병원 AI가 환자 기록을 외부 클라우드로 전송한다면? 의사는 이 시스템을 쓸 수 없다. 개인정보 보호법이 막고, 윤리 위원회가 막고, 환자가 막는다. OncoAgent는 이 문제를 정면으로 해결한다. 모든 추론과 학습을 병원 내 서버에서 끝낸다. 클라우드 API 없이. 환자 데이터 유출 없이. 그러면서도 70개 이상의 국제 암 치료 가이드라인을 실시간으로 참조한다. ...
LangGraph V1 대규모 업데이트를 기반으로 한 Bloom AI 9시간 마스터클래스 전체 분석. 기초 문법부터 Memory, Multi-Agent 아키텍처까지 섹션별 핵심을 정리하고 실무 적용 포인트를 추가했다.
테디노트가 에이전틱 AI 밋업 2025 Q1에서 발표한 LangGraph 실전 가이드. Advanced RAG 한계 → LangGraph 핵심 기능 → 라우팅 두 방식 → 메모리/Human-in-the-Loop → 멀티에이전트 슈퍼바이저 패턴까지 실무 중심으로 정리.
LangChain은 선형 체인 파이프라인, LangGraph는 에이전트가 흐름을 동적으로 결정하는 비선형 그래프다. RAG·정보 추출처럼 순서가 고정된 작업은 LangChain, 다음 행동을 AI가 판단해야 하는 멀티에이전트 시스템은 LangGraph가 적합하다.
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. ...
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. ...
출처: TauricResearch / GitHub 문서유형: 오픈소스 분석 #TradingAgents #MultiAgent #FinanceAI #LangGraph 핵심 요약 TradingAgents는 금융 트레이딩 의사결정을 하나의 LLM에게 통째로 맡기지 않고, 실제 투자회사처럼 여러 역할의 에이전트로 나눠 처리하는 오픈소스 프레임워크입니다. GitHub 기준 5만 개가 넘는 star를 받은 프로젝트로, LLM 기반 금융 에이전트 구조를 살펴보기에 좋은 사례입니다. ...