AI 에이전트
-
Postman의 Model Context Protocol(MCP) 공식 지원: 더 쉬워진 AI Agent Builder 활용법
Postman의 AI Agent Builder를 활용한 AI 에이전트 개발 방법을 알아봅니다. MCP 지원 기반으로 LLM 테스트부터 도구 생성, 워크플로우 설계까지, 코드 작성 없이도 복잡한 AI 에이전트를 구축하는 방법과 활용 사례를 살펴보세요.
Written by
-
마이크로소프트가 공개한 AI 에이전트의 실패 분류체계: 더 안전한 AI 개발을 위한 로드맵
마이크로소프트에서 발표한 ‘에이전틱 AI 시스템의 실패 모드 분류체계’ 백서를 통해 AI 에이전트 시스템의 안전과 보안 위험, 그리고 이를 완화하기 위한 전략을 소개합니다.
Written by
-
Dropbox Dash: RAG와 AI 에이전트로 비즈니스 생산성을 혁신하다
Dropbox의 AI 기반 검색 및 지식 관리 도구 Dash가 RAG와 AI 에이전트 기술을 활용해 어떻게 비즈니스 환경의 복잡한 데이터 문제를 해결하고 생산성을 혁신하는지 살펴봅니다. 데이터 다양성, 파편화, 그리고 다양한 형식의 정보를 효과적으로 처리하는 최신 AI 기술의 실제 적용 사례와 미래 방향성을 소개합니다.
Written by
-
마케팅의 새로운 타겟: 기계를 대상으로 한 마케팅의 부상
AI 에이전트가 온라인 광고와 어떻게 상호작용하는지 분석한 최신 연구를 통해 미래 마케팅의 핵심이 될 ‘기계를 대상으로 한 마케팅’의 중요성과 실질적인 전략을 제시합니다.
Written by
-
AI 에이전트 vs 앱: 인터페이스 혁명의 시작
AI 에이전트가 어떻게 기존 앱을 대체하고 있는지, 그리고 앱과 에이전트의 차이점과 미래 발전 방향을 살펴봅니다. 다양한 산업 분야에서 AI 에이전트가 활용되는 사례와 함께 AI 에이전트의 특성과 장점을 소개합니다.
Written by
-
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.
Written by
-
GenSpark Super Agent: 일상 업무를 자율적으로 처리하는 혁신적인 AI 어시스턴트
GenSpark Super Agent는 일상 업무를 자율적으로 처리하는 혁신적인 AI 어시스턴트입니다. 이 글에서는 ‘생각하고, 계획하고, 행동하는’ 차세대 AI 기술의 특징과 활용 사례에 대해 알아봅니다.
Written by
-
AI 에이전트 시대의 게임 고객지원 ROI의 경제학
AI 에이전트 시대에 게임 산업의 고객 지원 경제학을 살펴봅니다. 전통적인 지원 모델의 한계와 AI 기반 플레이어 지원이 어떻게 품질, 속도, 비용 사이의 균형을 깨고 ROI를 극대화하는지 알아보세요. 게임 회사가 AI 중심 지원 전략을 구현하기 위한 실질적인 로드맵과 함께 숨겨진 비용을 줄이고 새로운 가치 창출 기회를 발견하는 방법을 소개합니다.
Written by
-
아마존의 웹 브라우저 제어 AI 에이전트 ‘Nova Act’ 출시: 웹 자동화의 새 지평
아마존이 웹 브라우저를 자동으로 제어할 수 있는 AI 에이전트 ‘노바 액트(Nova Act)’를 출시했습니다. 이 기술은 OpenAI와 Anthropic과 경쟁하며, 사용자를 대신해 웹에서 다양한 작업을 자동화할 수 있습니다. 개발자를 위한 SDK도 함께 제공됩니다.
Written by
-
앤트로픽, 기업용 맞춤형 AI 에이전트로 클로드 AI의 기업 영역 확장
앤트로픽이 데이터브릭스와의 5년간 전략적 파트너십을 통해 클로드 AI를 기업 시장으로 확장합니다. 이번 협력으로 기업들은 자사의 데이터를 활용한 맞춤형 AI 에이전트를 개발할 수 있게 되어, 특정 산업 및 업무 영역에 최적화된 AI 솔루션을 구축할 수 있습니다.
Written by
