윤남매 아빠's 스토리

안녕하세요! 여러분의 AI 아키텍처 길잡이, 팬돌프입니다.지난 2편에서 우리는 LangGraph의 3대 요소인 State, Node, Edge를 활용해 AI의 뇌(순환 구조)를 직접 그려보았습니다. 이제 AI는 빙글빙글 돌며 스스로 생각할 수 있는 기본적인 틀을 갖추게 되었습니다.하지만 통 속에 들어있는 뇌는 혼자서 아무것도 할 수 없습니다. "오늘 서울 날씨 어때?"라고 물어봤을 때, 2023년까지의 데이터만 학습한 LLM은 "저는 실시간 정보를 알 수 없습니다"라고 대답할 수밖에 없죠.AI가 세상과 상호작용하려면 손과 발이 필요합니다. 오늘은 LLM이 스스로 판단하여 날씨 API를 호출하고, 구글 검색을 실행하는 마법, Tool Calling(도구 사용)과 외부 API 연동의 원리를 파헤쳐 보겠습니다..

안녕하세요! 여러분의 AI 아키텍처 길잡이, 팬돌프입니다.데이터의 파도를 타는 Flink의 세계에서 무사히 돌아오신 것을 환영합니다! 완벽한 데이터 파이프라인과 RAG(검색 증강 생성) 시스템까지 구축하셨으니, 이제 우리는 AI의 최전선, '에이전트(Agent)'의 세계로 진입할 준비가 되었습니다.지금까지 우리가 만든 RAG 챗봇은 아주 똑똑한 '도서관 사서'와 같았습니다. 책을 찾아주고 요약은 기가 막히게 잘하지만, 사서에게 "내일 부산 가는 KTX 예매하고 호텔 예약한 다음 팀장님한테 메일로 보고해 줘"라고 지시할 수는 없죠.2026년 현재, AI 업계의 화두는 단순한 '대답'을 넘어 스스로 '행동'하는 자율형 AI 에이전트(Autonomous AI Agent)입니다. 오늘 그 위대한 여정의 첫걸음,..