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예를 들어, “사용자의 질문에 답하기 위해 외부 지식 검색 → 답변 제공”이라는 단순한 시나리오를 langgraph로 구현한다고 가정해봅시다. 1. 입력 노드: 사용자의 질문 접수2. LLM Node(분석): 질문을 LLM에 전달하여 질의 의도를 파악하고, 필요한 정보 타입을 결정3. Tool Node(검색): LLM 결과를 바탕으로 외부 검색 API 호출, 관련 문서 또는 데이터 추출4. LLM Node(응답 생성): 검색 결과와 질문을 종합하여 최종 답변 생성5. 출력 노드: 사용자에게 답변 반환이렇게 노드를 선형으로 구성하거나, 사용자의 추가 요청에 따라 반복 호출(루프)하거나, 결과에 따라 경로를 바꾸는 분기(조건문)도 넣을 수 있습니다. langgraph는 이러한 복잡한 흐름을 시각적/구조적으로..

1. 테슬라, Optimus 휴머노이드 로봇 파일럿 생산 라인 공개발표일: 2025년 4월 23일 – 출처: Teslarati핵심 내용: 테슬라는 1분기 보고서를 통해 자사 휴머노이드 로봇 ‘Optimus’의 파일럿 생산 라인을 처음으로 공개했다. 현재 생산 일정은 계획대로 진행 중이며, 머지않아 유용한 작업을 수행할 수 있는 첫 번째 휴머노이드 로봇을 제작할 예정이다. 또한 2025년 말까지 테슬라 공장에 수천 대의 Optimus 로봇을 배치한다는 목표를 밝혔다​teslarati.com.관련 링크: Tesla Optimus units line up in Fremont’s pilot production line (Teslarati) 2. 현대차그룹, 보스턴 다이내믹스 로봇에 대규모 투자 및 도입 계획발표..

모델 프리(Model-Free) 강화학습과 모델 기반(Model-Based) 강화학습은 에이전트가 환경을 학습하는 방식의 큰 분기점입니다​[spinningup.openai.com]. 모델 프리 RL에서는 에이전트가 환경의 모델(상태 전이나 보상에 대한 예측)을 명시적으로 학습하거나 사용하지 않고, 시행착오(trial-and-error)를 통해 정책을 직접 학습합니다. 반면 모델 기반 RL에서는 환경의 동작을 예측하는 모델을 활용하여 앞으로 일어날 일을 시뮬레이션 하거나 계획함으로써 결정할 행동을 학습합니다​. 예를 들어, PPO(Proximal Policy Optimization)나 DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient) 같은 알고리즘은 모델 없이도 환경에서의 경험 데이..

제목: China's Zeekr, Xpeng to offer cars with L3 autonomy as auto battle heats up발표일: 2025년 3월 18일출처: 로이터(Reuters)요약: Zeekr와 Xpeng 등 중국 전기차 업체들이 운전자 개입 없이 주행 가능한 레벨3 자율주행 기능을 갖춘 차량을 올해 하반기부터 출시하겠다고 발표했다​reuters.com. 이는 그간 레벨2 수준에 머물렀던 중국 자동차 시장에서 자율주행 기술 경쟁이 본격화되었음을 의미한다​reuters.com.관련 링크: 로이터 기사제목: Tesla launches free trial of assisted driving service in China발표일: 2025년 3월 17일출처: 로이터(Reuters)요약: ..

1) 테슬라의 E2E(End-to-End) 지향• 전통적인 자율주행 파이프라인(객체 인식→지도 매칭→경로 계획→제어)을 최소화하고, “카메라 입력 → 차량 제어”를 단일 신경망 혹은 소수 네트워크로 묶어 학습하는 방향을 추구합니다.[8][9]• 테슬라 AI Day 등에서 강조된 “사람이 만든 모듈 규칙보다 AI가 직접 최적화하는 것이 효율적”이라는 철학이 반영된 결과입니다. 2) 장점• 중간 라벨이나 지도 의존도 없이, 막대한 실도로 데이터를 통해 “안전 주행” 목표에 직접 최적화할 수 있습니다.• 데이터가 쌓일수록 성능이 빠르게 향상되어, OTA 업데이트만으로도 상당한 개선이 이루어집니다. 3) 유의점• 블랙박스 구조로 인해, 실패 사례가 발생했을 때 원인을 찾기 어렵다는 점이 지적됩니다.[9]• FS..

지리 자동차 공장에 휴머노이드 로봇 도입 (UBTECH Walker S1)발표일: 2025년 3월 24일출처: 신화통신 (新华通讯社) / 차이나데일리요약: 중국 UBTECH社의 이족보행 로봇 Walker S1 수십 대가 지리자동차의 전기차 브랜드 지커(Zeekr) 닝보 공장에 투입되어 자재 분류, 박스 운반, 섬세한 부품 조립 등 작업을 팀으로 협업했다. 실제 제조 공정에 다수 휴머노이드 로봇이 동시에 적용된 첫 사례로, 로봇 간 **“브레인 네트워크”**를 통해 업무를 분담하며 공장 운영을 보조한다​regional.chinadaily.com.cn​regional.chinadaily.com.cn. UBTECH는 향후 더 많은 공장과 협업해 다수 로봇의 공동 작업을 확대할 계획이다.관련 링크: 차이나데일리..

LLM(대규모 언어 모델)을 활용한 AI 에이전트는 텍스트 기반 상호작용을 통해 문제를 이해하고 해결하는 자동화된 지능형 시스템입니다. 이러한 에이전트는 단순히 질문에 답변하는 수준을 넘어, 복잡한 목표를 설정하고 이를 달성하기 위한 계획 수립, 메모리 활용, 외부 도구 연계까지 수행할 수 있습니다. 대표적인 예로 "ChatGPT"와 같은 대화형 모델을 넘어, 특정 산업 분야(의료, 금융, 교육, 마케팅)나 특정 업무(데이터 처리, 고객 상담, 정보 검색)에 특화된 에이전트를 만들 수 있습니다. 이를 위해서는 단순 모델 호출을 넘어, 모델을 효율적으로 제어하고 지속적으로 개선하며, 외부 데이터나 도구와 결합하는 프레임워크가 필요합니다. Langgraph는 이러한 LLM 기반 에이전트 구현을 손쉽게 하기 ..

Boston Dynamics Atlas, 자동차 부품 조립 능력 시연발표일: 2025년 3월 8일출처: Boston Dynamics (공식 영상 발표)요약: Boston Dynamics의 휴머노이드 로봇 Atlas가 자동차 부품을 스스로 취급·조립하는 새로운 시연 영상이 공개되었다. 이번 영상에서는 Atlas가 전기 모터 기반의 새로운 플랫폼으로 업그레이드되어 이전 유압식 모델의 한계를 극복하고, 시뮬레이션으로 학습된 복잡한 작업(부품 적재 및 순서 배열)을 수행하는 모습을 보여준다​turtlesai.com​turtlesai.com. 전기 구동으로 전환된 Atlas는 향상된 안정성과 정밀성을 보이며, 실제 자동차 제조 공정 등 산업 현장에서 활용 가능성을 시사했다.관련 링크: Atlas 로봇 차량조립 시..