Agno ReasoningTools 완전 분석 - AI 에이전트의 사고 능력을 혁신하는 핵심 도구
Agno 프레임워크의 ReasoningTools를 상세히 분석하고 RAG 시스템에서의 reasoning 활용 방법을 탐구합니다. Chain-of-Thought부터 Agentic RAG까지, AI 에이전트의 사고 능력을 향상시키는 실전 기법을 소개합니다.
Agent OPS
Agno 도구로 구축하는 LLMOps 업무 자동화 - 7가지 실전 응용 프로그램
phidata agno 프레임워크의 다양한 도구들을 활용하여 LLMOps 클라우드 회사의 업무를 자동화하는 7가지 실전 응용 프로그램을 소개합니다. Slack, GitHub, Airflow 등을 연동한 종합적인 자동화 솔루션을 구현해보세요.
Nanobrowser 완벽 가이드: AI 에이전트 기반 웹 자동화와 Agentic Ops 활용 전략
오픈소스 Chrome 확장 Nanobrowser를 활용한 멀티 에이전트 웹 자동화 구현과 실무 적용 사례를 상세하게 다룹니다.
Kotaemon RAG 애플리케이션 완전 가이드: Kubernetes Helm 배포부터 운영까지
22.5k 스타 Kotaemon RAG 애플리케이션을 Kubernetes Helm으로 배포하고 운영하는 단계별 가이드입니다.
AgentOps와 CrewAI로 구축하는 Graph RAG 시스템 완전 가이드
전통적인 RAG의 한계를 극복하는 Graph RAG를 AgentOps와 CrewAI를 활용하여 단계별로 구축하는 실전 가이드입니다.
Corrective RAG 완전 분석: 자체 평가 메커니즘으로 RAG 시스템 혁신하기
Corrective RAG의 핵심 구현 원리와 자체 평가 메커니즘을 AgentOps 관점에서 상세 분석하고, 실전 구현 방법을 제시합니다.
AI Engineering Hub Zep Memory Assistant 소스코드 완전 분석: 장기 기억 기반 AI 어시스턴트 구현
10.7k 스타 AI Engineering Hub의 Zep Memory Assistant 프로젝트를 소스코드 레벨에서 심층 분석하고, 실전 구현 방법을 제시합니다.
AI Engineering Hub Fastest RAG Stack 소스코드 완전 분석: Binary Quantization으로 40배 빠른 RAG 구현
10.7k 스타 AI Engineering Hub의 Fastest RAG Stack 프로젝트를 소스코드 레벨에서 심층 분석하고, Binary Quantization을 활용한 초고속 RAG 시스템 구현 방법을 제시합니다.
AI Engineering Hub: 실전 AI 에이전트 및 RAG 튜토리얼 컬렉션
10.7k 스타를 받은 AI Engineering Hub 저장소의 다양한 AI 에이전트, RAG, LLM 튜토리얼을 소개하고 실무에 활용하는 방법을 안내합니다.
AI Engineering Hub Agentic RAG 소스코드 완전 분석: 에이전트 기반 검색 증강 생성 시스템
10.7k 스타 AI Engineering Hub 리포지토리의 Agentic RAG 프로젝트를 소스코드 레벨에서 심층 분석하고, 실전 구현 방법을 제시합니다.
Suna AI Agent 완벽 가이드: 오픈소스 범용 AI 에이전트로 실제 업무 자동화하기
Kortix AI의 Suna를 활용해 브라우저 자동화, 데이터 분석, 파일 관리 등 실제 업무를 자동화하는 방법과 셀프 호스팅 설정을 완벽하게 마스터하는 종합 가이드입니다.
LM Studio + DeepSeek-R1으로 구축하는 실전 Agent 시스템: Smolagents와 AGUIApp 완벽 가이드
LM Studio에서 DeepSeek-R1 모델을 활용해 웹 스크래핑과 요약 기능을 가진 Agent 시스템을 구축하고, AGUIApp으로 웹 UI까지 제공하는 방법을 단계별로 소개합니다.
HuggingFace Smolagents 완벽 가이드: 코드로 사고하는 에이전트의 새로운 패러다임
HuggingFace Smolagents를 활용해 코드 기반 AI 에이전트를 구축하고 프로덕션 환경에서 안전하게 운영하는 방법을 실전 예제와 함께 소개합니다.
Water 프레임워크 완벽 가이드: 멀티 에이전트 오케스트레이션의 새로운 패러다임
프레임워크에 구애받지 않는 멀티 에이전트 오케스트레이션 프레임워크 Water를 활용해 LangChain, CrewAI, 커스텀 에이전트를 통합하고 복잡한 워크플로우를 구축하는 방법을 소개합니다.
Agent Flow 완벽 가이드: 비주얼 워크플로우로 AI 에이전트 구축하기
Composio와 LangGraph 기반의 Agent Flow 플랫폼을 활용해 드래그 앤 드롭으로 AI 워크플로우를 설계하고, API로 실행하는 방법을 단계별로 소개합니다.
Anthropic의 멀티 에이전트 연구 시스템: AI 에이전트의 새로운 패러다임
Claude Research가 보여준 멀티 에이전트 시스템의 혁신적 접근법과 단일 에이전트 대비 90% 성능 향상의 비밀
Agent Loop 구현 가이드: 정적 시스템 프롬프트와 동적 메시지 주입 패턴
AI Agent 시스템의 핵심은 정적 시스템 프롬프트(憲法) + 동적 메시지 주입 원칙에 있습니다. 이 글에서는 OpenAI Agents SDK부터 LangGraph, CrewAI까지 다양한 프레임워크에서 이 패턴을 구현하는 방법과 운영 팁을 종합적으로 다룹니다.
AI 에이전트의 진화 — MCP가 여는 모듈러 지능 시대
“코드는 더 이상 한 몸이 아니다. 이제 에이전트는, 네트워크로 떠다니는 도구들의 별자리 위에 서서 문제를 푼다.”