메모리허브

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╔══════════════════════════════════════╗ ║ [프로듀서] → [카프카 브로커] → [컨슈머] ║ ║ ║ ║ 데이터 ──┬─→ 토픽A → 파티션1 ║ ║ ├─→ 토픽B → 파티션2 ║ ║ └─→ 토픽C → 파티션3 ║ ║ ║ ║ 실시간 스트리밍 데이터 처리 시스템 ║ ╚══════════════════════════════════════╝ 매일 쏟아지는 데이터 홍수 속에서 시스템이 무너지지 않고 버티는 비결..

╔═══════════════════════════════════════╗ ║ ║ ║ 📨 NATS JetStream ║ ║ ║ ║ [Publisher] → [Stream] → [Consumer]║ ║ ↓ ↓ ↓ ║ ║ 메시지 지속성 저장 구독자 ║ ║ ║ ║ ⚡ 빠르고 가볍고 강력한 메시징 ║ ║ ..

직접적인 도구 호출은 각 정의와 결과마다 컨텍스트를 소비합니다. 에이전트는 대신 도구를 호출하는 코드를 작성함으로써 더 효과적으로 확장됩니다. MCP에서 이를 구현하는 방법은 다음과 같습니다. Model Context Protocol(MCP)은 AI 에이전트를 외부 시스템에 연결하기 위한 개방형 표준입니다. 에이전트를 도구와 데이터에 연결하는 것은 전통적으로 각 쌍마다 맞춤형 통합이 필요했고, 이는 분산과 중복 작업을 초래하여 진정으로 연결된 시스템을 확장하기 어렵게 만들었습니다. MCP는 범용 프로토콜을 제공합니다. 개발자가 에이전트에 MCP를 한 번 구현하면 전체 통합 생태계가 열립니다. 2024년 11월 MCP 출시 이후 채택이 빠르게 이루어졌습니다. 커뮤니티는 수천 개의 MCP 서버를 구축했고, ..

_______________ / \ / GROK 4 FAST \ / ⚡ UPDATE ⚡ \|---------------------|| [■■■■■■■■■] 98% || COST REDUCTION || || [▓▓▓▓▓▓▓▓▓] 2M || TOKEN CONTEXT ||_____________________| | | /_\ /_\ 얼마전에 xAI가 조용히 공개한 Grok 4 Fast 업데이트를 보고 놀랐습니다. 2백만 토큰 컨텍스트 윈도우에, 정확도는 94%까지 올라가고, 가격은 98% 절감이라니. "이게 진짜 가능한 거야?" 싶었죠. ChatGPT나 Cl..

선생님 1명과 학생 최대 12명이 참여하는 수업에서, 선생님이 캔버스에 그린 그림을 거의 실시간(지연 1초 이내)으로 모든 학생에게 공유하는 웹 애플리케이션을 만들려고 합니다. 기본적으로 그림 그리기 권한은 선생님에게 있지만, 경우에 따라 학생이 그림을 그려 선생님에게 전달하기도 합니다. 전체 접속자는 1 대 12의 소규모이며, 실시간성이 매우 중요합니다 (1초 이내 반응). 이 시나리오에서 사용할 수 있는 웹 통신 기술로 WebSocket, WebRTC, Server-Sent Events (SSE), HTTP Polling(폴링) 등이 거론되는데, 각각의 장단점과 구현 시 고려사항을 비교해보겠습니다. 아래 표는 이러한 기술들을 주요 측면에서 비교한 것입니다:WebSocket vs WebRTC vs SS..

┌──────────────────────────────┐ │ Client Application │ │ ┌────────────┐ │ │ │ Stub │ │ │ └─────┬──────┘ │ └────────┼───────────────────────┘ │ Network ┌────────┼───────────────────────┐ │ ┌─────┴──────┐ │ │ │ Stub │ │ │ └────────────┘ │ │ Server A..

작성일: 2025년 9월 26일저자: Kenton Varda, Sunil Pai읽는 시간: 9분 우리 모두가 MCP를 잘못 사용하고 있었다는 사실이 밝혀졌습니다.현재 대부분의 에이전트는 MCP의 "도구"를 LLM에 직접 노출하는 방식으로 사용합니다. 하지만 우리는 다른 방법을 시도했습니다. MCP 도구를 TypeScript API로 변환한 다음, LLM에게 이 API를 호출하는 코드를 작성하도록 요청한 것입니다.결과는 놀라웠습니다. 도구를 직접 제공하는 대신 TypeScript API로 제공했을 때, 에이전트가 훨씬 더 많고 복잡한 도구를 처리할 수 있었습니다. 아마도 LLM의 학습 데이터에는 실제 TypeScript 코드가 엄청나게 많지만, 도구 호출의 인위적인 예시는 적기 때문일 것입니다. 이 접근 ..

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