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[Author:] skanto

Agentic AI vs. AI Agents

Agentic AI vs. AI Agents

AI Agents typically focus on executing predefined tasks efficiently, automating repetitive workflows. On the other hand, Agentic AI interprets goals, plans across tools, makes independent decisions, and adapts in real time – bridging the gap between automation and true intelligence. This difference shapes how business can reduce costs, boost efficiency, and create experiences that feel less like command and more like collaboration.

Deploying WordPress using Docker

Deploying WordPress using Docker

Deploying WordPress with Nginx using Docker involves setting up multiple containers that work together. This typically includes a WordPress container (often using PHP-FPM), a database container (like MySQL or MariaDB), and an Nginx container to act as a reverse proxy. Here’s a general outline of the process: This setup provides a robust and scalable environment for running WordPress, leveraging Nginx for efficient request handling and Docker for containerization and isolation. You can further enhance this with SSL certificates (e.g., using Certbot in…

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Prompt Engineering

Prompt Engineering

When developing AI agents, understanding prompt engineering is essential. Prompt engineering is the key to effectively working with LLMs. It involves crafting inputs that guide these sophisticated AI systems to generate accurate and relevant responses. Mstering skill ensures that developers can leverage the full potential of LLMs, making interactions with AI more productive and precise. There is a. lot of hype surrounding prompt engineering, with numerous videos, blogs, and articles claiming to reveal its “secrets.” However, it’s important to be…

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왜, 초여름엔 흰꽃 나무들이 많을까?

왜, 초여름엔 흰꽃 나무들이 많을까?

봄날에는 도심지 주변을 걷다 보면 개나리와 산철쭉이 많이 보인다. 여기에 분홍빛 벚꽃까지 피면 가족, 연인과 함께 거닐고 싶은 아름다운 길이 완성된다. 그러나 여름이 다가오면, 왜 흰꽃들만 보일까? 산림청 국립수목원은 한반도에 자생하는 수목 464종류의 개화시기 및 특성 분석을 통해 초여름에 유독 흰꽃 나무들이 많이 보이는 현상을 설명하였다. 곤충에 의해 꽃가루받이가 이루어지는 식물종은 지구상에 있는 현화식물 중 약 80%를 넘을 정도로 엄청난 비율을 차지한다. 이들은 중생대 백악기때부터 곤충과 오랜 상리공생을 통해 성공적으로 진화해 온 종이다. 곤충은 꽃으로부터 꿀과 꽃가루와 같은 먹이를 얻어가고,…

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고추나무

고추나무

텃밭에서 키워 밥상에 올리는 고추는 이미 우리이게 익숙하다. 하지만 산속에서 ‘고추나무’를 만난다면 어떤 반응일까? “고추나무가 있어?”, “왜 고추나무야?”라고 묻지 않을까 싶다. 꽃은5~6월에 하얀색 꽃으로 존재감을 드러내었고, 7월부터 꽃보다 더 특이한 열매가 주렁주렁 달린다. 단언컨대 고추나무의 열매를 보게 되면 그 모양에 매료되어 발길이 쉬이 떨어지지 않을 것이다. 고추나무는 잎이 고춧잎을 닮은 데서 붙은 이름이다. ‘개절초나무’, ‘미영꽃나무’, ‘매대나무’ 등의 또 다른 이름이 있기는 해도 ‘고추나무’만큼의 임팩트는 없다. 여하튼 우리가 자주 먹는 고추는 풀꽃이고 고추나무는 염연히 나무이니 구별해서 불러야 한다. 고추나무는 고추나무과의 갈잎떨기나무이다….

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Action Blocks in MCP

Action Blocks in MCP

Encapsulating Thoughts and Intent Action blocks represent a model’s decision at a given point in its reasoning loop. Rather than producing only a final answer, the model under MCP generates intermediate actions that reflect its plan. Each action block contains structured metadata describing what the model intends to do next. This can include calling a tool, representing clarification, storing an observation, or generating final output. For example, an agent tasked with summarizing documents might produce this action block: This tells…

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About Memory in MCP

About Memory in MCP

Memory: Persistent Context Across Reasoning Cycles Memory in MCP serves as the persistent, structured storage that an agent can use to reference previous interactions, maintain state, or build context over time. Unlike traditional LLM memory, which is simulated by stuffing previous outputs into the next prompt, MCP memory is external, addressable, and queryable. Memory can include: Each memory object can be assigned an identifier and passed to the model as part of the context. The model can then reason over…

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세속을 씻어내는 천년의 시간, 월정사 전나무 숲

세속을 씻어내는 천년의 시간, 월정사 전나무 숲

월정사와 역사를 함께 해 ‘천년의 숲’이라고도 불리는 이곳에 들어서면 향긋한 전나무 냄새에 휩싸인다. 누군가 ‘숲은 마음을 치료하는 녹색 병원’이라 했던가. 월정사 전나무 숲을 걷다보면 몸과 마음이 깨끗해지는 느낌이다. 부안 내소사, 남양주 광릉수목원과 더불어 한국 3대 전나무 숲 가운데 하나로 알려진 월정사 전나무 숲길은 심신의 세속을 씻어내는 특별한 숲일 것이라는 기대감을 갖게 한다. 소나무 대신 전나무가 들어선 곳 멋들어지게 솟아 있는 소나무를 보는 것이 강원도 여행의 백미라면, 월정사 전나무 숲은 오대산 여행의 별미라고 할 수 있겠다. 월정사 전나무 숲은 일주문부터 금강교까지…

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물참대와 말발도리 구별 방법

물참대와 말발도리 구별 방법

물참대와 말발도리를 구별하는 가장 쉬운 방법은 수술대 모양, 잎의 털 유무, 자방의 털 유무, 그리고 서식지를 확인하는 것입니다.  서식 환경  꽃의 형태  잎의 모양  줄기 및 껍질 (수피) 비교 자방(열매가 달리는 부분)의 털 유무 주의할 점 두 식물은 꽃과 잎의 모양이 매우 비슷하여 혼동하기 쉬우므로, 이 여러 기준을 종합적으로 확인하는 것이 정확한 구분에 도움이 됩니다. 

근육질 남자나무, 미끈한 여자나무

근육질 남자나무, 미끈한 여자나무

우리나라 나무 중에서 특이하게도 보디빌더처럼 근육질 몸매를 뽐내는 나무가 있습니다. 바로 서어나무입니다. 숲에서 근육질 뽐내는 보디빌더, 서어나무 서어나무는 줄기가 매끈하면서도 울퉁불퉁 근육질 모양을 하고 있어서 멀리서 보아도 알아볼 수 있습니다. 주로 전국 숲의 계곡 근처에서 만날 수 있습니다. 줄기가 근육질이고 잎이 타원형이면서 끝이 꼬리처럼 길게 뾰족하면 확실히 서어나무입니다. 서어나무라는 이름은 한자어가 ‘서목(西木)인데서 유래했다고 합니다. 서목이라고 부른 이유는 알 수 없지만 서쪽이 음양오행에서 음(陰)을 상징하고, 햇빛이 덜 드는 음지에서도 잘 살아가는 나무라고 그렇게 부른 것 아닐까 추정하고 있다고 합니다. 그래서 ‘서나무’라고도…

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