AI에이전트
마크다운 파일 하나로 AI 에이전트 만들기: AgentUse 실전 가이드
마크다운 파일 하나로 AI 에이전트를 만드는 AgentUse 프레임워크. 10초 만에 시작해 자동화, 리포팅, SEO 모니터링까지 실전 활용법을 소개합니다.
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DeepMind CEO 하사비스가 그리는 AI의 미래: 월드 모델과 자율 에이전트의 시대
Google DeepMind CEO 데미스 하사비스가 제시한 AI의 미래 방향. 멀티모달 모델의 심층 이해, 1년 내 실현 예정인 자율 AI 에이전트, 그리고 게임 개발 패러다임을 바꿀 월드 모델 Genie 3를 소개합니다.
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Microsoft AI 에이전트 판매 목표 절반 감축: 기업들이 외면하는 이유
Microsoft가 AI 에이전트 판매 목표를 절반으로 낮춘 배경과 이유. 기업들이 외면하는 이유와 AI 투자 거품 논란을 분석합니다.
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Anthropic-Snowflake 2,800억원 파트너십의 진짜 의미
Anthropic과 Snowflake의 2,800억원 파트너십. 90% 정확도 AI 에이전트가 12,600개 기업 환경에서 실전 배치되는 의미를 분석합니다.
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AI 에이전트가 우리를 대신 결정할 때: MIT 경제학자가 보는 일의 미래
AI가 사람을 대신해 결정하는 시대, 시장과 제도는 어떻게 변할까? MIT 경제학자 Benjamin Manning의 연구로 보는 AI 에이전트 시대의 미래.
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AI 에이전트 워크플로우 2026 가이드: 챗봇을 넘어 자율 업무 시스템으로
AI 챗봇에서 자율 업무 시스템으로 진화하는 에이전트 워크플로우. 6개월 작업을 하루로 단축한 실제 사례와 프로덕션급 구축 가이드를 소개합니다.
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AI 에이전트가 실전에서 실패하는 이유: 온톨로지가 진짜 가드레일이다
AI 에이전트가 데모는 잘 되는데 실전에서 실패하는 이유와 온톨로지 기반 해결책. 비즈니스 맥락 이해가 왜 중요한지 설명합니다.
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Acontext: AI 에이전트가 작업 패턴을 자동 학습하는 오픈소스 플랫폼
AI 에이전트가 작업 경험을 자동으로 학습하는 오픈소스 플랫폼 Acontext. 백그라운드 Task Agent가 작업을 추적하고 성공 패턴을 SOP로 저장해 재사용합니다.
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AI 에이전트가 며칠 걸리는 작업을 혼자 완수하는 법: Anthropic의 2단계 해법
AI 에이전트가 여러 세션에 걸친 긴 작업을 일관되게 수행하지 못하는 문제를 Anthropic이 Git과 체크리스트로 해결한 방법을 소개합니다.
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AI가 너무 위험해서 보험을 못 준다: 보험업계의 역설적 선언
주요 보험사들이 AI 관련 배상책임을 보험에서 제외하려는 움직임. ‘블랙박스’ 같은 AI의 예측 불가능성과 동시다발적 사고 위험이 보험 산업의 근간을 흔들고 있습니다.
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