retrieval-index 태그 문서 248개

#anthropic #service-design #ai-architecture #agent-memory

Amazon Bedrock AgentCore harness is now generally available: Go from idea to production-grade agent in minutes

아마존 베드록 에이전트코어 하네스는 에이전트 실행에 필요한 모델, 도구, 메모리, 샌드박스, 관측성, 스킬 연결을 관리형 구성으로 묶어 아이디어 단계의 에이전트를 운영 가능한 형태로 빠르게 실행하게 해주는 서비스입니다.

aws.amazon.com

#agent-memory #context-compression #retrieval-index #llm

Beyond LoRA: Can you beat the most popular fine-tuning technique?

LoRA는 강력하고 대중적인 선택이지만, 동일 조건의 다차원 벤치마크에서는 과제와 우선순위에 따라 다른 PEFT 기법이 더 높은 성능이나 더 낮은 메모리 사용량을 제공할 수 있다.

huggingface.co

Introducing LangSmith’s No Code Agent Builder

LangSmith Agent Builder는 개발자가 아닌 비즈니스 사용자도 대화형 안내, 메모리, 도구 연결, 트리거 설정을 통해 코드 없이 에이전트를 만들 수 있도록 설계된 비공개 프리뷰 기능이다.

#agent-memory #agent-routing #context-compression #prompt-library

#service-design #ai-architecture #agent-memory #context-compression

Monitor and debug generative AI inference with SageMaker detailed metrics and Insights dashboard on CloudWatch

SageMaker AI의 상세 추론 지표와 CloudWatch의 SageMaker Insights 대시보드는 대규모 생성형 AI 추론 엔드포인트의 지연, 용량, 안정성 문제를 더 빠르게 모니터링하고 진단하도록 돕는다.

aws.amazon.com

Article2026년 6월 16일

Why Fleet Has General Purpose Chat and Specialized Agents

Fleet은 일회성·탐색형 업무에는 General Purpose Chat을, 반복적으로 맡겨야 하는 업무에는 지속 설정과 메모리를 갖춘 Specialized Agents를 쓰도록 두 에이전트 유형을 구분한다.

#agent-memory #agent-routing #context-compression #retrieval-index

Article2026년 6월 16일

Sharing LangSmith Benchmarks

LangChain 팀은 LangSmith에서 평가 데이터셋·결과·실행 트레이스를 공유하고, LangChain 문서 Q&A 벤치마크와 langchain benchmarks 패키지로 LLM 애플리케이션 아키텍처를 재현·비교할 수 있게 했다고 설명한다.

#anthropic #ai-architecture #agent-memory #context-compression

YouTube2026년 6월 16일

First Look at GLM-5.2: Open Weights Model On Par with Frontier Models?

First Look at GLM 5.2의 핵심은 open weights model이 장기 컨텍스트, 코딩, 도구 사용, 멀티모달 실사용 태스크에서 frontier models에 어느 정도 근접했는지를 초기 실험으로 확인한 데 있다.

Tonbi''s AI Garage

#anthropic-model-roadmap #frontier-model-evaluation #agent-systems #core-thesis

YouTube2026년 6월 16일

How I Put Hermes Agent Inside Excel (And Made It a Custom Function)

Hermes Agent Inside Excel의 핵심은 엑셀을 떠나지 않고 에이전트 채팅, 승인형 시트 편집, Custom Function 호출까지 연결해 반복 분석과 정리 작업을 줄이는 것이다.

Tonbi''s AI Garage

#frontier-model-evaluation #agent-systems #core-thesis #explainer

Aligning LLM-as-a-Judge with Human Preferences

LangSmith는 사람이 수정한 LLM as a Judge 평가 결과를 few shot 예시로 축적해, 별도의 반복적인 프롬프트 엔지니어링 없이 평가기를 인간 선호에 점진적으로 맞추는 self improving evaluator를 소개한다.

#agent-memory #context-compression #prompt-library #retrieval-index

#agent-deployment #llm #semiconductors #applications

Balance AI innovation and risk with ‘minimum viable governance’

MIT CISR 연구진은 생성형 AI 확산에서 혁신을 막지 않으면서 위험을 관리하려면 ‘최소 실행 가능 거버넌스’가 필요하다고 제안한다.

mitsloan.mit.edu

Build and deploy a RAG app with Pinecone Serverless

이 글은 Pinecone Serverless, LangServe, LangSmith를 조합해 프로토타입 수준의 RAG 데모를 운영 가능한 웹 서비스로 배포하는 흐름과 그 배경이 되는 생산 환경의 문제를 설명한다.

#service-design #ai-architecture #agent-deployment #agent-memory

Evaluating Deep Agents: Our Learnings

LangChain 팀은 네 가지 딥 에이전트 애플리케이션을 출시하며, 딥 에이전트 평가는 일반 LLM 평가보다 테스트별 성공 기준, 실행 범위 선택, 재현 가능한 환경 구성이 훨씬 중요하다는 점을 정리했다.

#ai-architecture #agent-memory #context-compression #retrieval-index

Generative AI: Not on the Sidelines, Not in Testing. On Air at TF1’s Evening News.

TF1 저녁 뉴스의 모션 디자이너 야신 타우픽은 생성형 AI가 실험이 아니라 실제 방송 제작에서, 속도보다 ‘이전에는 불가능했던 시각적 구현’을 가능하게 하는 도구라고 설명한다.

#privacy-design #agent-routing #llm #semiconductors

Improving Memory Retrieval: How New Computer achieved 50% higher recall with LangSmith

New Computer는 LangSmith로 Dot의 에이전트형 장기 메모리 검색과 대화 프롬프트를 실험·평가해 이전 기준 대비 재현율 50%, 정밀도 40% 향상을 달성했다.

#privacy-design #agent-memory #context-compression #prompt-library

Introducing End-to-End OpenTelemetry Support in LangSmith

LangSmith가 LangChain·LangGraph 애플리케이션을 위한 엔드투엔드 OpenTelemetry 지원을 추가해, LLM 애플리케이션의 추적 데이터를 표준 형식으로 수집·전송·시각화할 수 있게 했습니다.

#ai-architecture #agent-memory #agent-routing #retrieval-index

Introducing OpenTelemetry support for LangSmith

LangSmith가 OpenTelemetry 형식의 trace 수집을 지원해, OpenLLMetry 규약 기반의 LLM 모니터링과 시스템 telemetry를 LangSmith 안에서 함께 볼 수 있게 됐다는 발표입니다.

#agent-memory #context-compression #retrieval-index #llm

Recap of Interrupt 2025: The AI Agent Conference by LangChain

LangChain의 첫 산업 콘퍼런스 Interrupt 2025는 에이전트가 실제 프로덕션과 산업 현장으로 확산되고 있음을 보여주며, LangGraph·LangSmith·평가 도구 중심의 제품 출시를 함께 발표한 행사였다.

#ai-architecture #agent-routing #llm #semiconductors

Asymétrie des coûts offensifs et défensifs: repenser la stratégie de gestion des vulnérabilités…

생성형 인공지능과 코드 분석 모델이 제로데이 발견 비용을 급격히 낮추면서, 기업 보안은 주기적 패치 중심에서 실시간 노출 관리와 자율 방어 체계로 전환해야 한다는 주장이다.

#agent-memory #context-compression #retrieval-index #semiconductors

Derived Tables in SQL

Derived Table은 FROM 절 안의 서브쿼리로 만든 임시 가상 테이블이며, 복잡한 SQL을 집계·필터링·조인 단계로 나누어 더 읽기 쉽게 만드는 데 유용하다.

#semiconductors #applications #compute #agent-memory

I Spent a Week Inside RNNs — Here’s Everything That Finally Clicked

원문은 순서와 기억이 필요한 시퀀스 데이터를 설명하기 위해 RNN이 왜 등장했는지, 텍스트가 숫자로 변환되는 과정, 순전파와 시간 역전파, 기울기 문제, 그리고 이를 완화하기 위한 LSTM의 기억 구조를 초보자 관점에서 단계적으로 풀어낸다.

#service-design #ai-architecture #agent-memory #retrieval-index

Mashle Review Is Magic and Muscles Actually Worth Watching?

『마슐: 매직 앤 머슬』은 마법이 모든 것을 결정하는 세계에서 마법을 전혀 못 쓰는 주인공이 압도적인 근력과 무표정한 코미디로 문제를 해결하는, 단순하지만 자신이 무엇을 잘하는지 분명히 아는 작품으로 평가된다.

#semiconductors #applications #compute #agent-memory

Most RAG Problems Are Retrieval Problems. Here Are 8 Fixes That Worked for Me

이 글은 RAG 품질 문제의 상당수가 프롬프트나 모델보다 검색 실패에서 비롯되며, 근거 문서가 컨텍스트에 들어오도록 검색 파이프라인을 먼저 고쳐야 한다고 설명한다.

#agent-memory #context-compression #prompt-library #retrieval-index

vLLM Internalised: The Mechanics of Modern LLM Inference

vLLM은 KV 캐시를 작은 페이지로 관리하고 스케줄러가 토큰 예산을 배분함으로써, 단일 사용자 중심의 llama.cpp와 달리 GPU 위에서 다수의 동시 요청을 처리하도록 설계된 LLM 추론 엔진이다.

#ai-architecture #agent-memory #capex-cycle #retrieval-index

Article2026년 6월 11일

Full Text Search in SmithDB: Designing an Inverted Index for Object Storage

SmithDB는 객체 스토리지에 저장된 거대하고 중첩된 에이전트 trace JSON에서 빠른 전문 검색과 JSON 필터링을 제공하기 위해, Vortex 기반의 객체 스토리지 친화적 inverted index를 처음부터 설계했다.