LLM이 만든 SQL을 믿고 실행하기까지: A2A 기반의 대화형 BI 애플리케이션 개발기
A2A 역할 분리와 온톨로지 기반 RAG로 대화형 BI의 지표 해석 근거를 보강했습니다.\nQuery Guardrail의 RLS·CLS 검증으로 LLM 생성 SQL의 실행 안전성을 통제했습니다.
#LLM#SQL#A2A
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Jev로 판단하고 AWS DevOps Agent로 조사하는 AI 팀원 만들기
Jev와 AWS DevOps Agent를 결합한 Slack DevOps 봇의 판단·조사 구조를 소개했습니다.\n규칙보다 팀 지식과 피드백을 활용해 품질을 높이고 관리형 에이전트 한계를 보완했습니다.
#AWS#EKS#A2A
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에이전트, 개념부터 같이 정리해봐요 - 워크플로우 · 하네스 · Context/Memory · MCP/A2A
에이전트 개발에서 혼용되는 워크플로우, 하네스, Context·Memory, MCP·A2A 개념을 정리했습니다. 원문 명세와 실제 구현체를 바탕으로 팀의 용어 혼선을 줄이는 내용을 공유합니다.
#MCP#A2A#REST API
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에이전트, 개념부터 같이 정리해봐요 - 워크플로우 · 하네스 · Context/Memory · MCP/A2A
A2A 튜토리얼 코드 톺아보기
구글의 A2A 프로토콜과 공식 튜토리얼 코드를 바탕으로 서버·클라이언트 구조를 살펴보았습니다. LangChain 에이전트를 A2A로 노출하고 호출하는 흐름도 함께 정리했습니다.
#A2A#LLM#LangChain
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A2A 기반 Recipe Agent 개발기
A2A와 Genkit으로 레시피 추천용 AI 에이전트를 구축한 사례를 공유했습니다. 의미 판단은 AI에 맡기고 계산과 최적화는 코드와 인프라로 분리해 성능을 높였습니다.
#A2A#LLM#TypeScript
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A2A 기반 Recipe Agent 개발기
A2A 기반 Recipe Agent 개발기
A2A와 Genkit으로 레시피 추천용 AI 에이전트를 구축한 과정을 다뤘습니다. 330만 건 비교 문제를 필터링, 프롬프트 최적화, 병렬 인프라로 해결했습니다.
#A2A#Genkit#TypeScript
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A2A × MCP: 도구와 협업을 모두 잇는 AI 연결고리
Google의 A2A와 MCP가 각각 에이전트 협업과 도구 연결을 어떻게 담당하는지 설명했습니다. 두 프로토콜을 함께 써서 멀티 에이전트 AI 시스템의 실용성을 높이는 방향을 소개했습니다.
#MCP#A2A#gRPC
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