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안녕하세요지피티스퀘어 방장입니다AI Agent 그룹스터디 모집 공고를 냈습니다[에이전트1기 그룹스터디 모집] - "랭체인/랭그래프/MCP 적용 AI 에이전트 구현", 2025/04/29~2025/06/03[공지 링크 바로가기]기술의 발전 속도가 너무 빨라서, 그룹스터디 역시 멈출 수가 없네요이번에는 MCP 및 Agent to Agent 등 표준으로 자리잡는 신기술에 대해서 공부하려 합니다자리가 부족하니 부지런히 신청해 주세요신청자가 많은 경우 조기 마감 예정입니다감사합니다
이제 암센터에 계시는 간호사님들 편해지시겠어요 빅스터의 의료질 AI 에이전트 솔루션 "달핀챗 메디가이드"가 드디어 국립암센터에 구축되었습니다 앞으로 암센터 뿐만 아니라 공공의료기관 및 일반 병원에 계시는 의료진과 관계자분들께서 편의를 느끼실 수 있습니다 "달핀챗 메디가이드(DalphinChat MediGuide)"는 생성형 AI기반 의료기관인증평가 지식 대화형 서비스 시스템입니다 현재 조달청 혁신제품으로 등록되어 있어, 별도의 입찰없이 수의계약이 가능합니다 달핀챗 메디가이드는 의료기관 인증평가…
안녕하세요방장입니다최근 AI 에이전트 그룹스터디를 하고 있는데, 개발자분들이 개발 도구나 기술에 대한 이해는 있는데 실제 현업에서 어떤 실사례가 있는지 잘 모르고 있습니다그래서 구체적으로 어떤 AI 에이전트를 개발하면 좋을지 활용 사례 10가지를 챗지피티에게 물어봤습니다아래에 분야별·산업별로 구체적인 AI 에이전트 구현 사례 10가지를 소개합니다. 각 사례는 "어떤 문제를 해결하는가", "누가 쓰는가", "에이전트가 무엇을 하는가" 중심으로 설명합니다.✅ 1. 세일즈 및 마케팅 …
안녕하세요방장입니다우아한형제들 "물어보새" 링크를 겁니다AI 에이전트, text2sql 등 관련 경험이 좋습니다AI 데이터 분석가 '물어보새' 등장 – 1부. RAG와 Text-To-SQL ...우아한형제들 기술블로그https://techblog.woowahan.com/18144/2024. 7. 12. — 물어보새는 ReAct 방법의 아이디어를 응용하여 쿼리 생성 프롬프트를 개발했습니다. 이 프롬프트는 사용자 질문에 적합한 쿼리문을 생성하기 위해 단계별 ...AI 데이터 분석가 '물어보새' 등장 – 2부. Data…
안녕하세요방장입니다이미 아시는 분도 계시겠지만 중국에서 개발된 Manus.im 입니다외부검색 및 분석, 인사이트 도출에서 보고서 생성까지스스로 해내는 AI 에이전트입니다자체 거대 LLM은 가지지 않고 외부 LLM을 이용하는 방식입니다링크를 달았으니 클릭해서 직접 확인해 보세요LLM4기 그룹스터디에 함께 공부할 예정입니다감사합니다
이진형님 페북글 펌 멀티 에이전트 시스템 개발 워크샵 후기: 이론적 토대부터 실습까지 오늘 개발자들을 대상으로 멀티 에이전트 시스템에 대한 이론 및 실습 워크샵을 진행했습니다. 이번 워크샵은 단순히 기술을 소개하는 것을 넘어, 참가자들이 멀티 에이전트 시스템의 근본적인 이해를 돕고 실제 개발에 적용할 수 있도록 설계되었습니다. 워크샵 주요 내용: 기본 개념 정립: RAG, LangChain, LangGraph, 에이전트의 정의와 역할을 명확히 설명하며, 멀티 에이전트 시스템 구축에 필요한 핵심 개념들을 다뤘습니다. 멀티 에…
LLM Function Call과 AI 에이전트는 밀접하게 연결되어 있으며, 두 기술은 협력하여 더 강력하고 자율적인 시스템을 구축하는 데 중요한 역할을 합니다. LLM Function Call은 언어 모델이 외부 시스템과 상호작용할 수 있도록 해주는 메커니즘인 반면, AI 에이전트는 독립적으로 작업을 수행하는 시스템입니다. 두 기술의 관계는 에이전트가 외부 함수 호출을 통해 더 복잡한 작업을 수행할 수 있도록 해준다는 점에서 핵심적입니다.LLM Function Call과 AI 에이전트의 관계AI 에이전트의 역할AI 에이전트는 특정…
LangGraph는 LangChain을 기반으로 한 라이브러리로, 멀티 AI 에이전트 시스템을 구축하는 데 필요한 도구를 제공합니다. 이를 활용하여 여러 AI 에이전트들이 협력하여 작업을 수행하도록 구성할 수 있습니다. 멀티 AI 에이전트 시스템은 여러 개의 AI 모델이 상호작용하고, 각각의 역할을 수행하며, 공동으로 문제를 해결하는 방식입니다. 이 시스템에서 LangGraph는 각 에이전트의 행동을 관리하고, 정보의 흐름과 상호작용을 정의하는데 중요한 역할을 합니다.멀티 AI 에이전트 시스템 구축 프로세스 (LangGraph 활용…
음성 대화형 AI 에이전트 활용 사례 10가지음성 대화형 AI 에이전트는 음성 인식과 자연어 처리를 결합하여 사용자가 음성으로 명령하거나 대화할 수 있는 인터페이스를 제공합니다. 다양한 산업과 일상에서 활용 가능한 주요 사례를 소개합니다.1. 스마트 홈 관리설명: 스마트 기기와 연동하여 음성 명령으로 집안의 장치를 제어.적용 사례:"전등 켜줘", "난방 온도 22도로 설정해줘"와 같은 명령 처리.스마트 냉장고와 연동하여 식료품 재고 알림.일정 알림 및 집안 보안 시스템 제어.2. 고객 서비스 및 …
단일 서비스 내 통합 DB에 접근하는 AI 에이전트 기술 스택단일 서비스 내에서 통합 데이터베이스(DB)에 접근하여 데이터를 처리, 분석, 또는 예측하는 AI 에이전트를 구현하기 위해 필요한 기술 스택은 데이터베이스 관리, AI 모델, 통신 인터페이스, 데이터 처리 및 보안 등의 요소로 구성됩니다.1. 데이터베이스(DB)사용 목적: 통합 데이터를 저장, 관리 및 검색.추천 기술:관계형 데이터베이스(RDBMS):MySQL, PostgreSQL: 정형화된 데이터를 효율적으로 처리.NoSQL 데이터베이스:MongoDB, DynamoDB:…
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