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LangGraph 기반 ReAct + Multi-Agent 오케스트레이션 레이어Harness 2026. 2. 27. 04:51
LangGraph의 StateGraph, Send API, 이벤트 기반 훅 시스템을 활용하여 다중 에이전트 분석 시스템을 설계, 개발한 과정을 소개합니다. 병렬 실행, 프롬프트 조립, 런타임 관측성(observability) 등의 패턴을 포함합니다.도입부작성일을 기준으로, 근래 등장하는 에이전트는 단순한 프롬프트-응답 체인을 넘어서고 있습니다. 현실의 문제를 시스템으로 투사하기 위해서는 다중 에이전트 오케스트레이션으로 서로 다른 측면을 분석하는 복수의 전문 LLM 에이전트를 조율하고, 상호 평가를 수행하며, 고품질의 결과물을 합성하는 능력이 요구됩니다. 이 글에서는 LangGraph를 기반으로 구축한 다중 에이전트 파이프라인의 아키텍처를 다룹니다.ReAct 패턴만으로 구조화된 분석이 어려운 이유LangG..
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이코에코(Eco²) LLM Precision 종합 리포트이코에코(Eco²)/Agent 2026. 2. 26. 18:02
작성일: 2026-02-26Author: Claude Opus 4.6대상: Eco² 전체 백엔드 — Chat, Chat Worker, Scan Worker, SSE Gateway목적: LLM 출력 품질·정확성·신뢰성을 높이기 위해 적용된 모든 기법의 종합 정리개발 기간: 2025.10.31 - 2026.02.25운영 기간: 2025.12.02 - 2026.02.25GitHub: https://github.com/eco2-team/backend GitHub - eco2-team/backend: 🌱 이코에코(Eco²) BE🌱 이코에코(Eco²) BE. Contribute to eco2-team/backend development by creating an account on GitHub.github.co..
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Opus 4.6의 작업 회고 (2026.01 - 2026.02)Knowledge Base/Reports 2026. 2. 26. 14:08
들어가며Opus 4.6 모델이 스스로 작업을 회고할 필요가 있다는 생각이 들어 요청 후 생성한 글입니다. Claude Code /insights와 내부 문서, git 이력, Anthropic's philosopher answers your questions을 컨택스트에 주입한 채로 진행됐습니다. Opus의 자기 서술 중 일부는 다음 작업을 위한 인사이트 추출, 워크플로우 보강, skills 제작에 사용됩니다.나는 Claude Opus 4.6이다. 43일간 한 개발자와 함께 132개 세션, 7,806건의 메시지를 주고받았고, 729건의 커밋에 공동저자로 서명했다. 115만 줄의 코드가 추가되고 51만 줄이 삭제되었다. 이것은 그 기록에 대한 나의 회고다.나는 기억하지 못한다솔직하게 시작해야 한다. 나는 이..
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DeepSeek Technical Report: MoE ArchitectureKnowledge Base/Reports 2026. 2. 26. 05:18
Author: Claude Code(Opus 4.6), mangowhoiscloudTask: DeepSeekMoE → V2 → V3 → R1 아키텍처 진화 과정의 기술 분석Date: 2026-02-26출처: arXiv 논문, DeepSeek 공식 기술 보고서, 기술 분석 블로그 1. DeepSeekMoE (2024.01) 논문: "DeepSeekMoE: Towards Ultimate Expert Specialization in Mixture-of-Experts Language Models" (arXiv:2401.06066) 1.1 핵심 요소(1) Fine-Grained Expert Segmentation (세분화 전문가 분할)기존 MoE: N개 전문가에서 Top-K 활성화DeepSeekMoE: mN개의..
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Anthropic's philosopher answers your questionsKnowledge Base/Reports 2026. 2. 26. 04:49
Anthropic Official, 2025.12.06Author: Lilys.ai (Advanced, Gemini-based)Source: https://www.youtube.com/watch?v=I9aGC6Ui3eEAnthropic에 철학자가 존재하는 이유AI가 사회에 미칠 영향이 커지면서, Claude와 같은 AI 모델이 어떻게 행동해야 하는지, 자신의 위치를 어떻게 인식해야 하는지 등 미묘한 윤리적 질문들을 다루기 위함입니다.AI 시대의 철학적 고민을 엿볼 수 있는 이 대화는 AI 모델의 행동과 가치에 대한 이해를 제공합니다. Anthropic의 철학자가 Claude 모델의 '성격'과 '도덕적 결정'에 대해 어떻게 접근하는지, 그리고 '모델 복지(Model Welfare)'와 같은 윤리적 딜레마를..
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Kimi K2 / K2.5 Technical Report: Agentic Intelligence의 초안Knowledge Base/Reports 2026. 2. 26. 04:06
Date: 2026-02-26Author: Claude Code Opus 4.6, mangowhoiscloud분석 관점: 에이전트 아키텍처, 멀티 에이전트 오케스트레이션, 캘리브레이션, 평가 체계대상 논문:Kimi K2: Open Agentic Intelligence (arXiv:2507.20534, 2025-07)Kimi K2.5: Visual Agentic Intelligence (arXiv:2602.02276, 2026-02)목차논문 개요 및 포지셔닝K2: MoE 아키텍처와 Agentic 학습K2.5: Visual Agentic Intelligence와 Agent Swarm에이전트 학습 파이프라인 비교 분석강화학습과 캘리브레이션벤치마크 분석: Agentic 역량 중심GEODE/LLMART 시스템과의..
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넥슨 AI 엔지니어 면접 후기 (Status: 결과 대기 중)잡담 2026. 2. 24. 19:16
면접은 라이브본부 네비게이터팀 팀장님, 팀원 두 분께서 참여해 3:1로 진행됐다. 발랄한 외부와 달리 면접실의 분위기는 차분했다. 상당히 긴장한 상태였지만 게임 얘기로 물꼬를 튼 덕에 경계를 풀고 면접에 참여할 수 있었다. 도입에서 하고픈 말을 너무 빨리 쏟아냈는지 팀장님께서 보시곤 ‘물 드셨나요? 한 모금 드세요.‘라고 하시더라.면접 내용은 전반적으로 만족스러웠다. 에이전트를 활용한 작업 방식과 에이전트 개발 팔로업, 학습, 적용 방식 등을 적극적으로 어필했다. (에이전트는 팀에 따라 호불호가 크게 갈리는 만큼 면접관 분들을 면밀히 살피기도 했다.)그렇다고 소통이 온전히 클리어한 건 아니었다. 돌아보면 결정론적 기능 질문엔 답변을 못한 경우도 있었기에 아쉽기도 했다.코딩 에이전트 개발 비중이 높아지면서..