A2A 튜토리얼 코드 톺아보기
구글의 A2A 프로토콜과 공식 튜토리얼 코드를 바탕으로 서버·클라이언트 구조를 살펴보았습니다. LangChain 에이전트를 A2A로 노출하고 호출하는 흐름도 함께 정리했습니다.
#A2A#LLM
70005분
필터 1
![[에이닷 4.0 QE 여정2] SPeCTRA 2.0 - 제5원소 Memory](https://devocean.sk.com/thumnail/2025/9/4/2c31238f96a0283c54b6415ae64ca78f9ec066e2fad0730076c9bef80f3b1956.png)
[에이닷 4.0 QE 여정2] SPeCTRA 2.0 - 제5원소 Memory
SPeCTRA 2.0에 Memory를 제5원소로 포함한 배경과 의미를 정리했습니다. 시퀀스·페르소나·시간 기반 검증과 Memory Safety 전략까지 소개했습니다.
#LLM#Memory
38005분
여러 에이전트를 활용한 Flowith의 차별화된 AI 서비스
Flowith는 캔버스형 UX에서 여러 에이전트를 병렬로 돌려 답변을 생성하는 AI 서비스입니다. 기존 LLM과 다른 신선한 구조지만, 비용이 늘어날 수 있다는 점은 감안해야 했습니다.
#LLM#UX/UI
69005분
Agentic AI 개념 정리: 에이전트와 워크플로우의 스펙트럼
Agent와 Workflow를 명확한 구분이 아닌 스펙트럼으로 바라보는 관점을 정리했습니다. 실제 서비스에서는 둘을 조합한 하이브리드 구조와 정보 흐름 설계가 중요하다고 설명합니다.
#LLM#agent
78005분
기억하는 AI : Agentic Memory 그리고 A-MEN
자율 에이전트에서 Agentic Memory가 장기 기억 역할을 하며 개인화 응답을 돕는 방식을 설명했습니다. A-MEM의 구조화된 노트, 링크, 검색 흐름도 함께 소개했습니다.
#LLM#agent
92005분