AI 요약관련 정보

• AI 개발 공간은 과도한 정보와 상충되는 튜토리얼로 인해 혼란스럽고 불안감을 유발합니다. 🤯
• 성공적인 AI 에이전트 구축의 핵심은 온라인상의 99%의 과장된 정보를 무시하고, 신뢰할 수 있는 에이전트를 만드는 데 필요한 핵심 기반 구성 요소에 집중하는 것입니다. 🎯
• 경험 많은 개발자들은 프레임워크 대신 LLM 모델 제공자의 API와 직접 상호작용하는 맞춤형 빌딩 블록을 사용하여 프로덕션 시스템을 구축합니다. 🛠️
• 함수 호출 도입 이후 LLM 작업 방식의 근본적인 변화는 없었으며, 모델 엔드포인트만 변경하면 기존 코드베이스가 여전히 작동합니다. 🔄
• 가장 효과적인 AI 에이전트는 대부분 결정론적 소프트웨어이며, LLM 호출은 가치를 더하는 전략적인 지점에만 배치됩니다. 🧠
• LLM API 호출은 소프트웨어 엔지니어링에서 가장 비싸고 위험한 작업이므로, 결정론적 코드로 해결할 수 없을 때만 사용해야 합니다. 💰
• 개인 비서 앱(사용자 개입)과 백엔드 자동화 시스템(완전 자동)은 LLM 호출 및 도구 사용 전략이 달라야 하며, 백엔드에서는 최소화해야 합니다. 🤖
• LLM으로부터 좋은 답변을 얻기 위해서는 올바른 컨텍스트를 적시에 올바른 모델에 전달하는 '컨텍스트 엔지니어링'이 가장 중요합니다. 📚
• AI 에이전트는 본질적으로 워크플로우 또는 DAG이며, 대부분의 단계는 LLM 호출이 아닌 일반 코드로 구성되어야 합니다. 📊
• 7가지 핵심 빌딩 블록:
  • 지능 계층 (Intelligence Layer): 실제 LLM API 호출로, AI의 핵심 마법이 일어나는 곳입니다. ✨
  • 메모리 (Memory): LLM은 상태 비저장이므로, 이전 대화 기록을 수동으로 전달하여 컨텍스트를 유지해야 합니다. 💬
  • 도구 (Tools): LLM이 외부 시스템(API, DB 등)과 통합하여 실제 작업을 수행할 수 있도록 하며, 주요 모델 제공자에서 직접 지원합니다. 🔗
  • 유효성 검사 (Validation): LLM의 확률적 특성으로 인한 일관성 없는 출력을 방지하기 위해, JSON 출력을 미리 정의된 스키마에 대해 검증하는 것이 필수적입니다. ✅