AI 에이전트와 워크플로우의 차이점은 무엇인가요? 에이전트가 전혀 필요하지 않을 때도
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 ...
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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 ...
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 ...
최근 몇 년간 AI 도구 분야에서 MCP가 점점 더 흔해지고 있으며, 많은 사람들이 처음 이 용어를 보면 API, 플러그인, 함수 호출과 혼동합니다. 실제로 MCP는 모델이 외부 도구 및 데이터 소스와 보다 안정적으로 연결할 수 있도록 하는 프로토콜 계층으로 이해할 수...
먼저 결론에 대해 이야기해 봅시다 AI 에이전트는 " 답변뿐만 아니라 작업을 분해하고, 도구를 호출하며, 스스로 행동을 실행하는 AI 시스템의 한 유형"으로 이해할 수 있습니다. 일반 챗봇과 가장 큰 차이는 채팅 가능 여부가 아니라, 목표를 달성하기 위해 적극적으로 다...