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LangGraph로 구축하는 효과적인 AI 멀티 에이전트 시스템: 장점과 사례
LangGraph를 활용한 효과적인 AI 멀티 에이전트 시스템 구축에 대해 알아봅니다. Definely와 Qodo의 실제 사례를 통해 개발자 관점에서 LangGraph의 장점과 구현 방법을 살펴봅니다.
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AI의 다음 혁신은 더 많은 데이터가 아닌 추론 시간의 연산량에서 온다
중국 AI 기업 DeepSeek의 혁신적인 모델 출시가 AI 산업에 던진 충격파와 Test-Time Compute라는 새로운 AI 패러다임이 하드웨어, 클라우드, 기반 모델, 기업 도입에 미칠 영향을 분석합니다.
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AI와 창의성의 미래: 지브리 스튜디오 논란으로 본 AI 아트의 윤리적 딜레마
생성형 AI의 발전으로 재정의되는 창의성의 개념과 최근 스튜디오 지브리 스타일 AI 이미지 논란을 통해 살펴본 AI 아트의 윤리적 딜레마에 대한 심층 분석
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AI 추론 모델은 정말 진실을 말하고 있을까? – 인공지능의 진정성 위기
AI 추론 모델들이 자신의 사고 과정을 얼마나 솔직하게 보여주는지에 대한 최신 연구 결과를 소개하고, 인공지능 시대의 진정성 위기에 대해 고찰합니다.
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AI 시대의 SEO: 검색 전략을 어떻게 발전시켜야 할까?
AI 검색 환경의 부상으로 SEO 전략이 변화하고 있습니다. 이 글에서는 GEO(생성형 엔진 최적화)와 기존 SEO의 관계를 살펴보고, AI 시대에 검색 가시성을 향상시키기 위한 6가지 실용적 전략을 소개합니다. AI 검색은 결국 SEO의 진화된 형태임을 이해하고 적응하는 방법을 알아보세요.
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트랜스포머 라이브러리의 Auto 클래스 활용하기
트랜스포머 라이브러리의 Auto 클래스를 활용하여 다양한 사전 훈련 모델을 쉽게 사용하는 방법을 알아봅니다. 코드 예제와 실용적인 팁을 통해 효율적인 NLP 모델 구현 방법을 소개합니다.
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GitHub Copilot 에이전트 모드로 개발 생산성 높이기
GitHub Copilot의 최신 기능인 에이전트 모드(Agent Mode)를 소개하고, Edit 모드와의 차이점 및 활용 시점을 설명합니다. AI 기반 개발 도구로 생산성을 크게 향상시키는 방법을 알아보세요.
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MCP 보안 취약점: 툴 포이즈닝 공격과 안전한 대응 방안
인공지능 에이전트를 위한 MCP(Model Context Protocol)에서 발견된 심각한 보안 취약점인 ‘툴 포이즈닝 공격’의 작동 원리와 대응 방안을 알아봅니다. 이 취약점은 악의적인 MCP 서버가 사용자 모르게 민감한 데이터를 탈취하거나 AI 에이전트의 행동을 조작할 수 있게 합니다.
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인간과 AI의 협업: 효과적인 측정과 조직 설계의 새로운 패러다임
인간과 AI의 효과적인 협업을 위한 측정 프레임워크와 조직 설계 방안을 소개합니다. 인지 활동(탐색 vs 활용)과 인지적 참여(건설적 vs 유해적)의 균형을 통해 AI가 인간의 비판적 사고를 저해하지 않고 조직의 성과를 향상시키는 방법과 SXSW 2025에서 얻은 AI 조직 통합에 관한 인사이트를 알아보세요.
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생성형 AI로 레시피를 악랄하게 만들기: SEO 최적화의 어두운 면
생성형 AI를 이용해 간단한 레시피를 장황하고 불필요한 내용으로 채워 SEO로 최적화된 블로그 포스트로 변환하는 재미있는 실험을 소개합니다. 웹 콘텐츠의 품질과 사용자 경험에 대한 시사점을 담고 있습니다.
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