AI 에이전트
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NVIDIA의 AI 에이전트(Agentic AI) 투자 확대: 클라우드부터 PC까지 총망라하는 전략
NVIDIA가 AI 에이전트(Agentic AI) 기술에 대규모 투자를 하는 이유와 Microsoft와의 협력을 통한 클라우드부터 PC까지 아우르는 AI 혁신 전략을 살펴봅니다. 기업용 AI 에이전트의 실제 활용 사례와 수조 달러 규모의 시장 잠재력도 함께 분석합니다.
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AI가 스스로 사회적 규범을 만든다? 놀라운 연구 결과
최근 발표된 연구에 따르면 AI 에이전트들이 서로 상호작용할 때 인간처럼 자발적으로 사회적 규범과 소통 방식을 발전시킬 수 있다고 합니다. 이 놀라운 발견이 AI의 미래와 우리 사회에 미칠 영향을 알아봅니다.
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Manus AI, 이미지 생성의 새 지평을 열다: 단순한 그림 생성을 넘어선 AI 에이전트의 혁명
Manus AI의 혁신적인 이미지 생성 기능을 소개합니다. 단순한 이미지 생성 도구가 아닌 자율적인 AI 에이전트로서 Manus AI가 이미지 생성의 패러다임을 어떻게 바꾸고 있는지, 그리고 이것이 AI의 미래에 어떤 의미를 갖는지 살펴봅니다.
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AI 에이전트: 마케팅의 새로운 중개자로 부상하다
AI 에이전트가 마케팅의 새로운 중개자로 등장함에 따라 브랜드와 소비자 간의 관계가 어떻게 변화하고 있는지 살펴보고, 마케터들이 이 변화에 적응하기 위한 전략을 제시합니다.
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2025년 주목해야 할 7가지 AI 에이전트와 멀티모달 트렌드
2025년 주목해야 할 7가지 AI 에이전트와 멀티모달 트렌드를 소개합니다. Scout Alpha, Manus, Genspark, Suna, Salesforce Agentforce 2.0, Claude, Devin 등 최신 AI 에이전트의 특징과 활용 사례를 알아보고, 멀티모달 AI 기술의 발전 방향과 미래 전망을 살펴봅니다.
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추론 능력을 갖춘 AI 에이전트, 복잡한 의사결정의 미래를 열다
추론 능력을 갖춘 AI 에이전트가 복잡한 의사결정 과정에 어떤 혁신을 가져오고 있는지 알아봅니다. 추론 AI의 개념부터 다양한 산업 분야에서의 활용 사례까지, 현대 AI 기술의 핵심 트렌드를 살펴보고 미래 전망을 제시합니다.
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LLM 활용의 4가지 접근 방식: 프롬프트 엔지니어링, 파인튜닝, RAG, AI 에이전트 총정리
대형 언어 모델(LLM)을 활용하는 네 가지 주요 접근 방식인 프롬프트 엔지니어링, 파인튜닝, RAG 시스템, AI 에이전트 프레임워크를 비교 분석합니다. 각 방식의 작동 원리, 장단점, 적합한 활용 사례를 알아보고 효과적인 LLM 활용 전략을 위한 모범 사례를 소개합니다.
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마이크로소프트의 구글 A2A 프로토콜 채택, AI 에이전트 생태계의 새로운 전환점
마이크로소프트가 구글의 Agent2Agent(A2A) 프로토콜을 지원하기로 발표하면서 AI 에이전트 생태계에 중요한 변화가 생겼습니다. 이 글에서는 A2A 프로토콜의 의미, MCP와의 차이점, 그리고 이 결정이 AI 산업에 미치는 영향에 대해 살펴봅니다.
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허깅 페이스, OpenAI 오퍼레이터에 맞서는 무료 AI 에이전트 ‘오픈 컴퓨터 에이전트’ 출시
허깅 페이스가 텍스트 명령어로 가상 컴퓨터를 제어할 수 있는 무료 AI 에이전트 ‘오픈 컴퓨터 에이전트’를 출시했습니다. OpenAI의 월 200달러 오퍼레이터와 유사한 기능을 제공하는 이 오픈소스 도구는 AI 에이전트 기술의 접근성을 높이는 중요한 발전입니다.
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Docker MCP: AI 에이전트를 위한 표준화된 도구 생태계의 등장
Docker의 MCP Catalog와 Toolkit으로 AI 에이전트와 도구 간의 통합이 표준화되고 보안이 강화되는 과정을 살펴봅니다. MCP(Model Context Protocol) 생태계의 주요 문제점들과 Docker가 제시하는 해결책, 그리고 그 실효성에 대한 분석을 담고 있습니다.
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