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MCP는 세션 기반 프로토콜이므로 세션 생명주기라는 개념을 포함한다. 생명주기란 세션이 생성되고, 활성화되고, 비활성화되고, 최종적으로 종료되는 전체 과정을 의미한다.

MCP는 AI 모델과 외부 자원간 맥락 정보를 일관된 형태로 주고받을 수 있도록 정의한 표준 규약이다

MCP는 AI 모델과 외부 자원간 맥락 정보를 일관된 형태로 주고받을 수 있도록 정의한 표준 규약이다

Test Engineer to AI Engineer

Agent의 추론 패턴은, Agent가 주어진 목표를 달성하기 위해 어떻게 생각하고, 계획하며, 행동할지 결정하는 내재된 작동 방식 또는 로직의 구조로 인간의 사고 과정 또는 컴퓨터의 운영체제(OS)와 유사한 역할을 한다.

Agent는 맥락 유지대화의 흐름과 핵심 정보의 지속적 파알을 위해 short-term memory, long-term memory를 구현한다

Agent의 평가는 AI Agent 특성상 단순한 정답 비교(pass, fail) 방식이 아니라 agent가 어떤 과정을 통해 답을 만들었는지 평가해야한다. 전통적인 unit test는 deterministic 하지만 LLM 기반 agent는 확률적이므로, 의사결정 과제 자체를 평가한다.

Multi Agent Systems는 자율적인 Agent가 협력하여 목표를 달성하는 시스템으로, Decentralized Control, Local Views, Emergent Behavior 세 가지 주요 특징을 가지고 있다