IT 기술 따라잡기

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