AI 에이전트
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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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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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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