autogen (4) 썸네일형 리스트형 AutoGen v0.4: 다중 에이전트 AI의 미래를 열다 AutoGen v0.4 업데이트로 무엇이 달라졌을까?최근 1년간 AutoGen 프로젝트는 다중 에이전트 기반 AI(Agentic AI)의 가능성을 탐구하며 획기적인 발전을 이루어왔습니다. 이제 AutoGen v0.4를 발표하며, 사용자의 피드백과 최신 기술 트렌드를 반영해 완전히 새롭게 설계된 프레임워크를 선보입니다.이 블로그에서는 AutoGen v0.4의 주요 기능, 개선된 점, 그리고 이를 활용하여 다중 에이전트 기반 워크플로우를 더욱 효과적으로 구축할 수 있는 방법을 소개합니다.AutoGen v0.4의 주요 개선 사항1. 비동기 메시징 기반의 새로운 아키텍처AutoGen v0.4는 비동기적(event-driven) 메시징 시스템을 채택하여 에이전트 간 상호작용을 더 유연하고 효과적으로 구현할 수 있.. Agentic RAG: 차세대 AI 정보 검색과 생성의 혁신 폭발적으로 증가하는 데이터 속에서 정확하고 효율적인 정보 검색은 더 이상 단순한 기술적 요구가 아닌 현대 AI 시스템의 필수 조건이 되었습니다. 기존의 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템은 대규모 언어 모델(LLM)과 외부 데이터 검색을 결합해 놀라운 혁신을 이뤘지만, 점점 복잡해지는 사용자 요구 사항과 다단계 추론, 동적 맥락 변화에는 한계가 있었습니다.이 한계를 넘어서는 솔루션이 바로 **Agentic RAG(지능형 검색-생성 시스템)**입니다. Agentic RAG는 자율적이고 지능적인 에이전트를 통해 기존의 RAG 시스템을 발전시켜, 더 나은 적응력, 추론 능력, 그리고 맥락 이해를 제공합니다. 이 글에서는 Agentic RAG의 개념, 구성 요소, 특징, 활용.. AI 에이전트 프레임워크, 무엇을 선택해야 할까? 주요 솔루션 비교와 사용 가이드 최근 대형 언어 모델(LLM)의 발전으로 인해 AI는 단순히 질문에 답하는 것을 넘어 복잡한 문제를 스스로 해결할 수 있는 수준에 이르렀습니다. 특히, 다양한 도구와 환경을 활용하여 목표를 달성하는 AI 에이전트 구조는 많은 주목을 받고 있습니다. 이번 글에서는 대표적인 AI 에이전트 프레임워크 4가지를 비교하고, 각 솔루션의 장단점과 추천 사용자 유형을 살펴보겠습니다.AI 에이전트란?AI 에이전트는 대형 언어 모델이 문제를 논리적으로 분석하고, 계획을 수립하며, 다양한 도구를 사용하여 이를 실행하는 시스템을 말합니다. 이 시스템은 주로 다음과 같은 구성 요소로 이루어져 있습니다:메모리: 이전 단계를 기억하여 복잡한 작업을 나누어 실행.계획(Planning): 문제 해결을 위한 체계적인 사고와 단계 설정.. 혁신을 이끄는 AI 멀티 에이전트 시스템: Autogen Magentic-One AI 에이전트와 멀티 에이전트 시스템이란?인공지능(AI) 기술의 발전은 다양한 응용 분야에서 AI 에이전트와 멀티 에이전트 시스템에 대한 관심을 증대시키고 있습니다. AI 에이전트는 특정 작업을 수행하도록 설계된 자율 소프트웨어 프로그램으로, 멀티 에이전트 시스템은 여러 AI 에이전트가 협력하여 복잡한 문제를 해결하는 구조입니다. 이러한 시스템은 개별 에이전트의 능력을 통합하여 보다 복잡한 문제를 효과적으로 해결할 수 있는 강력한 접근법으로 간주됩니다.최근 다양한 AI 에이전트 및 멀티 에이전트 시스템을 지원하는 툴과 프레임워크가 개발됨에 따라, AI의 가능성은 더욱 확대되고 있습니다. 이러한 프레임워크들은 AI 에이전트 간 협력을 보다 쉽게 구현할 수 있도록 지원하며, 다양한 산업 분야에서의 활용 가능.. 이전 1 다음
