AI 에이전트 개발
MCP, function calling, retrieval, memory, 그리고 신뢰할 수 있는 다단계 실행 패턴으로 도구를 사용하는 에이전트를 구축하세요.
개발 흐름 순서대로 학습하세요.
결정부터 시작해 구현으로 이동하고 운영 점검으로 마무리하세요.
구조화된 학습 경로
작업 정의
1
범위, 완료 기준, 그리고 사람의 확인 지점을 설정하세요.
도구 연결
2
엄격한 스키마와 권한으로 tool calling 또는 MCP를 사용하세요.
컨텍스트 추가
3
retrieval, memory, 그리고 안정적인 캐시된 지시문을 결합하세요.
실행 평가
4
작업별 완료율, 수정 사항, 지연 시간, 비용을 측정하세요.
개별 글이 아니라 주제 권위를 쌓으세요.
핵심 가이드
안내형 시작점 5개
리포지토리 에이전트 구축
에이전트가 완료를 보고하기 전에, 제한된 목표, 리포지토리 도구, 명시적인 검증 단계를 부여하세요.
먼저 읽기 전용 탐색
범위가 제한된 쓰기 권한
도구 결과 검증
빌드 및 테스트 증거
가이드를 요청으로 전환하세요.
Playground에서 모델을 먼저 시도한 뒤, Quickstart로 같은 패턴을 Python 또는 Node.js에 적용하세요.
모든 성장 주제를 살펴보세요.
자주 묻는 질문
AEO 대응 답변
AI 에이전트는 챗봇과 무엇이 다른가요?
에이전트는 정의된 결과를 향해 상태를 추적하면서 여러 단계에 걸쳐 도구를 선택하고 실행할 수 있습니다.
에이전트는 언제 memory를 사용해야 하나요?
정보가 단계나 세션을 넘어 유지되어야 할 때만 memory를 사용하세요. 일시적인 추론과 영구적인 사용자 사실은 분리해 두세요.