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모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 AI 애플리케이션과 외부 도구 간의 공통 배선 명세로 이해할 수 있습니다. 이 도구의 목표는 API를 대체하는 것이 아니라, 모델, 클라이언트, 도구 서비스 간의 맞춤화 계층을 줄이는 데 있습니다. 따라서 2026년에는 이 개념이 새롭...
멀티모달 에이전트는 텍스트만 처리할 수 있으면서도 이미지, 음성, 인터페이스 상태, 문서, 심지어 동영상 등 여러 입력을 동시에 수신하고 활용할 수 있으며, 이를 도구 호출과 작업 계획과 결합해 동작을 실행하는 에이전트를 의미합니다. 최근 들어 점점 더 많은 관심을 받...
같은 프롬프트 결과가 매번 다르며, 보통 모델 '펌핑'이 아니라 세 가지 변수를 동시에 넣습니다: 모델 자체의 무작위 샘플링, 대화 기록에 따른 문맥 이동, 그리고 매번 다를 수 있는 외부 도구나 검색 결과. 프롬프트 자체에만 집중하면 문제를 오판할 수 있습니다. 먼저...
AI 에이전트와 워크플로우의 가장 큰 차이는 이름이 아니라 '누가 결정을 내리는가'에 있습니다. 워크플로우는 미리 그려둔 흐름도와 비슷합니다. 언제 모델을 호출할지, 언제 메시지를 보내야 할지, 언제 테이블을 작성할지, 경로는 기본적으로 고정되어 있습니다; 에이전트는 ...
많은 사람들이 Coze에서 플러그인과 워크플로우를 섞어서 사용하는데, 그렇게 할수록 점점 더 혼란스러워집니다. 사실, 이 두 가지 문제는 서로 다른 두 가지를 해결합니다: 플러그인은 에이전트에 기능을 추가하고, 워크플로우는 이러한 기능을 어떻게 그리고 어떤 순서로 호출...
툴 콜링은 오늘날 AI 애플리케이션에서 가장 중요하지만 쉽게 간과되기 쉬운 기본 기능 중 하나입니다. 많은 사람들이 모델이 날씨를 확인하고, 파일을 읽고, 웹페이지를 검색하고, 요청을 할 수 있다고 생각하며 '갑자기 강해졌다'고 생각하지만, 실제로 작동하는 것은 종종 ...