🎥 AI 시대 앱 개발 - 로직 중심에서 의미 중심으로
📍 Tree of Thoughts (ToT) 논문 구현 소스코드 분석 & 의미 중심 AI 앱 개발 인사이트
🤖 우리는 지금, 기존 프로그래밍 방식만으로는 설명되지 않는 AI 시대를 살아가고 있습니다.
이 영상에서는 **Tree of Thoughts (ToT)**라는 획기적인 AI 추론 기법을 LangGraph 소스코드로 직접 구현하며,
기존의 “로직 중심” 개발과는 전혀 다른 사고방식, 즉 ‘의미 중심’ 개발이 왜 필요한지를 살펴봅니다.
💡 이 영상에서 다루는 핵심 내용:
* Tree of Thoughts 논문이 제시한 새로운 추론 방식 이해
* LangGraph를 활용한 실제 코드 구현
* AI 앱 개발자가 알아야 할 Prompt 설계와 Structured Output 활용법
* 기존 앱 개발과 AI 앱 개발의 차이: “로직(Logic)” vs. “의미(Meaning)”
👨💻 누구에게 도움이 될까요?
* AI 앱/서비스 개발에 관심 있는 분
* GPT를 똑똑하게 쓰고 싶은 분
* CoT, ToT 같은 최신 추론 방식에 대해 실제로 이해하고 싶은 분
* 기존 개발자에서 한 단계 도약하고 싶은 분
* AI 시대에 어떤 변화가 오는지 알고 싶은 비개발자 분
📌 다음 영상 예고
두 번째 영상에서는 Tree of Thoughts를 실행하는 **LangGraph의 핵심 구조(Graph 구성)**를 설명합니다.
그리고 LangSmith 로그를 통해 실제 실행 과정을 시각적으로 추적하며
우리가 만든 함수들과 클래스들이 어떻게 상호작용하며 추론을 완성하는지 살펴볼 예정입니다.
🌐 AI는 이제 단순한 도구가 아니라, 함께 생각하는 파트너입니다.
이 영상이 여러분의 AI 활용에 새로운 시야를 열어드릴 수 있길 바랍니다.
좋아요 👍, 댓글 💬, 그리고 구독 🔔은 큰 힘이 됩니다!
https://youtu.be/K_nDJzfb6hQ?si=Im0Lkh5WiHSVCM74
