반응형 aiagent8 🔍 MCP의 세 가지 핵심 구성요소 — Prompts, Resources, Tools 완전 이해 2025.03.30 - [AI/AI Agents] - MCP란 무엇인가? — AI의 새로운 문법 MCP란 무엇인가? — AI의 새로운 문법MCP란 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 동작datasciencebeehive.tistory.com2025.03.31 - [AI/AI Agents] - 🧠 MCP의 핵심 철학: Context의 힘 🧠 MCP의 핵심 철학: Context의 힘1. Generative AI의 진짜 실력은 '문맥'에서 나온다많은 분들이 "GPT가 똑똑하다", "Claude가 유능하다"는 말을 합니다. 그런데 .. 2025. 4. 2. AI 에이전트 시리즈 7 - 경험을 자산으로! 금융에서의 Learning Agent 활용법 📚 AI Learning Agent란?학습하고 성장하는 투자 파트너, Learning Agent! Learning Agent는 과거 경험을 바탕으로 스스로 개선해나가는 AI 시스템입니다. 단순히 규칙에 따라 반응하는 것이 아니라, 경험과 피드백을 통해 스스로 진화하죠. 🌱🔄 Learning Agent의 구성요소Learning Agent는 크게 4가지 핵심 컴포넌트로 이루어져 있어요:구성 요소설명🧠 Learning Element환경에서 학습하고 전략 개선🧾 Critic행동 평가, 피드백 제공⚙️ Performance Element실제 행동 수행💡 Problem Generator새로운 시도 제안으로 학습 극대화이 네 가지가 유기적으로 연결되며, 에이전트는 계속해서 성장하게 됩니다. 🚀💰 금융 .. 2025. 3. 27. 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. AI 에이전트 시리즈 5 - 🧠 Goal-Based Agent란? 📊 Goal-Based 트레이딩 에이전트 만들기 (파이썬 예제 포함) 🧠 Goal-Based Agent란?👉 목표 지향 에이전트 (Goal-Based Agent)는 단순히 현재 상황에 반응하는 것이 아니라, 미리 정해진 목표를 달성하기 위한 최적의 행동 시퀀스를 계획하고 실행하는 AI 시스템입니다.🎯 핵심 키워드:목표 기반 (Goal-Oriented): "내가 도달해야 할 목표는 무엇인가?"계획 수립 (Planning): "지금 상태에서 어떻게 가야 가장 효율적인가?"유연한 적응력 (Adaptability): 변화하는 환경에서도 목표 달성을 위한 전략을 수정함📌 Goal-Based Agent vs 다른 에이전트 에이전트 종류특징🤏 Simple Reflex현재 상황만 보고 반응함🧱 Model-Based Reflex내부 상태를 유지하면서 반응함🎯 Goal-Base.. 2025. 3. 25. 이전 1 2 다음 반응형
