LangChain

English cover reading AI Agent Memory with short-term, long-term, episodic, semantic and procedural memory modules

AI 에이전트 메모리: 에이전트가 ‘기억’해야 진짜 일할 수 있다

핵심 요약 IBM의 **“What is AI agent memory?”**는 AI 에이전트가 왜 메모리를 필요로 하는지 설명합니다. 핵심은 단순합니다. 에이전트가 매번 새로운 요청처럼 반응하면, 복잡한 업무를 이어서 처리하거나 사용자에게 맞춰 적응하기 어렵습니다. 진짜 일하는 에이전트가 되려면 과거 상호작용, 행동 결과, 업무 규칙을 저장하고 다시 불러올 수 있어야 합니다. ...

리더 에이전트가 여러 워커 에이전트를 조율하는 에이전틱 엔지니어링 구조 일러스트

에이전틱 엔지니어링: AI 코딩 도구 다음 단계는 ‘팀 운영 방식’이다

출처: LangChain Blog / Cisco guest post 문서유형: 번역·해설 #AgenticEngineering #AIAgent #MultiAgent #LangChain 핵심 요약 AI 코딩 도구를 이야기할 때 우리는 보통 “코드를 얼마나 빨리 짜느냐”에 집중합니다. 그런데 LangChain 블로그의 글 **“Agentic Engineering”**이 던지는 질문은 조금 다릅니다. ...

LangChain agent observability article cover image

프로덕션 AI 에이전트 모니터링: LangChain이 말하는 관측성과 평가의 핵심

출처: LangChain Blog 문서유형: 원문 해설 #LangChain #LangSmith #AgentObservability #LLMEvaluation #AIAgent 핵심 요약 LangChain의 글 **“You don’t know what your agent will do until it’s in production”**은 프로덕션 AI 에이전트 운영에서 가장 중요한 문제를 짚습니다. 전통적인 소프트웨어는 입력 경로가 어느 정도 정해져 있지만, LLM 에이전트는 자연어를 입력으로 받고, 도구를 호출하고, 여러 단계의 추론을 거쳐 결과를 만듭니다. 그래서 단순히 latency, error rate, CPU 사용률만 봐서는 에이전트가 “잘 일하고 있는지” 알 수 없습니다. ...