ai agent2 AI Agent LLM기반 로보어드바이저 챗봇 개발기 LLM 기반 로보어드바이저 챗봇 구축기 – 실전에서 고민하는건 무엇일까?안녕하세요. 이번 포스팅에서는 로보어드바이저 챗봇을 구축하며 마주한 현실적인 문제와 이를 해결해 나간 과정을 공유하고자 합니다. 단순한 기능 구현이 아닌 실제 금융 서비스 환경에서 안정적인 AI 챗봇을 운영하기 위한 전략과 기술적 난제들을 중심으로 다뤄보겠습니다.1. 로보어드바이저 챗봇, 왜 필요했을까?최근 금융권에서는 투자자들에게 실시간으로 정확한 투자 정보와 분석을 제공할 수 있는 AI 챗봇에 대한 수요가 급증하고 있습니다. 기존의 정보 검색형 챗봇과 달리, 로보어드바이저 챗봇은 데이터를 단순히 제공하는 것이 아니라, 사용자의 니즈를 분석하고 맞춤형 금융 조언을 제공하는 역할까지 수행해야 합니다. 이러한 요구 사항을 충족하기 위해.. 2025. 2. 28. AI 엔지니어가 꼭 읽어야 할 정보, Agent편 AI 에이전트(Agent)는 2025년 인공지능(AI) 산업에서 가장 주목받는 기술 중 하나로, 자율적인 문제 해결과 복잡한 작업 자동화를 가능하게 합니다. AI 엔지니어들은 최신 에이전트 기술과 벤치마크를 숙지하고, 이를 실무에 적용할 수 있어야 합니다. 본 글에서는 2025년 기준으로 주목해야 할 AI 에이전트의 개념, 주요 연구 및 실무 적용 방안을 소개합니다.1. AI 에이전트란? AI 에이전트는 주어진 환경에서 자율적으로 의사결정을 수행하며, 다양한 도구와 데이터를 활용해 목표를 달성하는 시스템입니다. LLM(대형 언어 모델)과 결합되어, 복잡한 작업을 수행할 수 있는 새로운 패러다임으로 자리 잡고 있습니다.에이전트의 핵심 요소도구 사용: 외부 API 및 소프트웨어와의 통합.메모리 관리: 장기적.. 2025. 2. 21. 이전 1 다음
