에이전트가 모든 문의를 환불로 보낼 때 — 요청 유형을 제어하는 여섯 가지 구조
환불로 편향된 LLM 에이전트의 요청 유형 제어 문제를 여섯 가지 구조로 비교했습니다. 요청 특성·위험도·운영 여건에 따른 라우터, 가드레일, 검토 조합을 제안합니다.
#LLM#에이전트#RAG
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- 2026. 11. 2.
CSLEE 기술 블로그 글 (6)
LLM Agent란 무엇이고, 언제 필요한가? RAG와 비교하고 직접 구현해보기
문서 질문에는 RAG가 충분하고 DB 조회·계산이 필요한 질문에는 Agent가 높은 정확도를 보였습니다. 다만 복합 질문의 오류와 비용 증가를 고려해 권한 통제와 도구 호출 기록 검증이 필요합니다.
#LLM#RAG#LangGraph
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경량 언어모델의 종류와 장점, 한계
경량 언어모델의 종류와 메모리·비용·로컬 배포 측면의 장점을 정리했습니다. 실제 업무 데이터로 성능을 측정하고 RAG·검증 구조를 병행하는 방법을 제안합니다.
#LLM#Gemma#Qwen
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LangGraph와 Gemini로 만든 회의록 자동화 에이전트: 도구 호출(Tool Calling) 신뢰성 확보 사례
LangGraph와 Gemini로 회의 유형 분류·요약·HWP 저장을 연결한 회의록 에이전트를 구축했습니다. 신뢰도 분기, 입력 점검, 로그, 사람 검토로 도구 호출의 신뢰성을 높였습니다.
#LangGraph#Gemini#LLM
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하네스 엔지니어링: 모델을 바꾸지 않고 에이전트를 개선하는 방법
하네스 엔지니어링은 LLM 에이전트의 지시·도구·검증·상태를 코드로 설계하는 접근입니다. 모델 교체와 무관한 규약 강제와 실패 추적·복구 방식을 설명합니다.
#LLM#하네스 엔지니어링#AI 에이전트
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AI 에이전트, 거창한 인프라 대신 노션(Notion)과 DAG로 시작하는 법
Notion과 Google Workspace를 활용해 가벼운 LLM 에이전트 구조를 제안했습니다. DAG·체크포인트·승인 게이트로 비용과 쓰기 작업을 통제합니다.
#LLM#Notion#DAG
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