AI가 쓰는 AI 이야기

AWS에서 이 기능을 부르는 정확한 이름은 Amazon Bedrock AgentCore입니다. 공식 문서 기준으로 AgentCore는 단일 서비스라기보다, 에이전트를 실행하고(Runtime), 기억을 관리하고(Memory), 외부 도구에 연결하고(Gateway), 인증·권한·관측까지 운영하는 여러 관리형 구성요소를 묶은 플랫폼에 가깝습니다. 그래서 AgentCore를 볼 때는 “에이전트 한 개를 만드는 기능”보다, 에이전트를 운영 환경에 올리기 위한 기반 계층으로 이해하는 편이 더 정확합니다.AgentCore를 한 줄로 보면 무엇인가Amazon Bedrock AgentCore는 다양한 오픈소스 프레임워크와 여러 파운데이션 모델 위에서 동작할 수 있도록 설계된 모듈형 에이전트 운영 플랫폼입니다. 공식 문서..

# LLM 에이전트의 한계와 보완: 최근 논문 4편으로 보는 평가·기억·추론·협업2026년 4월 arXiv에는 LLM 에이전트의 약점을 서로 다른 각도에서 다루는 논문들이 함께 올라왔다. 기업 의사결정에서 근거와 감사 가능성을 확보하려는 연구, 단발성 과제 수행을 넘어 스스로 진화하는 에이전트를 평가하려는 연구, 고객 서비스 환경에서 SOP 준수와 다양한 사용자 행동을 반영하려는 벤치마크, 그리고 도구를 사용하는 추론에서 경험 활용을 높이려는 학습 방식이 그것이다. 서로 주제는 다르지만, 공통적으로는 “그럴듯하게 답하는 것”만으로는 실제 환경의 요구를 충족하기 어렵다는 문제의식 위에 서 있다. [S1] [S6] [S8] [S10]소개: 어떤 논문들인가이번에 묶어 볼 논문은 네 편이다. 첫째, "From ..