지식 그래프를 활용한 에이전틱 AI 시스템 구축 방법을 설명합니다.
Cassie Shum은 에이전틱 시스템의 중요한 기반으로 지식 그래프의 필요성을 논의합니다. 기본 RAG를 넘어 4가지 실용적인 아키텍처 패턴인 컨텍스트 번들링, 의사 결정 출처, 진리로서의 코드, 에이전트 가시성을 설명하며, 엔지니어링 하네스를 통해 피드백 루프를 간소화하고 시스템 신뢰성을 유지하는 방법을 시연합니다.
Discusses building agentic AI systems using knowledge graphs.
Cassie Shum discusses the importance of knowledge graphs as a foundation for agentic systems. She explains four practical architectural patterns: context bundling, decision provenance, code as truth, and agent visibility, moving beyond basic retrieval-augmented generation (RAG). The presentation demonstrates how an engineering harness based on a knowledge graph can streamline feedback loops, optimize token usage, and maintain reliability of the system.