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개요AgentBench는 대규모 언어 모델(LLM)의 실제 에이전트 수행 능력을 종합적으로 평가하기 위해 설계된 멀티태스크 벤치마크입니다. 단순 지식 회상이나 논리적 질의응답을 넘어, 다양한 환경에서의 문제 해결 능력, 협업, 도구 사용, 웹 인터페이스 조작 등 실제 작업 기반의 '에이전트 역할 수행 능력'을 정량화하고 비교할 수 있도록 설계되었습니다.1. 개념 및 정의AgentBench는 언어 모델이 다양한 도메인의 시뮬레이션 환경에서 실제 에이전트처럼 행동하는지 평가하는 프레임워크입니다.벤치마크 성격: 능동적 과제 해결, 다중 인터페이스 활용, 지능적 선택 평가목적: 실세계 태스크 기반의 LLM 에이전트 품질 측정범위: 8개 카테고리, 51개 에이전트 태스크로 구성2. 특징 항목 AgentBench..

개요LangChain은 대형 언어 모델(LLM)을 실제 애플리케이션 수준으로 확장 가능하도록 돕는 오픈소스 프레임워크입니다. 단순한 프롬프트 호출을 넘어서, 외부 데이터 연결, 도구 사용, 멀티스텝 추론, 메모리 유지, 에이전트 기반 설계를 가능하게 합니다. LLM 오케스트레이션 분야에서 가장 널리 사용되는 프레임워크로, AI 챗봇, 문서 검색, 자동화 업무 시스템 등에 폭넓게 활용됩니다.1. 개념 및 정의LangChain은 Python 및 JavaScript에서 사용할 수 있으며, LLM을 중심으로 다양한 컴포넌트(메모리, 툴, 에이전트 등)를 조합해 복잡한 워크플로우를 구성할 수 있도록 설계된 프레임워크입니다.프롬프트 템플릿, 체인(chain), 메모리, 툴, 에이전트 등 다양한 구성 요소를 통해 L..

개요LLM 오케스트레이션(Orchestration)은 하나의 대형 언어 모델(Large Language Model)이 아닌 여러 LLM을 조율하여 복잡한 업무를 수행하거나, LLM과 외부 도구를 결합해 확장된 인공지능 서비스를 구축하는 기술 전략입니다. LangChain, Semantic Kernel, CrewAI 등의 프레임워크가 대표적으로 활용되며, AI 에이전트, 챗봇, 검색 강화 생성(RAG) 등 고도화된 애플리케이션 구현의 핵심입니다.1. 개념 및 정의LLM 오케스트레이션은 단일 LLM의 한계를 극복하고, 다양한 언어 모델과 도구, API, 데이터 소스들을 통합하여 복합적인 태스크를 수행할 수 있도록 하는 시스템 아키텍처입니다.기본적으로는 LLM의 입력/출력을 관리하고, 필요시 외부 메모리, 데..

개요MCP(Model Context Protocol)는 대형 언어 모델(LLM)과 외부 데이터 소스 및 도구 간의 통합을 표준화하는 개방형 프로토콜입니다. 이를 통해 AI 애플리케이션이 다양한 데이터 소스와 도구에 쉽게 연결되어, 보다 정확하고 풍부한 정보를 제공할 수 있습니다. MCP는 AI 애플리케이션과 데이터 소스 간의 연결을 표준화하여, 개발자가 각 데이터 세트에 대한 맞춤형 코드를 작성해야 하는 부담을 줄여줍니다.1. 개념 및 정의MCP는 AI 모델이 외부 데이터 소스 및 도구와 상호 작용할 수 있도록 지원하는 개방형 프로토콜입니다. 이를 통해 AI 애플리케이션은 다양한 데이터 소스에 쉽게 연결되어, 보다 정확하고 풍부한 정보를 제공할 수 있습니다.Model: AI 모델 또는 에이전트가 질문을 ..

개요Manus는 사용자의 단순 명령이나 지시를 넘어서 실제 실행 가능한 작업 단위로 전환하는 범용 AI 에이전트입니다. 단순 정보 제공을 넘는 고차원의 AI 기능을 지향하며, 브라우저, 코드 편집기, 파일 처리 도구 등 다양한 외부 도구와 연동해 복잡한 업무를 자율적으로 수행할 수 있습니다. 본 글에서는 Manus의 개념, 기술 구조, 특징, 요금제 및 실제 활용 가능성에 대해 자세히 살펴봅니다.1. 개념 및 정의Manus는 GPT-4, Claude, Gemini 등의 대형 언어 모델(LLM)을 활용하여 사용자의 명령을 해석하고, 실제 외부 시스템을 통해 작업을 실행하는 **AI 실행 에이전트(Actionable AI Agent)**입니다. Hugging Face의 평가에서는 “가장 뛰어난 범용 에이전트..