docs: add documentation for seminar advice and npm path resolution and update background information

2026-05-28 05:46:05 +00:00
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@@ -116,8 +116,8 @@ AI Agent(특히 LLM 기반)는 **일정 수준 이상의 작업이 누적되면

 이를 해결하기 위한 표준 패턴:
 - **컨텍스트 압축** — 중요 정보만 추출하여 컨텍스트 길이 관리
- **서브에이전트 분리** — 특정 작업 전용 보조 Agent가 Main Agent의 부하 분산
 - **외부 데이터베이스 + RAG** — 필요할 때만 관련 데이터를 조회하여 메모리 부담 완화
+- **서브에이전트 분리** — 특정 작업 전용 보조 Agent가 Main Agent의 부하 분산

 이 패턴이 의미하는 바: **Agent가 일을 더 오래, 더 복잡하게 할수록 외부 서비스와의 통신이 더 빈번해진다.** 그리고 이 통신의 속도가 전체 시스템의 응답성을 좌우한다. 즉, AI Agent의 **지능**은 LLM이 결정하지만, AI Agent의 **속도**는 통신 인프라가 결정한다.