하나의 질문, 수십 개의 분석: 왜 쪼개서 생각할까? AI Query Fan-Out 비밀
AI Query Fan-Out(쿼리 팬아웃)은 하나의 사용자 질문을 여러 개의 하위 질문(Sub-query)으로 분해하여 동시에 처리한 후 결과를 통합하는 AI 추론 기법입니다. 최근 OpenAI, Anthropic, Google Gemini, Perplexity, Glean, Cursor, Claude Code, LangGraph, CrewAI, Google ADK 등의 Agent 시스템에서 매우 많이 사용하는 핵심 패턴 중 하나입니다.Fan-Out 이란?사용자 질문"최근 1개월간 Apache Struts 취약점 동향과 공격사례, 탐지 방법, 대응방안을 알려줘"일반 LLM질문 ↓LLM ↓답변Fan-Out 방식질문 ↓ ┌──────────────┐ │ 취약점 동향 │ └──────────────┘..
2026. 5. 29.
OpenClaw와 Hermes로 시작하는 실행형 AI Agent 플랫폼 실전 도입
Hermes Agent와 OpenClaw는 직접 대체 관계라기보다 레이어가 다른 제품입니다. Hermes Agent는 학습 루프, 지속 메모리, 자동 생성 스킬, 스케줄 자동화, 다중 플랫폼 메시징 게이트웨이까지 포함한 자율 에이전트 런타임에 가깝고, OpenClaw는 여러 채팅 앱과 채널을 AI 에이전트에 연결하는 셀프호스팅 게이트웨이/컨트롤 플레인입니다. 그래서 Hermes는 “무엇을 어떻게 수행하고 학습할 것인가”가 중심이고, OpenClaw는 “어디서 들어오고 누구에게 어떻게 전달할 것인가”가 중심입니다.핵심 정의부터 정리하면Hermes Agent는 자가개선형 에이전트입니다. 문서에는 지속 메모리, 에이전트가 경험으로 스킬을 만들고 개선하는 학습 루프, 40+ 도구, 크로노(예약 실행), 서브에이..
2026. 5. 15.
