#멀티에이전트
7개의 포스트
직원 0명, 매출 수백만 달러 — AI가 '팀'을 대체하자 벌어진 일: 솔로프리너 시대의 경제학과 아키텍처
혼자서 연 수백만 달러를 버는 사람들이 늘고 있다. Stripe의 수석 이코노미스트가 데이터로 증명한 '솔로프리너의 시대'는 진짜일까, 거품일까? 미국 400만 명·2023→2025 백만장자 솔로프리너 2배라는 숫자의 정체부터, 이걸 가능케 한 AI 에이전트 아키텍처(ReAct·MCP·멀티에이전트)를 논문 도해와 함께 뜯어본다. Pieter Levels라는 진짜 영웅과 Medvi라는 가짜 유니콘, 그리고 2026년 한국의 1인 창업가에게 이 모든 게 의미하는 것 — 인터랙티브 시뮬레이터 3종과 함께.
AI 사서 7명이 협업한다 — Google의 Agentic RAG가 '믿을 수 있는 답'을 만드는 법
한 번 검색하고 답하는 RAG는 여러 데이터베이스에 흩어진 질문 앞에서 무너진다. Google이 Gemini Enterprise에 넣은 Agentic RAG는 7명의 전문 에이전트가 '계획 → 검색 → 충분성 검증 → 재검색 → 합성'을 반복해 답을 만든다. 왜 이 구조가 나왔는지 ReAct부터의 역사와 논문, 병원·기업 사례, FRAMES 벤치마크(정확도 34%↑)로 쉽고 자세하게 풀었다.
Agent Lightning 완전 가이드 — AI 에이전트를 강화학습으로 훈련시키는 시대가 왔다
Microsoft가 공개한 Agent Lightning은 어떤 AI 에이전트 프레임워크든 강화학습으로 훈련시킬 수 있는 오픈소스 프레임워크다. 왜 에이전트 훈련이 필요한지, 어떤 원리로 작동하는지, 아키텍처의 모든 것을 풍부한 사례와 함께 해부한다.
AI 에이전트 완전 가이드 — 프로토타입에서 프로덕션까지, 2026년 스타트업이 알아야 할 모든 것
AI 에이전트란 무엇인가? 왜 지금 모든 스타트업이 에이전트를 만들고 있는가? Google의 64페이지 기술 가이드를 바탕으로, 핵심 아키텍처부터 프로덕션 운영까지 완전 해부합니다. 풍부한 사례와 인터랙티브 시뮬레이터로 직접 체험해보세요.
CrewAI 완전 가이드: AI 에이전트를 '팀'으로 조직하는 가장 직관적인 방법
AI 에이전트가 혼자가 아니라 '팀'으로 일한다면? CrewAI는 역할·목표·배경 스토리를 가진 에이전트들이 실제 조직처럼 협업하는 프레임워크다. PwC의 코드 생성 정확도 700% 개선부터 일일 1,200만 실행까지 — 핵심 개념, 실전 패턴, 프로덕션 노하우를 총정리한다.
에이전트 AI 특집: 민스키의 상상에서 AAIF까지, 70년의 여정
1950년대 튜링의 사고하는 기계에서 2026년 에이전트 간 프로토콜 표준화까지. AI 에이전트 70년의 궤적을 추적하고, 지금 일어나고 있는 구조적 전환의 본질을 파악한다.
AI 법률 추론의 미래 — SOLAR: 검증 가능한 법률 추론을 위한 멀티 에이전트 프레임워크
GPT-4o가 세금 계산 문제에서 18.8%의 정확도를 보이는 동안, 추론 모델 o4-mini는 91.7%를 기록한다. 하지만 비용이 수십 배 비싸다. SOLAR 프레임워크는 저비용 모델의 정확도를 76.4%로 끌어올려, 이 격차를 68.2%에서 5.9%로 줄인다.