이 레포지토리는 LLMs를 사용해 무언가를 구축할 때 정말 보물창고 같은 곳입니다.

또 다른 'AI 에이전트 101' 같은 튜토리얼 대신...

실제로 클론하고, 수정하고, 배울 수 있는 100개 이상의 프로덕션 레디 예제들을 얻을 수 있습니다.

내부적으로는 다음 내용들을 찾을 수 있습니다:

• 멀티 에이전트 시스템 (multi-agent systems)
• MCP 앱 (MCP apps)
• RAG 아키텍처 (RAG architectures)
• 메모리 (memory)
• 음성 에이전트 (voice agents)
• 브라우저 에이전트 (browser agents)
• 생성형 UI (generative UI)
• 코딩 에이전트 (coding agents)
• 항상 작동하는 에이전트 (always-on agents)
• 에이전트 스킬 (agent skills)
• 파인튜닝 예제 (fine-tuning examples)

AI를 배우는 가장 빠른 방법은 튜토리얼을 보는 것이 아닙니다.

실제 코드를 읽고, 그것을 부수어보고, 자신만의 것을 구축하는 것입니다.

이 레포지토리가 청사진(blueprint)을 제공합니다.

북마크 해보시길 강력히 추천합니다.

100% 오픈 소스입니다.

레포지토리 링크: https://t.co/JbLdYpGTQ9

그렇다고 해도, 저는 AI 엔지니어링의 다음 진화 단계에 대한 심층 분석을 작성했습니다: 프롬프트에서 루프(loops), 하네스(harnesses), 그리고 그래프 기반 실행으로 이동하는 것입니다.

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