구분이 있습니다.OpenAI의 Agents SDK 문서에서는 에이전트를 다음 요소로 구성된 LLM이라고 설명합니다.Instructions: 모델이 어떤 역할을 해야 하는지 알려주는 지시문Model: 실제로 호출할 LLMTools: 에이전트가 작업을 수행하기 위해 호출할 수 있는 함수나 APIAI 에이전트 = LLM + 역할 지시문 + 사용할 수 있는 도구 + 작업 흐름 그럼 이제 이 에이전트를 한번 만들어보겠습니다. 다들 취업을 위해서나 이직을 위해서 이력서를 작성하실 테니 이력서를 작성하는 에이전트를 만들어볼까 합니다.. [NEWS] Marrrang Dev News - 26.04.24 1. GitHub Trending Top 3현재 개발 커뮤니티에서 가장 뜨거운 관심을 받고 있는 오픈소스 프로젝트입니다.프로젝트카테고리핵심 요약elder-plinius/CL4R1T4SAI Safety/Research주요 LLM들의 시스템 프롬프트 및 내부 작동 로직 분석 데이터셋forrestchang/andrej-karpathy-skillsAI EngineeringClaude Code 및 Cursor 등 AI 에이전트 성능 극대화를 위한 워크플로우 설정bytedance/deer-flowAI Agents복잡한 다단계 과업을 스스로 계획하고 실행하는 슈퍼 에이전트 프레임워크상세 분석 및 사용법[bytedance/deer-flow]특징: 바이트댄스에서 공개한 이 프로젝트는 단순한 챗봇을 넘어 연구, 코딩, 데.. [AI] Gemma 사용해보기 Gemma Google에서 공개한 경량 오픈 모델(sLLM), 경량 모델로서 온디바이스 모델로 활용하기 적합 현재는 Parameter 20억개, 70억개 모델로 gemma-2b, gemma-7b가 공개 상태 Apache-2.0 라이센스 HuggingFace Gemma 아래는 HuggingFace를 이용한 방법으로 설명 환경 세팅 HuggingFace Gemma 라이센스 승인하기 https://huggingface.co/google/gemma-2b google/gemma-2b · Hugging Face This repository is publicly accessible, but you have to accept the conditions to access its files and content. To a.. 이전 1 다음
