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What EVERYONE is Missing with AI Agents - Memory + Tools that Scale

Published:  at  05:19 PM
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영상 링크: What EVERYONE is Missing with AI Agents - Memory + Tools that Scale
채널명: Cole Medin

모두가 놓치고 있는 AI 에이전트의 핵심: 대규모 확장 가능한 메모리와 도구 연결 핵심 요약


세부 요약 - 주제별 정리

기존 AI 에이전트와 MCP 서버는 단일 사용자만을 염두에 두고 설계되어 한계가 뚜렷함

하드코딩된 도구 연결 방식은 대규모 서비스에 적합하지 않음

사용자별 계정 연동이 필요할 때 기존 방식으론 확장과 보안 모두가 문제임

Arcade 플랫폼은 동적 자격 증명 관리를 통해 대규모 에이전트 서비스를 실현함

Langgraph와의 통합으로 워크플로우 시각화 및 설계가 쉬워짐

에이전트의 실제 작동 흐름은 첫 사용 시 인증 → 도구 호출이 자동화됨

Arcade와 Langgraph 결합으로 대규모 사용자별 작업 대행이 가능해짐

장기 메모리 기능 추가로 에이전트가 초개인화 서비스를 제공할 수 있음

전체적으로 Arcade와 Langgraph는 대규모 AI 에이전트 구현의 핵심 인프라를 제공함


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