구글 ADK 다중 에이전트 파이프라인 튜토리얼: 데이터 로딩, 통계 테스트, 시각화 및 보고서 생성
이 튜토리얼에서는 구글 ADK를 활용한 고급 데이터 분석 파이프라인을 구축하고, 실제 분석 작업을 위한 다중 에이전트 시스템으로 구성하는 방법을 설명합니다.
이 튜토리얼에서는 구글 ADK를 활용한 고급 데이터 분석 파이프라인을 구축하고, 실제 분석 작업을 위한 다중 에이전트 시스템으로 구성하는 방법을 설명합니다.

구글 AI 연구팀이 협업, 창의성, 비판적 사고를 측정하기 위한 LLM 기반의 Vantage 프로토콜을 제안했다. 기존의 표준화된 테스트로는 이러한 내구성 있는 기술을 평가하기 어렵다는 점을 강조하고 있다.
ServiceNow의 연구팀이 DRBench를 공개했다. 이는 공개 웹과 기업 내부 데이터를 종합적으로 활용해 보고서 작성을 요구하는 기업과제에 대한 “심층 연구” 에이전트를 평가하기 위한 벤치마크 및 실행 환경이다. DRBench는 기업 스타일의 다양한 워크플로우를 구현하여 에이전트가 파일, 이메일, 채팅 로그, 클라우드 저장소를 검색, 필터링 및 속성을 할 수 있도록 한다.

Claude 데스크톱을 Tavily AI의 Model Context Protocol (MCP) 서버와 Smithery 클라이언트를 사용하여 실시간 웹 검색 및 콘텐츠 추출 기능에 연결하는 방법에 대한 실습 튜토리얼. Tavily 홈페이지 및 대시보드를 살펴보고 개발자 API 키를 생성한 후 Tavily MCP 서버를 탐색하는 과정 포함.