AI 에이전트 기초 총정리: LLM·컨텍스트 윈도우·RAG·벡터DB·LangChain·MCP 한 번에
하나의 사내 챗봇 프로젝트로 LLM, 컨텍스트 윈도우, 임베딩, RAG, 벡터 DB, LangChain, LangGraph, MCP, 프롬프트 엔지니어링까지 AI 에이전트의 기초 개념을 처음부터 끝까지 정리했습니다.
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하나의 사내 챗봇 프로젝트로 LLM, 컨텍스트 윈도우, 임베딩, RAG, 벡터 DB, LangChain, LangGraph, MCP, 프롬프트 엔지니어링까지 AI 에이전트의 기초 개념을 처음부터 끝까지 정리했습니다.
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IBM이 꼽은 핵심 AI 용어 7가지를 정리한다. 에이전트형 AI, 추론 모델, 벡터 데이터베이스, RAG, MCP, 전문가 혼합(MoE), 그리고 초지능(ASI)까지 개념을 한국어로 풀었다.
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구글 Looker를 LLM·AI 에이전트와 연결하는 첫걸음을 정리했다. 오픈소스 ADK와 MCP toolbox로 자격증명 보안, tools.yaml 도구 정의, 로컬 에이전트 실행까지의 과정을 단계별로 소개한다.
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티나 황이 제시하는 2026년 AI 스킬 로드맵. 투자·프롬프팅·핵심 도구 마스터의 기초부터, AI 에이전트 활용의 중급, 직접 에이전트와 MCP·AI 코딩을 만드는 고급까지 단계별로 정리한다.
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MCP 앱과 ChatGPT 앱이 대화 안에 인터랙티브 UI를 넣을 때 iframe을 이중으로 중첩하는 이유를 Alpic CTO가 설명한다. CSP의 script-src 서명 요구, 동일 출처 문제, 샌드박스 trade-off가 그 배경이다.
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디자인 시스템과 컨텍스트 엔지니어링, MCP를 결합하면 비전문가도 AI 에이전트로 규칙을 지키는 소프트웨어를 만들 수 있다. IBM이 그 원리를 레고에 빗대 쉽게 풀어낸다.
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금융시장의 중심에 있는 LSEG가 OpenAI와 함께 'AI의 신뢰는 데이터의 신뢰에서 시작된다'는 원칙으로 AI를 확장한다. MCP로 ChatGPT에 신뢰 데이터를 연결하고 출시 주기를 2주로 줄인 변화를 정리했다.
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에이전트가 웹을 쓰려고 DOM·스크린샷을 헤매는 시대를 끝낼 WebMCP. 구글 크롬의 타라 아젬앙이 선언적·명령형 API와 데모로 웹을 에이전트용 도구로 바꾸는 법을 설명한다.
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