구글이 꿈꾸는 '에이전트 검색 포털'의 검색 엔진(일 것 같은) A2A의 모든 것
UI vs. API 기반 상호작용의 차이, LLM의 함수 호출, 에이전트의 자율적 '액션'을 위한 오픈소스 프레임웍들
외부의 피드백이 없어도 '자기 수정'하는, 더 신뢰성이 높고 더 자율적인 시스템의 핵심 기제
MCP의 정체, 에이전틱 워크플로우에서 MCP의 역할, 적용할 때 고려 사항
더 정확하면서도 잘 적응하는 '계획'을 세우게 하는 법 + 강화학습 기반의 DeepSeek 추론 훈련
'추론 (Reasoning)'한다는 건 구체적으로 뭘까요? ‘생각의 모드'에 대해 논의해 봅시다.
'메모리'의 유형, LLM에서 '메모리'의 모드, 그리고 AI가 '기억'에 미치는 영향
'고정된 규칙'에서 '다이나믹한 추론'으로 진화해 가는 현대적인 AI 에이전트
엔비디아의 전략을 만들어가는 젠슨 황의 접근 방법
'프로파일링'이 AI 에이전트의 캐릭터, 환경 인식, 그리고 의사 결정에 중요한 이유
'AI 에이전트'가 작동하는 전체 그림, 그리고 필요한 구성 요소를 알아봅시다
'자비스'의 역사, 그리고 Physical Intelligenced의 π0 딥다이브
