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AI 모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP): LLM을 데이터와 도구에 연결하는 새로운 표준 MCP란 무엇인가? **모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol, MCP)**은 대형 언어 모델(LLM) 기반 AI 어시스턴트를 외부 데이터 및 도구와 연결하기 위한 개방형 표준 프로토콜입니다. 쉽게 말해 MCP는 AI 애플리케이션에 **“USB-C 포트”**를 제공하는 것과 비슷합니다 – 다양한 주변 데이터 소스나 툴을 한 가지 통일된 방식으로 연결해 준다는 의미입니다 . 2024년 말 Anthropic사가 처음 공개한 이 프로토콜은 AI 모델이 콘텐츠 저장소, 비즈니스 애플리케이션, 개발 환경 등 데이터가 존재하는 시스템들과 안전하게 양방향 연결을 맺도록 설계되었습니다 . 이를 통해 AI 모..

A2A 프로토콜 개념과 필요성 Agent-to-Agent (A2A) 프로토콜은 구글이 공개한 AI 에이전트 상호운용성 표준으로, 서로 다른 AI 에이전트들이 공통 언어와 통신 채널을 통해 직접 대화하고 협력할 수 있게 해줍니다 . 이는 Anthropic의 **Model Context Protocol (MCP)**처럼 에이전트에 도구와 데이터를 제공하는 플러그인 체계와는 달리, 여러 에이전트들을 네트워크로 연결하여 지능을 공유하는 방식으로 볼 수 있습니다 . 오늘날 기업들은 Jira나 Salesforce와 같은 다양한 플랫폼에 각기 다른 AI 에이전트를 활용하지만, 이 에이전트들이 서로 다른 시스템의 벽에 가로막혀 협업하기 어려웠습니다 . 구글 A2A는 이러한 **사일로(silo)**를 허무는 것을 목표로..

요즘 점심시간마다 드는 생각인데요,“오늘 뭐 먹지…?”이 고민, 왜 이렇게 귀찮은 걸까요?같이 일하는 사람들이랑“아무거나 괜찮다” “그럼 이건 어때?” “음… 그건 또 별로…”이 대화 몇 번만 오가도 점심시간 절반은 사라지더라고요.그래서 그냥,애플워치로 갑벼게 돌리는 ‘밥밥디라라’ 를 만들어봤어요.별 거 없고요,워치에서 톡 누르면 룰렛처럼 메뉴 하나 뽑아주는 그런 앱이에요.처음엔 그냥 모바일 앱으로 만들까 했는데,점심 직전에 폰 꺼내는 것도 귀찮은 날,손목에서 바로 돌릴 수 있으면 진짜 편하겠다 싶더라고요.그래서 스마트워치용으로 더 신경 써서 만들었어요.회의 끝나고 바로 뭐 먹을지 정해야 할 때나“난 진짜 아무거나 먹고 싶은데” 싶은 날그냥 한 번 돌려보면 생각보다 편해요.저는 점심에 가볍게 한 번 돌리..

이전 포스트에서는 LangGraph의 스레드 및 병렬 처리 패턴에 대해 살펴보았습니다. 이번 포스트에서는 LangGraph 애플리케이션의 성능을 더욱 극대화하기 위한 다양한 최적화 기법에 대해 알아보겠습니다. 이번 글은 두 편으로 나누어 진행하며, 이 첫 번째 파트에서는 캐싱 전략과 리소스 관리에 중점을 두겠습니다.성능 최적화의 중요성LLM 애플리케이션의 성능은 사용자 경험과 운영 비용에 직접적인 영향을 미칩니다:응답 시간 개선: 빠른 응답은 사용자 만족도를 높입니다.리소스 효율성: 최적화된 애플리케이션은 동일한 하드웨어로 더 많은 작업을 처리할 수 있습니다.비용 절감: API 호출 최적화는 LLM API 비용을 줄입니다.확장성 향상: 효율적인 애플리케이션은 더 많은 사용자와 데이터를 처리할 수 있습니다..

이전 포스트에서는 LangGraph의 분기 및 조건부 실행 패턴과 오류 처리 전략에 대해 살펴보았습니다. 이번 포스트에서는 LangGraph의 성능을 극대화하기 위한 스레드 및 병렬 처리 패턴에 대해 알아보겠습니다.병렬 처리의 중요성LLM 애플리케이션은 API 호출, 데이터베이스 쿼리, 파일 I/O 등 다양한 I/O 바운드 작업을 포함합니다. 이러한 작업을 순차적으로 실행하면 다음과 같은 문제가 발생합니다:지연 시간 증가: 각 작업이 순차적으로 실행되어 총 실행 시간이 길어집니다.리소스 비효율성: CPU나 메모리가 유휴 상태로 낭비됩니다.확장성 제한: 작업량이 증가할 때 성능이 선형적으로 저하됩니다.병렬 처리를 통해 이러한 문제를 해결하고 LangGraph 애플리케이션의 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다..

앞선 포스트에서 LangGraph의 상태 관리 메커니즘과 대화형 에이전트 구축 방법에 대해 다루었습니다. 이번 포스트에서는 LangGraph의 또 다른 강력한 기능인 분기 및 조건부 실행 패턴과 오류 처리 전략에 대해 심도 있게 살펴보겠습니다.분기 및 조건부 실행복잡한 LLM 애플리케이션은 다양한 상황에 따라 다른 처리 경로를 선택해야 하는 경우가 많습니다. LangGraph는 이를 위한 다양한 분기 처리 패턴을 제공합니다.1. 기본 조건부 분기가장 기본적인 분기 처리 방법은 add_conditional_edges를 사용하는 것입니다:from langgraph.graph import StateGraphfrom typing import TypedDict, List, Dict, Literal, Unioncl..

경사 하강법(Gradient Descent) 완벽 이해딥러닝과 머신러닝에서 모델이 학습하는 과정에서 중요한 개념 중 하나가 경사 하강법(Gradient Descent)입니다. 경사 하강법은 손실 함수(Loss Function)를 최소화하기 위해 모델의 가중치를 최적화하는 핵심 알고리즘입니다. 이번 글에서는 경사 하강법의 원리, 종류, 그리고 실제로 적용하는 방법에 대해 자세히 알아보겠습니다.1. 경사 하강법(Gradient Descent)이란?경사 하강법은 함수의 기울기(Gradient)를 이용하여 최저점을 찾아가는 최적화 알고리즘입니다. 신경망 학습 과정에서는 손실 함수(Loss Function)의 최소값을 찾는 과정을 의미합니다.(1) 경사 하강법의 기본 개념경사 하강법은 다음과 같은 과정으로 이루어..

이전 포스트에서는 LangGraph 애플리케이션의 성능을 최적화하기 위한 캐싱 전략과 리소스 관리 기법에 대해 알아보았습니다. 이번 포스트에서는 배치 처리, 결과 스트리밍, 비용 관리, 그리고 성능 모니터링 및 프로파일링과 같은 추가 최적화 기법에 대해 살펴보겠습니다.배치 처리 최적화여러 항목을 함께 처리하여 오버헤드를 줄이는 배치 처리 패턴은 LangGraph 애플리케이션의 처리량을 크게 향상시킬 수 있습니다.1. 기본 배치 처리여러 항목을 배치로 함께 처리하는 기본적인 방법입니다:class BatchProcessingState(TypedDict): items: List batch_size: int results: Listdef batch_processing_node(state: Bat..