IT 기술 따라잡기

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

오늘은 AI Agentic Workflow 가 아직 실제 Business 에서 활발하게 활용되지 못하는 이유를 분석해 붑니다.

현재 하드웨어와 소프트웨어 적인 한계가 분명히 있습니다.

그 한계들은 무엇들인지 하나 하나 분석해 보겠습니다.

그리고 그것들은 언제 어떻게 극복될 수 있을지 알아보겠습니다.

이 기술이 실제 Business 에서 필요로 하는 때를 대비해서 나는 어떤 기술들을 배워야 할지에 대해서도 제가 생각하는 부분을 공유해 드리겠습니다.

저는 이런 분석과 전망을 가지고 이 AI Multi-Agentic Workflow 를 적용하는 기술들을 배우고 있습니다.

여러분들의 생각은 어떤지요?

같이 고민해 보면 좋겠습니다.

https://youtu.be/hRPariJe350?si=bKBu72eipPnwXXEI

오늘은 LangGraph 이름이 왜 그렇게 지어 졌는지를 찾다가 발견한 내용을 공유 합니다.

바로 이산 수학 (Discrete mathematics) 중 하나인 그래프 이론 (Graph Theory) 에서 그 이름이 유래한 건데요.

그래프 이론 어렵지 않습니다. 

점 들과 그 점들을 연결하는 선. 유치원때 배운 선긋기 수준의 이야기 입니다.

그리고 그 이론 설명을 들으면 LangGraph 도 정말 쉽게 시작하실 수 있습니다.

개발자는 그냥 점 찍고 선 긋는 것만 구현 하면 됩니다.

자 그럼 AI 어플리케이션 개발의 트랜드인 Multi-Agent와 Agentic Workflow를 사용할 수 있도록 하는 기능을 제공하는 어려운 LangGraph를 정말 쉽게 이해해 보세요.

처음 공부하시는 분들의 진입 장벽을 완전히 낮춰 줄 겁니다.

LangGraph - 점찍고 선만 그으면 됩니다. 정말 쉽게 설명 드립니다. Graph Theory 만 생각하세요.

https://youtu.be/mvGp8Wz3KdI