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MCP 기반 에이전트의 토큰 사용 최적화 패턴. 업프론트 로딩 문제 정량화와 4가지 기법(Progressive Discovery, 툴 압축 프록시, Code Execution, 프롬프트 캐시 정합성)으로 토큰 오버헤드를 70-98% 절감한다.
Kagent를 활용한 Kubernetes 환경에서의 AI 에이전트 선언적 관리 아키텍처 및 오케스트레이션 패턴
Bedrock + Neptune + OpenSearch + AgentCore + TimeStream (콜드체인) + Glue (BU 간 ETL)
한 OPENPOINT 회원이 7-Eleven → 까르푸 → Starbucks → Donut 가로지르는 단일 KG 행동 분석