반응형 LLM24 [AI 에이전트 프로젝트] 🌤️ Part 2. 날씨 전문가 Agent 만들기: 도구를 사용하는 Google ADK 실전 예제 지난 글에서는 ADK를 이용해 단일 여행 비서를 만드는 과정을 살펴봤습니다.2025.04.20 - [AI 공부/AI 에이전트 (AI Agents)] - [AI 에이전트 프로젝트] ✈️ Part 1. 여행비서의 탄생: Google ADK로 나만의 AI Agent 만들기 [AI 에이전트 프로젝트] ✈️ Part 1. 여행비서의 탄생: Google ADK로 나만의 AI Agent 만들기이 글은 Google의 Agent Development Kit(ADK)를 활용해 스마트 여행 비서를 직접 만드는 4부작 시리즈 중 첫 번째입니다.오늘은 아주 기본적인 하나의 Agent를 만들어보고, 자연어 대화로 여행 관련 질문에datasciencebeehive.tistory.com 이번 편에서는 ADK의 핵심 기능 중 하나인 .. 2025. 4. 20. Vertex AI와 LangChain을 활용한 AI 애플리케이션 개발 가이드 🚀 🔍 Vertex AI란?Vertex AI는 Google Cloud가 제공하는 통합형 머신러닝 플랫폼입니다. 데이터 전처리부터 모델 학습, 배포, 모니터링까지 머신러닝 워크플로우를 하나의 서비스 안에서 처리할 수 있도록 도와줍니다.특징은 다음과 같아요:다양한 모델 지원 (딥러닝, 트리 모델 등)하이퍼파라미터 자동 조정모델 버전 관리 및 실험실시간 예측 API 제공🛠 LangChain이란?LangChain은 LLM(Large Language Model)을 활용한 애플리케이션을 쉽게 만들 수 있도록 도와주는 프레임워크예요. 단순한 프롬프트 호출을 넘어서, 문서 검색, 외부 API 연동, 체인 구성 등 복잡한 기능도 손쉽게 조합할 수 있어요. 활용 예시:AI 챗봇텍스트 기반 보고서 생성기문서 기반 질의응답 .. 2025. 4. 13. AI 에이전트 시리즈 - 2. AI 에이전트란 무엇인가? 금융 서비스와 알고리즘 트레이딩에 적용하기 최근 금융 업계에서 AI 에이전트의 역할이 점점 더 중요해지고 있습니다. AI 에이전트는 시장 데이터를 분석하고, 거래 결정을 내리며, 자동으로 매매를 실행하는 등 다양한 금융 업무를 수행할 수 있습니다. 이번 글에서는 AI 에이전트가 금융 서비스, 특히 알고리즘 트레이딩에서 어떻게 활용되는지에 대해 자세히 살펴보겠습니다. AI 에이전트의 정의와 특징AI 에이전트란?AI 에이전트는 환경을 감지하고(Perception), 데이터를 분석하여 최적의 결정을 내린 후(Reasoning), 실행하는(Action) 시스템입니다.금융 시장에서 AI 에이전트는 다음과 같은 방식으로 작동합니다.📊 시장 데이터를 분석하여 변동성을 감지합니다.🧠 최적의 매매 전략을 선택하여 거래를 실행합니다.📈 과거 데이터를 학습하.. 2025. 3. 20. [AI 에이전트] 언제 AI 에이전트를 사용하고 ❌ 언제 피해야 할까? 금융 서비스 예제로 깊이 파헤치기 🏦💡 최근 대형 언어 모델(LLM)과 에이전트 시스템이 발전하면서, 개발자와 기업들은 다음과 같은 중요한 결정을 내려야 한다.규칙 기반 워크플로우를 유지할 것인가?AI 기반의 유연한 에이전트 시스템을 도입할 것인가?특히 금융 서비스에서는 신뢰성, 보안, 효율성이 가장 중요한 요소이기 때문에 더욱 신중한 접근이 필요하다. 이번 글에서는 에이전트를 사용해야 할 때와 피해야 할 때를 금융 서비스 예제를 중심으로 깊이 탐구해보겠다.✅ 에이전트가 필요한 경우1. 복잡한 고객 요청 처리고객이 다음과 같은 질문을 한다고 가정해 보자.포트폴리오 변경을 고려 중인데, 거주 국가와 해외 계좌가 있는 국가의 세금 문제를 확인하고 싶다. 또한, 환율 변동과 금리 인상을 감안했을 때 어떤 옵션이 가장 좋은지 알고 싶다. 이 요청을 .. 2025. 3. 20. 이전 1 2 3 4 ··· 6 다음 반응형
