Agents 사고법 배우기: Google의 5일 집중 과정에서 얻은 교훈
왜 이 인텐시브가 나에게 의미가 있었는가? 내가 가장 좋았던 점은 구조였다: 짧은 설명, 핸즈‑온 랩, 그리고 나를 연결하도록 강요하는 캡스톤 프로젝트.
왜 이 인텐시브가 나에게 의미가 있었는가? 내가 가장 좋았던 점은 구조였다: 짧은 설명, 핸즈‑온 랩, 그리고 나를 연결하도록 강요하는 캡스톤 프로젝트.
!Max 일명 Moshehhttps://media2.dev.to/dynamic/image/width=50,height=50,fit=cover,gravity=auto,format=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.amazonaws.com%2Fuploads...
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개요: Google AI Agents Intensive Course에 참여한 것은 AI 에이전트, 워크플로우, p...에 대한 이해를 깊게 해준 놀라운 학습 경험이었습니다.
왜 이 비교가 중요한가 – LangChain vs LangGraph 나는 실용적인 LLM‑powered 소프트웨어를 구축하고 있으며 두 가지 패턴이 나타나는 것을 보았다: 직관적이고 선형적인 파이프라인…
소개 이것은 Google AI Agents Writing Challenge에 대한 제출물입니다. 이 강좌에 참여하기 전에는 저는 AI를 주로 프롬프트를 받는 시스템으로만 보았습니다.
지난 5일 동안 저는 Google × Kaggle AI Agents Intensive Course를 수강했습니다 – “프롬프트를 더 잘 쓰는 방법을 배우는” 것에서 시작해 빠르게 확장된 여정이었습니다.
무엇이 내 생각을 바꿨을까? 나에게 가장 큰 교훈은 표준 LLM과 AI Agent의 차이를 배우는 것이었습니다. LLM은 말합니다: 그들은 텍스트를 예측하는 데 뛰어납니다...
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소개 최근 TOON Token‑Oriented Object Notation에 대한 기사들이 급증하고 있으며, 많은 기사들이 이것이 “50 % 토큰을 절약한다”고 주장하거나 JSON을 “구식”이라고 부르고 있습니다.
모두가 AI 어시스턴트—챗봇, 퍼스널 에이전트, 서포트 봇, 혹은 마이크로‑GPT—를 만들고 싶어합니다. 초보자들은 종종 복잡한 아키텍처나 파인‑튜닝이 필요하다고 생각합니다.