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GPT19

🧠 MCP의 핵심 철학: Context의 힘 1. Generative AI의 진짜 실력은 '문맥'에서 나온다많은 분들이 "GPT가 똑똑하다", "Claude가 유능하다"는 말을 합니다. 그런데 이 모델들이 진짜로 유용해지는 이유는 단순히 모델이 크거나 똑똑해서가 아닙니다. ✔️ 얼마나 정확한 문맥(Context)을 주느냐에 따라,✔️ 얼마나 관련성 있는 결과를 만들어내느냐가 결정됩니다.2. 컨텍스트란 정확히 무엇인가요?🧩 컨텍스트 = AI 모델이 현재 상황을 이해하고, 적절한 반응을 하기 위해 필요한 정보예시로 살펴보죠:텍스트 모델 (예: GPT, Claude)→ 대화 내용, 질문, 시스템 프롬프트 등코드 생성 모델 (예: Copilot, Codium)→ 이전 코드, 함수 이름, 주석, 사용 중인 라이브러리 등이미지 생성 모델 (예: DALL·E.. 2025. 3. 31.
MCP란 무엇인가? — AI의 새로운 문법 MCP란 무엇인가? — AI의 새로운 문법🧠 AI 초보~중급 개발자를 위한 MCP 입문 가이드1. MCP의 등장 배경 🧩 Generative AI 시대가 본격화되면서, 다양한 앱과 도구들이 언어모델(LLM)의 힘을 빌려 동작하고 있습니다. 그런데 문제는, 이 모델들이 제대로 기능하려면 ‘문맥(Context)’이라는 게 꼭 필요하다는 것입니다. 하지만 지금까지는 각 회사, 각 프로젝트가 제각각 방식으로 문맥을 전달해왔습니다. 누군가는 자체 API를 만들고, 누군가는 데이터베이스를 직접 붙였습니다. 이로 인해 생긴 문제가 바로…2. 왜 MCP가 필요한가? — N × M 문제 ❌ 다음 상황을 생각해보세요:🧑‍💻 AI 앱이 10개🔌 데이터 소스나 툴이 10개모든 앱이 모든 도구와 연결되려면, 10 × .. 2025. 3. 30.
🤖 과학자의 새로운 동료, AI 공동 과학자(Co-Scientist)의 등장 AI가 과학을 이해하고, 스스로 가설을 세우며, 새로운 발견을 돕는 시대가 왔다! 🧬 과학의 본질, 그리고 AI의 도전과학은 언제나 질문을 던지고, 가설을 세우며, 실험을 통해 검증하는 과정을 거쳐 발전해왔습니다. 하지만 이 과정은 시간이 오래 걸리고, 수많은 시행착오를 필요로 하죠. 그래서 최근에는 인공지능(AI)을 활용해 이 과정을 가속화하려는 시도들이 이어지고 있습니다. 그리고 구글 논문에서 소개된 ‘AI 공동 과학자(AI Co-Scientist)’는 단순한 데이터 분석 도구가 아니라, 가설 생성부터 검증 제안까지 전 과정에 참여하는 동료 과학자 역할을 목표로 합니다. 🧪🧠🧠 AI 공동 과학자는 어떻게 작동할까?이 시스템은 복잡한 과학적 문제를 해결하기 위해 다음과 같은 구성 요소를 갖추고 .. 2025. 3. 28.
AI 에이전트 시리즈 6 - 💸 Utility-Based Agent란? "가장 이득이 큰 선택을 해줘!" 라는 요청에 가장 잘 맞는 AI가 바로 Utility-Based Agent입니다! 🤖💡Utility-Based Agent란?Utility-Based Agent는 가능한 여러 행동 중에서 효용 함수(utility function) 를 기준으로 가장 좋은 결과를 낼 것으로 기대되는 행동을 선택하는 AI입니다. 🎯 🔍 요약하자면:📐 다양한 선택지 중 정량적으로 비교🧠 “이득 vs 손실”을 수치로 평가🔁 상황이 바뀌면 유연하게 전략 수정🧠 구조적 의사결정 프로세스환경 모델링: 주변 환경을 파악하고 상태 정의효용 평가: 각 행동의 효용(utility) 계산행동 선택: 효용이 가장 높은 행동 실행반복 최적화: 다음 상황에서 다시 계산하고 적응💼 금융/트레이딩에서의 .. 2025. 3. 26.
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