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단순히 MCP 서버와 클라이언트를 연동하는 것을 넘어, 실제 운영 환경에서 안정적이고 효율적으로 작동하는 시스템을 구축하기 위해서는 몇 가지 고급 고려 사항들을 신중하게 다루어야 한다. 이러한 요소들은 초기 개발 단계에서는 간과되기 쉽지만, 장기적인 시스템의 품질과 유지보수성에 큰 영향을 미친다. "효율성"은 종종 이러한 다양한 요소들 간의 트레이드오프(trade-off) 결과로 나타난다. 예를 들어, 강력한 오류 처리 로직은 코드 복잡성을 다소 증가시키고 약간의 성능 오버헤드를 유발할 수 있지만, 시스템의 안정성을 크게 향상시켜 장기적으로는 더 효율적일 수 있다. 마찬가지로, 캐싱은 성능을 높이지만 데이터 일관성 문제를 야기할 수 있다. 개발자는 특정 사용 사례와 요구사항에 맞춰 이러한 트레이드오프를 ..

Google ADK를 사용하여 AI 에이전트를 구축하고, 이 에이전트가 MCP 서버에 연결하여 외부 도구를 활용하도록 하는 것은 ADK의 강력한 기능 중 하나이다. 이를 통해 에이전트는 자체적으로 구현되지 않은 다양한 기능을 수행할 수 있게 된다.A. ADK 에이전트 기본 설정 (Basic ADK Agent Setup)LlmAgent 또는 AdkApp 초기화 (Initializing LlmAgent or AdkApp)ADK 에이전트를 만들기 위한 기본 클래스로 LlmAgent 또는 AdkApp을 사용할 수 있다.LlmAgent: 거대 언어 모델(LLM)을 핵심 추론 엔진으로 사용하는 단일 에이전트를 정의하는 데 적합하다. 일반적으로 모델, 에이전트 이름, 기본 지침(instruction), 그리고 사용할..

Google ADK 및 MCP 간략 소개 (Brief overview of Google ADK and MCP)Google의 Agent Development Kit (ADK)는 정교한 AI 에이전트 및 멀티 에이전트 시스템 구축 과정을 단순화하면서도 에이전트의 행동에 대한 정밀한 제어를 유지하도록 설계된 오픈소스 프레임워크이다. ADK는 개발자가 직관적인 코드로 AI 에이전트를 만들 수 있도록 지원하며, Google의 Gemini 모델 및 Vertex AI 플랫폼에 최적화되어 있지만, 개발자가 선호하는 다른 언어 모델이나 배포 환경과도 유연하게 연동될 수 있는 개방성을 지향한다. Model Context Protocol (MCP)은 거대 언어 모델(LLM)이 외부 애플리케이션, 데이터 소스, 그리고 ..

1. LangGraph란 무엇인가? LangGraph는 LLM(대규모 언어 모델)을 핵심으로 하는 AI 에이전트의 내부 동작 과정을 ‘그래프’ 형태로 구조화하여 개발, 운영, 유지보수를 돕는 프레임워크입니다. 단순히 LLM에게 질문하고 답변을 얻는 방식에서 벗어나, 복잡한 워크플로우를 갖춘 에이전트를 구성할 때 필수적으로 등장하는 문제는 “어떤 순서로 어떤 기능(LLM 호출, 데이터 검색, 외부 API 연동, 논리적 분기)들을 연결할 것인가?”라는 점입니다. LangGraph는 이러한 문제를 그래프(노드와 엣지)로 표현함으로써 직관적이고 체계적인 접근을 가능하게 합니다. 노드는 각 기능을 수행하는 단위로, 예를 들어 LLM 호출 노드, 도구 호출 노드, 메모리 접근 노드, 조건 분기 노드 등이 있습니다...

Langgraph로 LLM 기반 에이전트를 개발할 때 유용한 베스트 프랙티스는 다음과 같습니다.1. 명확한 목표 정의: 어떤 문제를 해결하고 싶은지, 에이전트의 최종 목표와 성능 기준을 먼저 정립합니다.2. 단계별 구현 및 테스트: 그래프를 한 번에 복잡하게 만들지 말고, 핵심 기능(LLM 응답)부터 시작해 차차 Tool Node, Memory Node 등을 추가합니다.3. 에러 핸들링 전략 수립: Tool 호출 실패, LLM 응답 불안정 등 상황에 대비해 특정 노드 실패 시 재시도나 대체 경로로 이동하는 로직을 마련합니다.4. 성능 모니터링: 응답 시간, 정답률, 사용자 만족도 등을 추적하고, 필요 시 그래프 구조나 프롬프트 전략을 수정합니다.5. 버전 관리 및 문서화: 그래프 구조, 프롬프트, 노드별..

LLM 기반 에이전트 구현을 위한 다양한 플랫폼과 프레임워크가 존재합니다. 이들 중 일부는 langgraph처럼 에이전트 워크플로우 관리를 강조하지 않고, 다른 특화 기능에 초점을 맞추기도 합니다. 또한 Microsoft AutoGen처럼 대형 IT 기업의 솔루션도 등장하고 있어, 필요에 따라 langgraph와 비교하거나 병행 활용하는 전략을 고려할 수 있습니다. 1. Microsoft AutoGen개요:Microsoft AutoGen은 LLM 기반 작업 자동화를 위해 설계된 오픈소스 툴로, 서로 다른 LLM들이 상호 작용하며 문제를 해결할 수 있는 ‘에이전트-에이전트’ 프레임워크를 제공합니다. AutoGen을 통해 에이전트를 정의하면, 각 에이전트가 대화 형태로 협력하거나 경쟁하며 목표 달성을 위한 ..

기술 발전 (New Features & Improvements)LangChain 0.9 버전 출시: LangChain 오픈소스 프레임워크가 0.9 버전으로 업그레이드되면서 API 구조가 간소화되고 성능이 향상되었습니다. 또한 모듈화 개선과 TypeScript-파이썬 기능 동등성 강화로 일관된 개발 경험을 제공하며, 새로운 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 구현에도 적합한 아키텍처를 갖추게 되었습니다rivalsense.co.LangGraph 에이전트 동시 처리 향상: 4월 말 공개된 LangGraph v0.4에서는 에이전트 실행 중 발생하는 “인터럽트(Interrupt)”를 자동으로 포착하고 관리하는 기능이 강화되었습니다. 특히 병렬 도구 호출 상황에서 여러 인터럽트를 한 번에 재개(resume)할 수 있어..

지난 3개월(2025년 2월부터 5월 초까지) 동안 독일, 프랑스, 영국에서는 AI 분야에서 다양한 발전과 정책 움직임이 있었습니다. 특히 대형 언어 모델(LLM), 물리적 AI 로봇(현실 세계의 AI 적용), 휴머노이드 로봇 기술, AI 규제 정책/정부 전략, AI 활용 신약 개발 등 5가지 핵심 분야에서 각국의 동향이 두드러졌습니다. 아래에서는 국가별로 주요 발표, 성과, 주도 기업·기관, 정부 이니셔티브 및 관련 논평을 정리합니다.독일 (Germany)대형 언어 모델(LLM): 독일은 유럽의 디지털 주권을 위해 오픈소스 LLM 개발을 주도하고 있습니다. Fraunhofer 연구소 등 컨소시엄은 다국어 AI 모델 **“Teuken-7B”**를 공개해 기업들이 자체 데이터로 활용할 수 있게 했으며, 3..