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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. ...

2026년 5월 1일 · 5 분 · 925 단어 · TechLLM
Production AI Agent Stack illustration

프로덕션 AI 에이전트를 만드는 Google Cloud 스택: ADK, MCP, Agent Engine, A2A

출처: Ionuț Dogariu YouTube 문서유형: 영상 해설 #Claude #VertexAI #ADK #MCP #AgentEngine #A2A 핵심 요약 이 영상은 Claude를 Vertex AI 위에서 사용해 프로덕션 AI 에이전트를 만드는 방법을 다룹니다. 단순히 에이전트를 만드는 법이 아니라, 프로토타입을 실제 운영 환경에 올릴 때 필요한 스택을 설명합니다. ...

2026년 5월 1일 · 4 분 · 675 단어 · TechLLM