IT 기술 따라잡기

DeepSeek R1, OpenAI o3

요즘 뉴스를 장식하는 hot AI trend 를 보면 추론이라는 말이 많이 나옵니다.

이 추론이 무엇이길래 AI 의 성능을 크게 향상시켰을까요?

한국어로는 추론이라는 한 단어로 번역되는데 실제로 영어에서는 두가지 종류가 있습니다.

Inference 와 Reasoning 입니다.

DeepSeek R1 과 OpenAI o3 등 추론 기능을 강화한 AI 모델들은 Inference 부분을 강화 한 모델들입니다.

AI 모델에서 뿐만 아니라 LangGraph 와 같은 AI  어플리케이션을 만드는 Tool 에서도 이 추론기능을 사용하여 성능을 높이거나 더 user friendly 한 서비스를 제공하는 방법론이 있습니다.

거기서 말하는 추론은 Reasoning 에 더 가깝습니다. 

오늘은 이 AI 의 추론 기능을 다루는 LangGraph의 Planning Agents tutorial 들을 공부하기에 앞서 추론이란 무엇인지, Inference 와 Reasoning 의 차이는 무엇인지 그리고 이 기능을 개발할 수 있도록 만든 이론적인 성과물들은 무엇인지 등에 대해 설명드립니다.

https://youtu.be/KpBnknONb48?si=nZU6cHeXTzLNCbyn

오늘은 마이크로소프트 본사에서 열린 AI Agent Hackathon에 참가한 이야기를 나눠보려고 합니다!

저는 인도인 두 명, 중국인 한 명, 그리고 저까지 총 4명이 한 팀을 구성해 즉석에서 아이디어를 나누고, 중국 친구가 제안한 독창적인 아이디어로 AI 에이전트 애플리케이션을 만들어보았습니다.

이날 해커썬에는 즉석에서 팀을 구성한 참가자들뿐만 아니라, 미리 준비된 팀들도 참여했는데요, 총 14개 팀이 각자의 개성 넘치는 아이디어로 만든 어플리케이션을 발표했습니다. 그 중에서도 정말 창의적이고 유익한 아이디어들이 많아서 모두가 함께 성장하는 시간이었습니다.

특히, 이 해커썬에서 느낄 수 있었던 뜨거운 열정과 에너지는 정말 잊을 수 없을 것 같아요. 새로운 것을 배우고, 새로운 친구들을 사귀고, 그들의 열정으로부터 큰 동기부여를 받을 수 있었습니다.

이 비디오에서는 이 특별한 날의 순간들, 참가자들의 열정, 그리고 AI 에이전트 개발에 대한 다양한 아이디어를 생생하게 전달해드리겠습니다.

지금 바로 확인해 보세요! 새로운 아이디어와 에너지를 느껴 보실 수 있을 겁니다!

https://youtu.be/65APUoBgCS0?si=tZ8K-CkMWy65dorE

오늘은 Hierarchical Arcitecture를 적용한 AI Agent Web Application 소스코드 분석 마지막 시간 입니다.

AI는 맥락을 이해하고 판단하는 능력이 있습니다.

기존의 앱은 속도와 정확성 면에서 탁월합니다.

Agentic AI는 이러한 구기술과 신기술의 장점을 활용해서 더 나은 서비스를 제공하는 것이 목표입니다.

이와 관련해서 Memory 관리, Human in the Loop 기능, 프롬프트 관리, Agentic Workflow 등 많은 기술과 개념들이 나오고 있습니다.

그리고 그러한 기술과 개념들을 적용하는 실험들이 많이 이루어 지고 있습니다.

이번 소스코드 분석은 그러한 새로운 기술과 개념 중 하나인 Prompting 관점에서 Backend 소스코드를 집중적으로 분석해 보겠습니다.

Agentic AI 를 조금 더 깊게 이해하는데 도움이 될 것입니다.

https://youtu.be/BCn3ZjI5nFY?si=TPzHajs_p_jTSSb4

여러분 새해 복 많이 받으세요.

오늘은 지난 시간에 Frontend 소스코드 분석에 이어서 Backend 소스 코드 분석에 들어갑니다.

AI Agent 어플리케이션 개발 Tool이 새로 나오는 이유는 이 프로그래밍이 기존의 프로그래밍과 다른 점이 있기 때문에 그 부분을 구현 한 새로운 개발 툴이 나오는 겁니다.

바로 AI Agent 프로그래밍과 Traditional 프로그래밍의 다른 점을 알아 봅니다.

그것을 알면 AI Agent 프로그래머가 되려면 어떤 부분을 잘 알아야 될지 명확해 집니다.

오늘은 어플리케이션 개발자가 아닌 분들이 보셔도 AI Agent 를 이해하시는데 도움이 되는 내용이 많이 있습니다.

2025년 새해는 AI 가 보다 대중화 되면서 우리 곁으로 좀 더 다가 올 겁니다.

그 중심에 AI Agent 가 있을 겁니다.

새해를 맞아 AI 지식을 쌓아 보세요.

https://youtu.be/lCvOOboeDRc?si=ArkQ-MfpvNfrUPNc

오늘은 지난 시간에 설명했던 어플리케이션의 UI 쪽 소스코드를 심층 분석합니다.

이 어플리케이션은 Frontend tool 로 Streamlit 을 사용합니다.

이 Streamlit 으로 Web Application의 UI 를 어떻게 구성하고 여러 condition들에 따라 처리하는 로직은 어떻게 만드는지 알아봅니다.

그리고 함수끼리 데이터를 주고 받을 때 Session State 을 사용하는 방법과 Function Call 할 때 Parameter 로 전달하는 방법을 비교 분석합니다.

두 방법의 장점과 단점을 알아보고 각각 어떤 경우 사용하는게 더 좋을지 공부해 봅니다.

https://youtu.be/RFmJLUONv2g?si=aX53j3PHN8-Z9WtY

요즘 외국에서 생활하면서 듣는 고국으로부터 들려오는 뉴스들은 많이 우울하네요.

가슴이 아프기도 하고 이대로 무너지지 말고 다시 예전 처럼 경제적으로나 정치적으로나 모범적인 나라로 되돌아가기를 바랍니다.

한편으로는 모국이 잘 되기를 바라는 마음에 국뽕 장착이 되기도 하네요.

저는 AI Agent 를 공부하면서 이 기술이 미래를 바꿀 것이라고 더더욱 확신하게 되었고 그 미래를 주도하는 사람들 중에 Korean이 포함 되기를 바랍니다.

오늘은 LangGraph의 Multi-Agent Systems 공부 한 것을 응용해서 만든 저의 AI Web Application을 소개 합니다.

공부하면서 생각했던 AI Agent Platform Application 아이디어도 함께 공유합니다.

이번 어플리케이션은 공부하면서 구상했던 이 AI Agent Platform 들 중 하나에 대한 POC를 만든다는 생각으로 개발했습니다.

AI Agent 시대에는 일자리를 구하거나 사업을 하는 모습들이 완전히 달라 질 겁니다.

돈 버는 방법이 지금과는 완전히 달라진다는 얘기 입니다.

AI Agent를 공부하면서 이것으로 개발할 수 있는 어플리케이션을 생각하다 보니 자연스럽게 미래의 일하는 방법과 사업을 하는 방법이 그려지게 됐습니다.

그렇게 미래의 변화된 돈 버는 모습을 그려 보게 됐습니다.

오늘은 Study를 위해 개발한 이 어플리케이션 소개와 더불어 AI Agent 시대에 달라질 Business 모습에 대한 저의 Idea도 공유하겠습니다.

AI Modeling 분야에서는 한국이 뒤쳐졌지만, 이제 시작하는 AI Agent 시대는 한국이 선도하도록 여러 분야에서 힘 써 주셨으면 좋겠습니다.

저도 작은 힘이나마 보태고 싶구요.

마이크로소프트, 구글 은  인도 이민자가 이끌고 있고,

테슬라는 남아공 출신인 머스크가 만들었고

NVIDIA 도 대만 출신 이민자가 창업하고 경영을 하고 있습니다.

다가오는 AI Agent 시대는 Korean에서 이와 같은 Top  Level 기업을 만들고 운영하는 인재가 나오기를 바랍니다.

여러분들의 생각도 share 해 주세요.

제가 공부를 위해서 만든 Application의 소스코드들은 모두 공개 됩니다.

오늘 비디오에서 사용된 어플리케이션의 소스코드도 공개 됩니다.

https://youtu.be/CLuBhQKAdzo?si=f-Ciip9WZrVquCyT

IonQ 주가는 2달여 사이에 8 달러 대에서 50달러대까지 하늘 높은 줄 모르고 급 상승 하더니 하루아침에 반토막이 나서 지금은 28 달러 대 입니다.

제가 한국에서 온 방문 팀과 같이 IonQ 시애틀 공장을 방문했던 것이 10월 중순 쯤 됐습니다.

그 때의 주가는 8불 대였었는데 방문 하는 날 10% 훨씬 넘게 올랐습니다.

IonQ 임원들이 저희가 행운을 몰고 온 것 같다고 말을 했었는데..

정말로 그 다음부터 계속 상승하더니 두 달만에 50 달러대를 뚫더라구요.

그러다가 NVIDIA 의 젠슨황이 부정적인 발언을 해서 하루만에 40% 넘게 하락하더니 이어서 메타의 마크 저커버그가 다시 부정적인 발언을 해서 또다시 폭락을 했는데요.

NVIDIA 와 메타가 견제할 정도로 양자 컴퓨터 분야가 전망이 있다는 것으로 저는 해석하고 있습니다.

제가 IonQ 시애틀 공장에 방문해서 담당 임원인 개발 총 책임자 Dean과 이야기 했던 것인데요.

양자 컴퓨터와 AI 는 밀접한 관계가 있습니다.

양자 컴퓨터를 만들 때도 AI를 사용하고 미래에는 양자 컴퓨터로 AI 를 만들게 될 것입니다.

그래서 양자 컴퓨터 기술, 특히 개발과 AI 와 연관된 부분에 관심이 많이 생겨서 IonQ 에서 진행하는 웨비나에 참석하고 있습니다.

12월에 있었던 IonQ's Full-Stack Quantum Innovation 이라는 웨비나에서 발표한 IonQ의 양자 컴퓨터를 개발자를 위해 어떤 플랫폼을 만들고 있는지 발표 했습니다.

이전에 그 내용을 한국어로 번역해서 부분 부분 나눠서 올렸는데요. 

이것들을 전부 하나로 합해서 몰아보기 할 수있도록 작업했습니다.

관심 있는 분들 참고 바랍니다. 

https://youtu.be/wIEZWfvWF8Q?si=LihRewNqByYl84lD

오늘은 AI Agent가 무엇인지 아주 쉽고 간단하게 설명해 주는 비디오가 있어서 소개해 드리려고 합니다.

ToolFlow AI 의 CEO인 Alfie Marsh 가 AI Agent 가 AI 와는 어떻게 다른지 그리고 어디에 어떻게 활용할 수 있는지 쉽고 자세하고 설명해 드립니다.

이 자료는 AI Camp 에서 진행 한 5 Day Challenge for Agentic AI 라는 Study Group 에서 AI Agent를 이해할 수 있는 자료로 추천된 영상입니다.

제가 이 영상을 좀 더 이해하기 쉽도록 한국어로 자막을 달았습니다.

https://youtu.be/40fB4UGJZM4?si=ArOgh2LiW8wIQR88

원본은 아래로 가시면 보실 수 있습니다.

https://youtu.be/hLJTcVHW8_I?si=SpUlPyfRa3edXtFh

작년에 제가 올린 IBM 에서 제작한 AI Agent에 대해 설명한 이 영상도 보시면 AI Agent를 이해하는데 더 도움이 되실 겁니다.

https://youtu.be/F8NKVhkZZWI?si=-dMYAf2-B_hcRUXe

그리고 이 AI Agent를 좀 더 잘 활용하기 위한 아이디어와 실험 결과 등을 이야기 하는 Andrew Ng 교수의 Agentic Workflow 관련 영상을 보시면 훨씬 이해의 폭이 넓어 지실 겁니다.

https://youtu.be/8b7CLBCS3pg?si=DNuvGrdvfctkuOpV

Hello everyone!

Today, I’m excited to share a case study presented by the AI Tribe team during the 5-Day Challenge for Agentic AI Study Group, held by AICamp from January 1st to January 5th.

This team developed an application that leverages AI agents to efficiently manage business cards and LinkedIn connections collected through various networking activities.

The Google Slides and source code used in their presentation are publicly available. You can find all the related information in the description of this video.

AICamp hosts many free study groups, hackathons, and various AI-related events.

It has local communities in 15 countries and over 50 cities. Although there isn’t one in Korea yet, you can freely participate in their online events.

Living here in Seattle, I actively participate in these AI-related events to learn and network. I’ll continue to share valuable information I’ve gained from these experiences to help you in your AI journey.

I hope this video provides insights into the latest AI trends in the U.S., especially for those in Korea. If you find this content helpful, please don’t forget to like and subscribe to my channel.

Let’s dive into today’s exciting presentation!

—---------------------------------------------------

안녕하세요, 여러분!

오늘은 제가 1월 1일부터 5일까지 AICamp에서 진행한 5-Day Challenge for Agentic AI Study Group에서 AI Tribe 팀이 발표한 사례를 공유하려고 합니다.

이 팀은 네트워킹 활동 중 받은 명함과 LinkedIn 정보를 AI 에이전트를 활용해 효율적으로 관리할 수 있는 애플리케이션을 개발했습니다.

이들이 발표에서 사용한 Google Slide와 소스 코드는 모두 공개되어 있습니다. 관련 정보는 이 비디오의 설명란에 공유하겠습니다.

AICamp는 무료 스터디 그룹, 해커톤, 그리고 다양한 AI 관련 행사를 개최하는 플랫폼입니다.

현재 15개국 50개 도시에 로컬 커뮤니티가 있으며, 한국에는 아직 없지만 온라인 행사는 누구나 자유롭게 참여하실 수 있습니다.

저는 시애틀에 살면서 이런 AI 관련 행사에 참여하며 공부도 하고, 네트워킹도 하고 있습니다.

이 과정에서 얻은 유익한 정보를 계속해서 여러분과 공유하려고 합니다.

특히 한국에 계신 분들이 미국의 최신 AI 트렌드를 이해하는 데 조금이라도 도움이 되길 바랍니다.

영상이 유익하셨다면 좋아요와 구독 부탁드립니다!

그럼, 오늘의 발표로 들어가 보겠습니다!

https://youtu.be/4m88fXD0uJ4?si=SXbG9uN7HFvy2RD-

AI Tribe가 개발한 소스코드와 발표 자료는 아래에 있습니다.

AI Tribe's Networking AI Agent

GitHub : https://github.com/mcallec1/event_networking

Slides :  https://docs.google.com/presentation/d/1XvWvd9mSJCiwCS2sC_R_zFqfXFq0eQ1EbalfyO_Uw2k/edit?usp=sharing

오늘은 Hierarchical Agent Architecture 마지막 시간 입니다.

지금까지 만들어 놓은 도구들과 Agent들, 함수들 그리고 LangGraph 에서 제공하는 모듈들로 레고 블럭 처럼 조립해서 만듭니다.

먼저 Document Team 을 만들고 지난 시간에 만들었던 Researching Team 과 합쳐서 더 큰 Supervisor Architecture 를 손쉽게 만듭니다.

전문성을 갖춘 Agent Team 을 많이 만들어 놓으면 각 프로젝트의 목적에 맞게 적당한 Agent Team 들을 Import 해서 프로젝트를 수행하도록 할 수도 있습니다.

1인 기업도 가능하시만 제 생각에는 현재 기업을 구성하고 있는 각 팀에서 일하는 사람들을 Support 하는 역할이 더 먼저 진행될 거라고 생각합니다.

그러면 팀의 인원을 많이 줄일 수 있을 겁니다.

인간의 역할은 Agent 팀이 일하는 과정과 결과를 감독하고 Confirm 하는 일이 주된 일이 되지 않을까 싶습니다.

오늘 영상 보시고 각자 AI 시대 일하는 환경 변화를 고민해 보시는 것도 좋을 것 같습니다.

https://youtu.be/9sH2HWVTZkg?si=5wINQ3iKwaIX1A9B