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LangChain vs LangGraph: 왜 하나는 드라이브 스루이고 다른 하나는 뷔페인가
!LangChain vs LangGraph 일러스트레이션 https://media2.dev.to/dynamic/image/width=800%2Cheight=%2Cfit=scale-down%2Cgravity=auto%2Cformat=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-u...
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AI가 충분히 좋아져서 지출 한도가 필요 없을까요?
markdown “AI가 이걸 더 잘하게 되지는 않을까?” 짧은 답은 아니오. 왜 그런지 이해하는 것은 우리가 AI 안전에 대해 어떻게 생각해야 하는지에 대한 근본적인 것을 드러낸다.
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Gemini 3와 실제 세계 에이전트 예시
2025년 12월 19일 우리는 에이전틱 AI의 새로운 단계에 진입하고 있습니다. 개발자들은 단순한 notebooks를 넘어 복잡하고 production‑ready 에이전틱 …
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실제 세계 에이전트 예시와 Gemini 3
```markdown December 19, 2025 우리는 agentic AI의 새로운 단계에 진입하고 있습니다. 개발자들은 단순한 notebooks를 넘어 복잡하고 production‑ready agentic … ```
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왜 45%의 개발자들이 프로덕션에서 LangChain을 포기하고 있는가
프로덕션에서 LangChain을 포기하는 개발자 45%의 이유에 대한 표지 이미지 https://media2.dev.to/dynamic/image/width=1000,height=420,fit=co...
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ReAct vs Tool Calling: 왜 당신의 LLM은 결정해야 하지만 절대 실행해서는 안 되는가
소개 LangChain을 배우거나 AI 에이전트를 구축할 때 흔히 떠오르는 질문이 있습니다: > LLM이 어떤 tool을 사용할지 결정할 수 있다면, 왜 우리는 여전히 그 tool을 실행해야 할까요…
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에이전트가 To-Do 리스트로 작업을 계획하는 방법
LangChain에서 에이전시 플래닝과 작업 관리 프로세스를 이해하기. “How Agents Plan Tasks with To-Do Lists” 게시물이 처음으로 Towards Data에 게재되었습니다.
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Gemini 3와 실세계 에이전트 사례
markdown 2025년 12월 19일 우리는 agentic AI의 새로운 단계에 진입하고 있습니다. 개발자들은 단순 notebooks를 넘어 복잡하고 production‑ready agentic 시스템을 구축하고 있습니다.
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Gemini 3와 실세계 에이전트 사례
2025년 12월 19일 우리는 agentic AI의 새로운 단계에 진입하고 있습니다. 개발자들은 단순한 notebooks를 넘어 복잡하고 production‑ready agentic …
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프로덕션에서 LangChain 1.0으로 업그레이드하면서 얻은 교훈
무엇이 잘 작동했고, 무엇이 깨졌으며, 왜 그렇게 했는가. 이 글은 “프로덕션에서 LangChain 1.0으로 업그레이드하면서 배운 교훈”이라는 포스트이며, 처음으로 Towards Data Science에 게재되었습니다....
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Google Gemini 3와 오픈소스 프레임워크를 활용한 AI 에이전트 구축
AI 에이전트의 세계는 단순한 챗봇에서 복잡한 현실 세계에서 복잡한 결정을 내릴 수 있는 정교하고 반자율적인 시스템으로 빠르게 진화하고 있습니다. Thi...
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LangChain 1.0 — AI 애플리케이션 개발을 위한 거대한 도약
소개 만약 지난 1~2년 동안 LangChain을 접해왔다면, 아마도 기대와 불안이 뒤섞인 느낌을 받았을 것입니다: 같은 일을 달성할 수 있는 방법이 너무 많아서…