작성자: Finnick Huo 2025년 9월 8일 AI 에이전트는 환경을 인지하고 스스로 추론·계획한 뒤, 목표 달성에 필요한 행동을 실행하는 지능형 시스템입니다. 이 분야는 빠르게 진화하고 있으며, 개발자와 연구자들은 효과적인 에이전트 시스템을 구축하기 위한 다양한 접근 방식을 탐구하고 있습니다. 각 방식에는 저마다의 장단점과 고려사항이 있습니다. 이번 글에서는 LangGraph로 AI 에이전트 만들기 실습을 통해 에이전트의 기본 구조와 실행 흐름을 살펴봅니다. 에이전트를 만드는 데 하나의 정답은 없지만, 핵심 개념을 익히고 간단하면서도 실제로 작동하는 에이전트를 구현할 수 있는 직관적인 방법을 소개합니다. 여기서 다루는 기법과 인사이트는 빠르게 변하는 에이전트 개발 환경을 이해하기 위한 하나의...

In Part 1, we explored the fundamentals of building a simple AI agent and understanding its core logic. Part 2 revealed the performance bottlenecks and scaling issues that arise as agents become more complex and capable. This article (Part 3) focuses on a practical strategy for optimizing agent development. We'll show how to move beyond the limitations of monolithic agents by applying smart...

In our previous article, you learned how to build a simple but effective AI agent that could handle basic queries efficiently. While that foundation serves us well, the real world often demands agents with expanded capabilities—agents that can handle complex, multi-step workflows and integrate with multiple tools and systems. However, adding these capabilities comes with a cost. As agents grow...

AI agents represent an exciting frontier in automation, offering the potential for intelligent systems that can reason, plan, and execute actions autonomously. As this field rapidly evolves, developers and researchers are exploring various approaches to building effective agent systems, each with their own trade-offs and considerations. This article shares one practical approach to understanding...