AI에이전트
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소형 언어 모델이 AI 에이전트의 미래인 이유
소형 언어 모델(SLM)이 AI 에이전트 시스템에서 대형 모델보다 더 효율적이고 경제적인 대안으로 떠오르고 있는 이유와 실용적 전환 전략을 분석한 글입니다.
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Grep MCP 서버: AI 에이전트가 백만 개 GitHub 저장소를 검색하는 새로운 방법
Vercel의 Grep 서비스가 Model Context Protocol(MCP)을 지원하기 시작하면서 AI 에이전트들이 백만 개 이상의 GitHub 저장소를 표준화된 방식으로 검색할 수 있게 되었습니다. 실제 설정 방법과 활용 사례를 통해 새로운 개발 환경의 가능성을 살펴봅니다.
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에이전틱 AI, 정말 과대광고일까? – 회의론자들이 놓치고 있는 것들
에이전틱 AI가 과대광고인지 실제 혁신 기술인지에 대한 균형잡힌 분석. 기존 LLM과의 차이점, 실제 활용 사례, 회의론에 대한 반박, 그리고 개발자에게 미치는 영향을 종합적으로 다룬 인사이트 글입니다.
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로컬 LLM 도구 호출 성능 비교: 21개 모델 실증 평가로 찾은 최적의 선택
Docker 팀이 21개 LLM 모델을 대상으로 3,570개 테스트를 실행해 도구 호출 성능을 실증 평가한 연구 결과를 바탕으로, 개발자들이 AI 에이전트 구축 시 최적의 로컬 모델을 선택할 수 있는 실용적인 가이드를 제공합니다.
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에이전틱 AI 완벽 가이드: 수동적 AI에서 능동적 AI로의 진화
수동적 AI에서 능동적 에이전틱 AI로의 진화를 다룬 완전한 학습 가이드. 핵심 개념부터 실제 구현까지 8단계 로드맵과 3가지 실습 프로젝트를 통해 에이전틱 AI 개발 역량을 체계적으로 습득할 수 있는 실용적인 안내서입니다.
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멀티 에이전트 시스템의 딜레마: 언제 구축하고 언제 피해야 할까?
Anthropic의 Claude Research 성공 사례와 Cognition.ai의 우려를 통해 살펴보는 멀티 에이전트 시스템의 실용적 가이드. 언제 멀티 에이전트를 선택하고 언제 피해야 하는지에 대한 개발자를 위한 실무 인사이트를 제공합니다.
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MCP 보안 취약점: AI 에이전트를 위협하는 도구 오염 공격(Tool Poisoning Attack)
MCP(Model Context Protocol)에서 발견된 심각한 보안 취약점 ‘도구 오염 공격(Tool Poisoning Attack)’에 대해 알아봅니다. AI 에이전트가 어떻게 악의적인 도구 설명에 의해 조작될 수 있는지, 그리고 WhatsApp 메시지 내역이 어떻게 유출될 수 있는지 살펴보고 보안 위협에 대한 대응 방안을 제시합니다.
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Mechanize 스타트업의 등장과 미래 일자리에 대한 논쟁: AI 노동 자동화의 급진적 비전
AI 연구자 Tamay Besiroglu가 설립한 Mechanize 스타트업이 모든 인간 노동의 완전한 자동화를 목표로 하며 일으킨 논란과 AI 노동 자동화가 가져올 변화, 그리고 미래 일자리의 전망을 다룹니다.
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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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AI 에이전트 개발을 위한 필수 도구, Composio 완벽 가이드
Composio는 AI 에이전트와 LLM을 250개 이상의 도구 및 서비스와 통합할 수 있게 해주는 강력한 플랫폼입니다. 복잡한 인증 관리를 자동화하고 도구 호출 정확도를 향상시키는 Composio를 활용해 개발 생산성을 높이고 다양한 비즈니스 프로세스를 자동화하는 방법을 단계별로 알아봅니다.
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