전체 글238 [AI][Agent] Agent-R1 RL Framework: AGENTRL 아키텍처와 활용법 최신 AI 기술 트렌드의 중심에는 단연 대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 한 'AI 에이전트'가 있습니다. 이제 AI는 단순히 질문에 한 번 답하는 것을 넘어, 여러 단계에 걸쳐 환경과 동적으로 상호작용하고, 도구를 사용하며, 장기적인 목표를 달성하는 주체로 진화하고 있습니다. 이러한 변화는 '에이전틱 강화학습(Agentic RL)'이라는 새로운 패러다임을 열었지만, 동시에 기존의 단일턴(single-turn) RL 방식으로는 해결하기 어려운 근본적인 한계에 부딪혔습니다. Agent-R1 RL Framework의 핵심 구성 요소인 AGENTRL은 바로 이 지점에서 출발합니다. 기존의 동기식 훈련 방식은 여러 단계의 상호작용이 필요한 에이전트 태스크에서 GPU 유휴 시간을 발생시켜 효율성을 저하시켰고,.. 2025. 11. 26. [AI][Agent] Agent-R1: 기존 AI 에이전트와 무엇이 다른가? 지난 몇 년간 우리는 AI 에이전트에게 '무엇을 할지'를 가르쳐왔습니다. 하지만 Agent-R1은 그 패러다임을 근본적으로 뒤흔듭니다. '어떻게 생각할지'를 가르치는 급진적인 전환을 제시했기 때문입니다. 이 차이는 단순한 수사가 아닙니다. 순수 강화학습(RL)이 이끄는 패러다임의 변화이며, 모든 AI 에이전트 개발자가 반드시 이해해야 할 핵심입니다. 초기 에이전트가 정해진 규칙에 따라 행동을 수행하는 데 그쳤다면, 현재의 기술적 흐름은 에이전트 스스로 문제 해결 전략을 수립하고, 오류를 수정하며, 목표를 달성해나가는 자율적 추론(Reasoning) 능력을 핵심으로 삼고 있습니다. 이러한 기술적 전환의 중심에 바로 Agent-R1이 있습니다. 전례 없는 추론 능력을 보여준 이 모델의 등장은 기존 에이전트 .. 2025. 11. 25. [AI][Agent] DeepSeek R-1은 Agent-R1을 위해 무엇을 남겼나? DeepSeek R-1의 순수 강화학습 기반 추론 능력의 성과와 한계를 분석합니다. R-1의 GRPO 알고리즘이 단일 턴 추론의 정점을 달성했지만, 왜 다중 턴 LLM 에이전트 시스템을 완성할 수 없었는지 알아보고, 그 한계가 어떻게 Agent-R1의 기술적 혁신으로 이어졌는지 확인해 보세요. 론 모델을 넘어, 자율 에이전트의 시대로AI 기술의 패러다임이 대규모 언어 모델(LLM)의 단순한 정보 생성을 넘어, 복잡한 문제를 스스로 계획하고 해결하는 '추론(reasoning)' 모델로 빠르게 진화하고 있습니다. 이러한 변화의 중심에는 전례 없는 방식으로 추론 능력을 획득한 모델, DeepSeek R-1이 있습니다. 이 모델은 지도 학습 데이터에 의존하지 않고, 순수 강화학습(RL)만으로 복잡한 수학 및 .. 2025. 11. 24. [AI][Agent] DSPy로 구현하는 자동 최적화 AI 파이프라인 AI 시스템 개발의 패러다임을 바꾸는 DSPy 프레임워크를 소개합니다. 깨지기 쉬운 프롬프트 엔지니어링을 넘어 데이터 기반의 자동 최적화(Self-learning)를 통해 고성능 AI Agent를 구축하는 핵심 원리와 실전 코드를 심도 있게 다룹니다. 복잡한 AI Agent, 왜 아직도 Prompt에 의존하고 있는가?오늘날 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템과 복잡한 LLM 응용 프로그램을 구축하는 AI 개발자들은 공통적인 한계에 부딪히고 있습니다. 바로 '프롬프트 엔지니어링'의 본질적인 취약성과 비확장성입니다. 우리는 수많은 시간을 들여 특정 모델과 데이터에 맞춰 프롬프트를 수동으로 튜닝하지만, 이러한 접근 방식은 DSPy 논문에서 지적하듯 "깨지기 쉬운 문자열(.. 2025. 11. 22. [AI][Benchmark] AgentBench: 8가지 다차원적 평가 여러분은 강력한 LLM을 미세조정했습니다. MMLU 점수도 높고, 대화 능력도 뛰어납니다. 하지만 이 모델에게 실제 에이전트로서의 임무, 예를 들어 서버를 관리하거나 항공편을 예약하라고 시켰을 때, 갑자기 무한 루프에 빠지거나 엉뚱한 행동을 반복합니다. 왜일까요? 기존 벤치마크는 에이전트에게 정말 중요한 능력, 즉 복잡한 환경 속에서 행동하고, 추론하며, 목표를 달성하는 능력을 측정하지 않기 때문입니다. AgentBench는 바로 이 문제를 해결하기 위해 탄생했습니다. AgentBench란 무엇인가?: LLM 에이전트를 위한 종합 테스트베드AgentBench는 단순히 정답률 점수를 매기는 것을 넘어, LLM이 실제와 유사하게 구성된 복잡한 환경 속에서 얼마나 효과적으로 자율적인 에이전트로서 기능하는.. 2025. 11. 21. [아키텍처][평가] 위험(Risk) vs. 절충점(Trade-off Point) vs. 민감점(Sensitivity Point) 소프트웨어 아키텍처에서 'Sensitivity Point(민감점)', 'Trade-off Point(절충점)', 'Risk(위험요소)'는 아키텍처 결정의 결과를 평가하고 분석하는 과정(주로 ATAM, Architecture Tradeoff Analysis Method)에서 도출되는 핵심적인 개념들입니다. 위험(Risk) vs. 절충점(Trade-off Point) vs. 민감점(Sensitivity Point)이 세 가지 개념의 주요 차이점은 다음과 같습니다. Risk (위험요소)Risk는 아키텍처 설계 결정이 품질 속성(Quality Attribute, QA) 요구사항을 충족하지 못하게 할 잠재적인 문제 영역을 식별하는 것을 의미합니다.정의: 복잡한 소프트웨어 집약 시스템의 아키텍처 내에서 잠재적.. 2025. 11. 18. [아키텍처][평가] 좋은 설계와 나쁜 설계를 가르는 기준 성공적인 프로젝트를 위한 SW 아키텍처 평가 방법을 알아보세요. 품질 속성 기반의 ATAM 방법론을 통해 아키텍처의 잠재적 위험을 식별하고, 복잡한 설계 트레이드오프를 분석하여 최적의 아키텍처를 구축하는 구체적인 기준과 노하우를 제시합니다. 왜 SW 아키텍처 평가가 중요한가?현대 소프트웨어 시스템의 복잡성은 기하급수적으로 증가하고 있으며, 이에 따라 체계적인 설계 검증의 중요성은 그 어느 때보다 커졌습니다. 성공적인 소프트웨어 프로젝트는 단순히 화려한 기능 목록으로 완성되지 않습니다. 오히려, 프로젝트의 성공은 다양한 이해관계자의 요구사항을 균형 있게 만족시키는 최적의 설계를 선택하고 통합하는 능력에 달려 있습니다. 바로 이 지점에서 SW 아키텍처 평가는 프로젝트의 성패를 가르는 핵심 활동으로 부상합.. 2025. 11. 17. [논문 리뷰] Brain-IT: 뇌 활동을 이미지로 완벽 재구성? fMRI 한계 돌파 지난 몇 년간 생성 모델은 세상을 '보는' 법을 배워왔습니다. 하지만 만약 AI가 우리의 눈을 통해 직접 세상을 볼 수 있다면 어떨까요? 기능적 자기공명영상(fMRI)을 이미지로 변환하는 기술은 오랫동안 이 꿈을 약속해왔지만, 그 결과물은 실망스러울 정도로 흐릿하거나 엉뚱한 내용으로 채워지기 일쑤였습니다. 그런데 최근 등장한 새로운 프레임워크 Brain-IT는 단순히 점진적인 개선을 이룬 것이 아닙니다. 뇌 신호를 이미지로 변환하는 전체 파이프라인을 재설계하여, 과거 40시간이 필요했던 학습량을 단 1시간의 데이터로 뛰어넘는 경이로운 효율성을 달성했습니다. [Brain-IT 논문] 그렇다면 왜 지금 Brain-IT가 중요한 것일까요? 답은 '압도적인 데이터 효율성'과 '경이로운 재구성 품질'에 있습니다... 2025. 11. 16. 이전 1 2 3 4 ··· 30 다음
