Agent Runtime
모델 호출을 입력, 도구, 권한, 기록, 비용 계층과 함께 실행하는 작업 환경입니다.
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반복해서 등장하는 AI agent, RAG, evaluation, workflow 개념을 글 아카이브와 연결한 evergreen 노트입니다.
모델 호출을 입력, 도구, 권한, 기록, 비용 계층과 함께 실행하는 작업 환경입니다.
모델 답변 전에 외부 문서를 검색해 문맥으로 붙이는 생성 아키텍처입니다.
LLM 답변과 검색 품질을 배포 가능한 기준으로 반복 측정하는 체계입니다.
계획, 실행, 검증, 기록을 반복 가능한 작업 루프로 묶는 운영 장치입니다.
프롬프트를 질문이 아니라 입력, 출력, 제약, 검증 조건이 있는 작업 명세로 다루는 방식입니다.
LLM 응답을 자유 텍스트가 아니라 검증 가능한 데이터 계약으로 받는 패턴입니다.
모델이 호출할 수 있는 기능을 권한, schema, 감사 로그가 있는 실행 경계로 분리하는 기준입니다.
작업 중 얻은 사실과 판단을 다음 실행에서 재사용할 수 있게 승격하는 메모리 계층입니다.