AI는 왜 대화가 끝나면 모든 걸 잊는가
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AI 메모리 입문 시리즈AI는 왜 대화가 끝나면모든 걸 잊는가컨텍스트 윈도우의 구조적 한계부터차세대 메모리 아키텍처까지 — 완전 해설# 컨텍스트 윈도우 # AI 메모리 # Stateless 구조📋 목차1. 어제 몇 시간을 들여 설명했는데, AI는 오늘 나를 처음 보는 사람처럼 행동합니다2. ChatGPT와 Claude가 기억을 잃는 구조적 이유 — Stateless 아키텍처3. 컨텍스트 윈도우란 무엇인가 — AI의 '작업 기억'4. 컨텍스트 윈도우가 커지면 해결되는가5. 인간의 기억 vs AI의 기억 — 무엇이 근본적으로 다른가6. AI 메모리 문제가 왜 산업적 과제가 됐는가 — Context Rot7. 현재 해결 방향은 어디로 가고 있는가 — Memory Stack8. 실제 AI 제품들은 지금 어떻게..
Google I/O 2026 한국 사용자 완전 정리 — Gemini 3.5부터 AI 안경 출시 일정까지
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Google I/O 2026 · May 19–20 · Shoreline AmphitheatreGoogle I/O 2026 완전 정리Gemini 3.5부터 AI 안경까지 한국 사용자 총정리안드로이드 17 발표 이후 더 큰 그림이 공개됐습니다한국 출시 일정·구독 플랜·지역 제한까지 공식 발표 기준으로만 정리했습니다🤖 Gemini 3.5 Flash 👓 Android XR 스마트 안경 ✍️ 2026년 5월 19일 기준📋 이 글에 대하여: Google I/O 2026 공식 기조연설(5월 19일) 발표 내용을 기반으로 작성됐습니다. 기능명·출시 일정·가격은 구글 공식 발표 기준이며, 한국 출시 세부 일정은 추가 공지가 필요한 항목이 포함됩니다. 공식 출처: Google 공식 블로그(blog.google) · ..
Multi-Agent 시스템 설계 — CrewAI + LangGraph 실전 가이드
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2026 AI 시스템 설계 · 시리즈 7편 · Multi-Agent 실전 가이드Agent 하나로는 부족하다Multi-Agent 시스템 설계CrewAI + LangGraph 완전 실전 가이드Tool을 계속 추가해도 Agent가 이상해진다면?문제는 모델이 아니라 구조다. AI를 팀처럼 설계하는 법을 알아보자."하나의 Agent는 '능력'이고,Multi-Agent는 '조직'이다"🤝 Multi-Agent 구조👥 CrewAI 역할 설계🔀 LangGraph 흐름 제어⚠️ 실무 문제 & 해결📋 목차1. Single Agent의 한계 — 모든 걸 혼자 하려다 무너진다2. Multi-Agent 개념 — AI를 팀처럼 설계한다3. 핵심 패턴 3가지 — 어떤 구조로 나눌 것인가4. CrewAI 실전 — 역할 기반 설..
AI 서비스 아키텍처 — LangChain Agent + 멀티모달 실전
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2026 AI 서비스 설계 · 시리즈 6편 · Agent + 멀티모달 실전ChatGPT API만으로는 부족하다LangChain Agent + 멀티모달로AI 서비스 아키텍처 완전 설계LLM은 뇌가 아니라 부품이다.Agent + Tool + 멀티모달 + 상태 관리가 있어야 서비스가 된다."AI 프로젝트 만든 사람" → ❌"AI 시스템 설계 가능한 개발자" → ✅🤖 LangChain Agent🖼️ GPT-4o 멀티모달🔧 Function Calling🧠 Memory + 상태 관리📋 목차1. 기존 AI 서비스의 한계 — "혼자 생각만 하는 AI"2. Agent란 무엇인가 — LLM이 직접 행동한다3. Tool / Function Calling — LLM과 시스템을 연결한다4. 멀티모달 — 입력과 출력이 ..
RAG 만들었는데 왜 이상할까? — 벡터 DB·검색 고도화로 실무 수준 만들기
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2026 실무 AI 시스템 · 시리즈 5편 · RAG 고도화 완전 가이드RAG 만들었는데 왜 이상할까?벡터 DB + 검색 고도화로 실무 수준 만들기기본 RAG는 시작일 뿐이다.운영 가능한 AI 시스템으로 만드는 것이 진짜 실력이다."AI 프로젝트는 만들 수 있다.하지만 '운영 가능한 시스템'으로 만드는 게 진짜 실력이다."🗄️ 벡터 DB 실전✂️ Chunking 전략🔍 Reranking + Hybrid Search💰 비용·성능 최적화📋 목차1. 기본 RAG의 한계 — 왜 AI가 엉뚱한 답을 할까2. 벡터 DB가 필요한 이유 — 키워드가 아닌 의미를 찾는다3. RAG 고도화 전체 구조 — 실무 아키텍처 다이어그램4. Chunking 전략 — 성능을 좌우하는 핵심5. 임베딩 모델 선택 — 비용·속도·..
안드로이드 17 실사용 변화 총정리 — 이제 Gemini Intelligence가 앱을 대신 다루기 시작했다
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2026 Google Android Show · I/O Edition안드로이드 17 핵심 기능 총정리Gemini Intelligence 실사용 변화앱을 열지 않아도, 버튼을 누르지 않아도 AI가 알아서 처리하는 시대한국 사용자 관점에서 실제로 달라지는 것만 정리했습니다🤖 제미나이 인텔리전스 📱 Android 17 (Cinnamon Bun) ✍️ 2026년 5월 최신📋 목차1. 제미나이 인텔리전스란? — OS가 AI가 되다2. 핵심 기능 ① 앱을 넘나드는 자동 작업3. 핵심 기능 ② 크롬 자동 탐색 & Nano Banana (미국 우선)4. 핵심 기능 ③ Create My Widget — 말 한 마디로 5초 완성5. 핵심 기능 ④ 음성 입력 혁신 — Rambler와 스마트 자동완성6. 핵심 기능 ⑤ ..