Gemini API File Search 멀티모달 지원 — 이미지·텍스트·메타데이터를 한 번에 검색하는 RAG
RAG(검색 증강 생성)를 구축할 때 가장 큰 벽은 비정형 데이터다. PDF 수백 장, 이미지 수천 장이 섞인 기업 자료에서 원하는 정보를 정확히 찾고, 출처까지 명확하게 표시하는 것 — 지금까지는 직접 파이프라인을 쌓아야 했다. ...
RAG
OncoAgent: 환자 데이터를 병원 밖으로 내보내지 않는 암 치료 AI 에이전트
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. ...
AI 평가가 새로운 compute 병목이 됐다 — $40,000짜리 벤치마크의 시대
모델을 훈련하는 비용이 문제라고 했다. 이제 평가하는 비용이 문제가 됐다. Holistic Agent Leaderboard(HAL)은 최근 9개 모델, 9개 벤치마크에서 21,730회 에이전트 롤아웃을 실행하는 데 4만 달러를 썼다. GAIA 벤치마크 하나를 최신 모델로 돌리면 캐싱 전 비용이 2,829달러다. PaperBench 1회 평가는 약 9,500달러다. ...
LangGraph로 Agentic AI 시스템 구축하기 — 테디노트 밋업 발표 완전 정리
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.
LangChain vs LangGraph: 무엇이 다르고 언제 써야 하나
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.
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. ...
AI Agent Memory: 에이전트가 기억하고 학습하게 만드는 설계법
출처: Letta Blog 문서유형: 원문 해설 #AIAgent #AgentMemory #ContextEngineering #MemGPT #Letta 핵심 요약 Letta의 글 **“Agent Memory: How to Build Agents that Learn and Remember”**는 에이전트 메모리를 “대화를 저장하는 기능”보다 훨씬 넓게 설명합니다. 핵심은 이겁니다. 에이전트가 기억한다는 것은, 결국 지금 이 순간 컨텍스트 윈도우 안에 어떤 토큰을 넣을지 설계하는 일입니다. ...
AI 에이전트 시대, 프롬프트보다 중요한 것은 컨텍스트 설계다
출처: Mem0 문서유형: 번역·해설 #ContextEngineering #AIAgent #RAG #Memory #Mem0 핵심 요약 AI를 잘 쓰려면 프롬프트를 잘 써야 한다고 말합니다. 틀린 말은 아닙니다. 하지만 AI 에이전트가 실제 업무에 들어오기 시작한 지금은, 프롬프트 한 줄보다 더 중요한 것이 있습니다. 바로 컨텍스트 엔지니어링입니다. ...
AI 에이전트 메모리 2026: 이제 기억은 기능이 아니라 아키텍처다
출처: Mem0 문서유형: 번역·해설 #Mem0 #AgentMemory #AIAgent #LLMOps #OpenMemory 핵심 요약 Mem0의 State of AI Agent Memory 2026은 한 가지를 분명히 말합니다. 에이전트 메모리는 더 이상 “대화 기록을 컨텍스트에 넣는 꼼수”가 아닙니다. 벤치마크, 전용 인프라, graph memory, MCP 기반 로컬 메모리까지 갖춘 독립 아키텍처가 됐습니다. ...