AI Agent 실무 구현 개념 MOC

실무 AI Agent 구현에서 반복해서 등장하는 프레임워크, 설계 패턴, Python 개념을 모은 인덱스이다.

검색 / RAG

• Hybrid RAG Search
• BM25
• BGE-M3
• Qdrant
• Reciprocal Rank Fusion
• Agentic Search Tool
• GraphRAG
• Lexical Graph RAG
• Query Transformation
• Grounded Generation
• Graph Data Modeling
• Graph Traversal Retrieval
• Retrieval Evaluation
• 임베딩(Embedding)
• 벡터 데이터베이스
• 코사인 유사도
• 구조화 검색 채널
• TF-IDF
• 한국어 토크나이징과 BM25

벡터 인덱스 / Qdrant 실무 (Database/Vector/)

• ANN(근사 최근접 이웃)
• Small World 그래프
• HNSW
• HNSW 파라미터
• Recall과 ef 튜닝
• Qdrant Point와 Payload
• Qdrant query_points
• Qdrant 메타데이터 필터
• Payload Index
• Pre-filtering vs Post-filtering
• score_threshold
• Qdrant 인덱스 재빌드 전략

데이터베이스 기초 (Database/)

전체 지도는 데이터베이스 MOC. 폴더는 Foundations · SQL · NoSQL · Index · Vector · Patterns로 나뉜다.

• 쿼리(Query)
• SQL · SQL 실행 순서 · JOIN · 트랜잭션(ACID)
• MongoDB → MongoDB MOC (문서 모델 · 쿼리/갱신 연산자 · CRUD · 커서 · 집계 · 인덱스 · 모델링 · 예외 · mongosh)
• 인덱스(Index) · B-tree · 복합 인덱스 · 유니크 인덱스 · 풀 스캔(Full Scan) · explain과 실행 계획
• RDBMS vs Document DB

저장소 실무 패턴 (Database/Patterns/ · 메서드·코드 예시)

• MongoDB CRUD 메서드 · Qdrant 메서드 사전 · LangChain VectorStore 메서드
• AI Agent 컬렉션 지도
• Mongo 스키마 레지스트리
• Repository 패턴과 Port
• Snapshot 캐시와 무효화
• Degraded와 fail-soft 저장소
• Seed 배포와 멱등 동기화
• 임베딩 모델 로딩 패턴

LangGraph / Tool

• LangGraph Agent Loop
• LangGraph State Reducer
• LangGraph StateGraph
• LangGraph ToolNode
• LangGraph Command
• LangGraph Send
• LangGraph Durable Execution
• LangChain @tool
• Tool Observability Wrapping
• Tool Execution Policy
• Concurrent Tool Execution
• SSE 기반 Agent Streaming

계약 / 가드레일

• Contract-first Workflow
• Block Contract
• Block Manifest
• Contract Guardrail Pipeline
• Guardrails
• Configuration Merge Pipeline
• Lightweight Intent Handler
• Rule-based Shortcut
• Prompt Context Builder
• Context Engineering
• Prompt-to-Action Planning
• Action Parser
• Capability Catalog
• Specialist Agent Pattern
• Response Builder Pattern
• Early Guard Pattern
• Advisory Short-circuit
• Pre-validation Normalizer
• Post-merge Normalizer
• Profile-based Input Sanitization
• No-op Change Guard
• Workflow Action
• Agent 응답 정규화

데이터 프로파일 / 세션 메모리

• Dataset Profiling
• Data-aware Prompting
• User Preference Locking
• Session Context Store
• Negative Feedback Memory

Python 구현 패턴

• Protocol
• TypedDict
• Annotated
• Literal
• ContextVar
• field(default_factory)
• Double-Checked Locking
• Lazy Initialization
• Singleton Pattern
• Registry Pattern
• Factory Pattern
• Mixin
• getattr Lazy Import
• object.setattr
• functools.wraps
• threading.RLock
• copy.deepcopy
• json.dumps
• json.loads
• str.removeprefix
• async-await
• asyncio.gather와 병렬 실행
• Async Resource Lifecycle
• dataclass
• Enum
• TypeVar와 제네릭
• Pydantic
• Pydantic v2 메서드 사전
• collections.defaultdict
• OrderedDict와 LRU 캐시
• hashlib과 결정적 ID

LLM 런타임 / sLLM · Ollama

• Ollama
• sLLM(소형 LLM) 운용
• 컨텍스트 윈도우와 num_ctx
• LLM 샘플링 파라미터
• LLM 호출 원장과 예산
• LLM Provider 추상화
• LLM Routing
• Cost와 Token

구조화 출력 (JSON 계약)

• Structured Output
• with_structured_output
• Structured Output 정규화
• JSON Schema
• Pydantic v2 메서드 사전

운영 / 관측

• Observability
• AI Pipeline Error Normalization
• Fail-soft
• AI Workflow 테스트 하니스
• Evaluation
• Grounded Generation
• Retrieval Evaluation

Runtime / 상호운용성

• Prompt Caching
• LLM Routing
• Agent Middleware
• MCP(Model Context Protocol)
• MCP Security
• A2A 프로토콜
• SKILL