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분야: 의료Suncture Healthcare MCP 서버 – AI 어시스턴트를 위한 의료 관련 도구 모음. 개인 맞춤 건강검진 권장, 약물 정보 조회, 질병 정보 검색, BMI 계산, 증상 분석 등 다양한 의료 기능을 제공한다glama.ai.Healthcare MCP 서버 – FDA 약물 데이터, PubMed 문헌 검색, Health.gov 건강 정보, 임상시험 기록, ICD-10 등 신뢰 가능한 의료 정보 출처를 조회할 수 있는 MCP 서버glama.ai.Emergency Medicare Planner MCP 서버 – Google 지도와 연동하여 응급 상황에서 주변 병원·진료소 위치를 검색하고, 환자 증상과 의료 요구도에 따라 적합한 시설을 매칭해주는 도구를 제공한다glama.ai.Google Clo..

기술적 업데이트: GPT 모델 개선과 신규 기능OpenAI는 최신 GPT 모델들의 성능을 꾸준히 향상시키며, 멀티모달 등 새로운 기능을 추가했습니다. 주요 기술적 업그레이드는 다음과 같습니다:GPT-4o 도입 및 GPT-4 개선: 2025년 4월 30일부로 GPT-4 모델은 ChatGPT 서비스에서 퇴역하고, 향상된 GPT-4o 모델이 완전히 대체했습니다help.openai.com. GPT-4o는 **“omni”**를 의미하는 명칭으로, 텍스트뿐 아니라 이미지와 음성까지 실시간으로 처리할 수 있는 네이티브 멀티모달 모델입니다help.openai.comen.wikipedia.org. 이 모델은 GPT-4 대비 응답 속도가 빨라지고 다국어 처리 능력이 향상되었으며, 시각 및 음성 데이터에 대한 이해도도 강화..

개념적 차이 (목적 및 설계 철학)**Agent-to-Agent 프로토콜 (A2A)**는 구글이 제안한 개방형 표준으로, 서로 다른 AI 에이전트들이 **동등한 협업자(peer)**로서 직접 소통하고 업무를 분담할 수 있게 하는 데 초점을 맞추고 있습니다developers.googleblog.commedium.com. 예를 들어, 서로 다른 벤더나 프레임워크로 구축된 에이전트들도 공통 규칙에 따라 과제를 위임하고 결과를 조합하는 “수평적(interoperability)” 상호작용이 가능하도록 설계되었습니다medium.commedium.com. A2A의 철학은 AI 에이전트들 간의 팀워크를 통해 개별 에이전트 혼자 해결하기 어려운 복잡한 작업을 공동으로 처리하는 것입니다.반면 **Model Context ..

아래 표는 LangGraph와 Google ADK(Agent Development Kit)를 주요 측면에서 비교한 요약입니다:비교 항목LangGraphGoogle ADK (Agent Development Kit)기능 및 에이전트 구성오케스트레이션 프레임워크: LangChain팀이 개발한 오픈소스 에이전트 오케스트레이션 프레임워크. 다중 LLМ 호출을 그래프(state machine) 기반으로 연결하여 복잡한 워크플로를 구현blog.langchain.dev. 세밀한 흐름 제어 가능(단일/계층형/다중 에이전트 등)langchain.com. 메모리: 내장 메모리로 대화 이력과 컨텍스트를 지속 관리langchain.com. 체크포인팅으로 장기 메모리 유지 및 실패 복구 지원langchain-ai.github.i..

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..