ReAct 패턴 — AI 에이전트의 가장 기본이 되는 사고방식
Reason + Act의 합성어, ReAct 패턴. AI 에이전트가 "생각 → 행동 → 관찰"을 반복하는 방식을 코드로 이해합니다.
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Reason + Act의 합성어, ReAct 패턴. AI 에이전트가 "생각 → 행동 → 관찰"을 반복하는 방식을 코드로 이해합니다.
LLM에 새로운 지식을 넣을 때, 파인튜닝과 RAG 중 뭘 골라야 할까? 각각의 장단점, 비용, 적용 시나리오를 비교합니다.
AI 에이전트 하네스(Harness)란 무엇인가. 평가, 가드레일, 툴 통합, 컨텍스트 관리까지 — 신뢰할 수 있는 에이전트를 만드는 핵심 개념.
NPU(신경망 처리 장치)의 구조, GPU와의 차이, 엣지 AI에서의 활용 사례까지. 온디바이스 AI를 이해하기 위한 첫걸음.
Nous Research의 Hermes 모델 시리즈 소개. 파인튜닝 데이터, 평가, 실전 사용 후기까지 정리합니다.
OpenClaw 프로젝트 소개, 디렉토리 구조, 첫 PR 올리기까지. 오픈소스 AI 도구를 만들고 싶은 분들을 위한 입문 가이드.
OpenClaw 프로젝트 — 오픈소스 AI 도구 개발과 실험 기록
OpenClaw 시작하기 — 오픈소스 AI 도구 빌드의 첫걸음
Hermes — 모델/프레임워크 사용기, 파인튜닝, 평가
Hermes 모델 — 오픈소스 LLM의 새로운 기준
AI 업계 동향 — 새로운 모델, 서비스, 연구 하이라이트
2026년 1월 AI 뉴스 다이제스트 — 한 달치를 10분으로
NPU 아키텍처, 엣지 AI, 온디바이스 추론 학습 노트
NPU vs GPU — 엣지 AI 시대의 새로운 컴퓨팅
AI 에이전트 평가·하네스 설계, 테스트 자동화, 신뢰성 공학
하네스 엔지니어링 — AI 에이전트의 신뢰성을 만드는 법
자율 에이전트 설계 — ReAct, Tool use, Multi-agent 오케스트레이션
ReAct 패턴 — AI 에이전트의 가장 기본이 되는 사고방식
대규모 언어 모델의 모든 것 — 개념, 논문, 실습, 팁
파인튜닝 vs RAG — LLM에 지식을 넣는 두 가지 방법
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