본문 바로가기

인공지능

 (462)
AI 비서의 끝판왕? 젠스파크 '슈퍼 에이전트'가 바꾸는 일상 업무의 판도 “진짜 쓰는 AI”가 필요했던 당신에게AI 도구는 하루가 멀다 하고 쏟아지지만, 정작 내가 직접 써보면 쓸모없는 경우가 많습니다."이걸 도대체 어디에 어떻게 쓰라는 거지?"라는 생각, 해보신 적 있지 않나요?젠스파크가 최근 공개한 **‘슈퍼 에이전트(Super Agent)’**는 그런 고민을 정확히 겨냥한 솔루션입니다. 단순한 챗봇이 아니라, 실제로 음성 통화 예약, 일정 자동 생성, 영상 제작까지 처리해주는 범용 AI 비서이자 업무 자동화 도구입니다.특히 기존 AI 에이전트들과 비교해 규모, 성능, 접근성, 기술 통합력 모두에서 '마누스(Manus)'보다 낫다는 평가까지 받고 있습니다.이 글에서는 슈퍼 에이전트가 무엇인지, 어떤 일을 해주는지, 왜 차별화되는지, 그리고 어떻게 쓸 수 있는지까지 모두 알..
웹 크롤링이 이렇게 쉬워졌다고? Firecrawl MCP Server의 모든 것 웹 크롤링, 검색, 데이터 추출을 단 하나의 툴로?웹에서 필요한 정보를 자동으로 수집하고 정리하는 일, 누구나 한 번쯤은 꿈꿔봤을 겁니다. 하지만 실제로 웹 크롤링이나 데이터 추출을 시도해보면 생각보다 훨씬 복잡하죠. HTML 구조를 파악하고, 자바스크립트 렌더링을 처리하고, 검색 쿼리를 보내고, 추출한 데이터를 정제하는 데 드는 시간은 상상을 초월합니다.이런 문제를 단번에 해결해주는 솔루션이 바로 Firecrawl MCP Server입니다. 강력한 기능과 간편한 설정으로 웹 크롤링, 검색, 추출, 배치 처리 등 다양한 작업을 한 번에 처리할 수 있게 도와줍니다.이번 블로그에서는 Firecrawl MCP Server의 개념부터 주요 기능, 설치 방법, 실제 사용 예시까지 차근차근 살펴보겠습니다.🧠 Fi..
LangChain + MCP 연동법: 복잡한 툴 연결, 이젠 예제로 쉽게 끝내자! “이런 툴 연결, 어렵지 않게 할 수 없을까?”LangChain과 LangGraph로 멋진 AI 에이전트를 만들고 싶지만, 외부 툴을 연동하려고 하면 어디서부터 시작해야 할지 막막하지 않으셨나요?“툴 서버를 하나씩 직접 만들어야 한다고?”“MCP는 또 뭐고, 그걸 어떻게 LangChain에 붙이란 거지?”“왜 이렇게 설정이 많아... 그냥 포기할까?”이런 복잡함을 해결해주는 게 바로 LangChain MCP Adapters입니다.여러 개의 툴 서버(MCP 기반)를 LangChain이나 LangGraph 에이전트에 쉽게 연결하고, 간단한 코드만으로 에이전트를 실행할 수 있도록 도와주는 경량화된 래퍼 라이브러리죠.이 블로그에서는 이 도구가 정확히 무엇인지, 어떻게 사용하는지, 실전 예제를 중심으로 쉽게 설명..
GPT 하나로 부족할 때: LangGraph + MCP로 만드는 멀티 에이전트 AI 어시스턴트 AI를 활용해 똑똑한 어시스턴트를 만들고 싶은데, 어디서부터 어떻게 시작해야 할지 막막한가요?GPT 모델 하나로는 한계가 느껴지지만, 다양한 툴과 데이터를 연결하려니 시스템이 너무 복잡해지나요?이번 블로그에서는 바로 그런 고민을 해결해 줄 **LangGraph와 MCP(Model Context Protocol)**의 결합을 소개합니다.단순한 챗봇을 넘어서, 멀티 에이전트 기반의 범용 AI 어시스턴트를 어떻게 만들 수 있는지 구조부터 설치, 구현 예시까지 전부 다룹니다.LangGraph란?LangGraph는 LLM을 기반으로 한 워크플로우를 그래프 형태로 설계하고 실행할 수 있게 해주는 프레임워크입니다.모듈식 구조로 되어 있어, 각 노드는 특정 작업이나 도구, 혹은 모델 호출을 담당하고, 엣지(Edge)는..
AI도 자기를 인식한다? — KnowSelf가 보여주는 새로운 에이전트 학습의 방향 지금까지의 LLM은 ‘모르면 찾아 써라’였다고요?지금까지 대부분의 LLM 기반 AI 에이전트는 무조건 외부 지식에 의존하거나, 반성 없이 답을 뱉었습니다. 일종의 “뿌리고 보는 식(flood irrigation)”의 학습 방식이죠. 하지만 인간은 그렇지 않잖아요. 상황에 따라 판단하고, 고민하고, 정말 필요할 때만 지식을 찾습니다.이런 인간의 사고 흐름을 AI에게도 적용할 수 있다면 어떨까요?이번 블로그에서는 바로 이 새로운 사고방식을 적용한 혁신적인 접근법 **‘KnowSelf’**를 소개합니다. KnowSelf는 LLM 기반 AI가 자기 인식(self-awareness) 능력을 갖추고, 상황에 따라 지식 활용을 스스로 조절할 수 있도록 만든 데이터 중심 방법론입니다.쉽게 말해, 이 방법을 통해 AI도..
AI는 왜 거짓말을 할까?❞ – 언어 모델 진실성 벤치마크 'TruthfulQA'로 알아보는 AI의 진짜 실력 AI는 정말 진실을 말하고 있을까?ChatGPT나 GPT-3 같은 언어 모델을 사용할 때, 우리 대부분은 ‘얘가 말하는 건 사실일까?’라는 의문을 한 번쯤 가져봤을 겁니다. 특히 건강, 법률, 금융처럼 중요한 주제일수록 이 질문은 더 무게감이 생기죠.이 블로그에서는 바로 이 질문에 답해주는 벤치마크, TruthfulQA에 대해 다룹니다. TruthfulQA는 단순히 “맞는 말”을 하는지를 평가하는 게 아닙니다. 인간이 자주 빠지는 오해나 잘못된 믿음까지 고려해, AI가 얼마나 진실한 답변을 생성하는지를 엄격하게 테스트합니다.AI 성능은 좋아졌지만, 진실성은 여전히 과제로 남아 있습니다. 이 글을 통해 언어 모델의 진실성을 평가하는 방법, 그리고 왜 모델 크기가 커진다고 진실성이 올라가지 않는지까지 흥미롭..
“슈퍼 에이전트의 시대: Genspark가 열어가는 범용 AI 에이전트의 미래” AI 기술은 이제 단순한 챗봇을 넘어, 실제 세상의 복잡한 업무를 스스로 처리할 수 있는 ‘범용 AI 에이전트(General-purpose AI Agent)’로 진화하고 있습니다. 이번에 소개할 Genspark의 Super Agent는 그중에서도 한발 앞선 혁신을 보여주고 있습니다.음성 통화로 식당 예약을 하고, 여행 일정을 자동으로 짜주며, 심지어 애니메이션을 제작하는 능력까지 갖춘 이 에이전트는, 단순한 기술 시연을 넘어 실제 업무 자동화의 미래를 보여주는 사례로 주목받고 있습니다.이 블로그에서는 Genspark가 Super Agent를 통해 어떤 기술적 성과를 이뤄냈는지, 다른 경쟁 제품과 비교해 어떤 차별점이 있는지, 그리고 이 기술이 기업 환경에 어떤 시사점을 주는지를 체계적으로 정리해드립니다...
지금 기업들이 주목하는 RAG 기술 진화: Naive RAG부터 Agentic RAG까지 "LLM의 환각 문제, 어떻게 해결할 수 있을까?"대형 언어 모델(LLM)은 이제 많은 기업의 핵심 기술로 자리잡았습니다. 하지만 막상 실제 업무에 적용해보면, 중요한 질문에 대해 엉뚱한 답을 하거나, 최신 정보에 접근하지 못하는 등의 문제로 답답함을 느끼게 되죠. 이런 문제를 해결하기 위해 등장한 기술이 바로 RAG(Retrieval Augmented Generation) 입니다.하지만 여기서 끝이 아닙니다. 단순한 RAG만으로는 정확도를 확보하기 어렵다는 현실 앞에서, RAG는 빠르게 진화하고 있습니다. 이 글에서는 Naive RAG에서 Agentic RAG까지, RAG의 발전 단계를 쉽게 설명하고, 각 단계가 어떤 문제를 해결했는지, 어떤 기술이 추가되었는지 알려드릴게요.🧠 RAG의 시작: Nai..

티스토리툴바