AI 에이전트
AI 에이전트에 기억력을 선사하는 메모리 시스템: 무상태에서 개인화된 AI로의 진화
AI 에이전트의 무상태 한계를 극복하고 개인화된 서비스를 제공하기 위한 메모리 시스템 구현 방법과 핵심 도전과제를 다룬 기술 가이드
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AI 에이전트 안전성 프레임워크: Anthropic이 제시하는 신뢰할 수 있는 AI 개발 원칙
Anthropic이 발표한 AI 에이전트 개발을 위한 5가지 핵심 안전성 프레임워크를 소개하고, 자율적으로 작업하는 AI 에이전트의 잠재적 위험과 이를 완화하는 방법에 대한 실용적 가이드를 제공합니다.
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AI 에이전트의 시대가 온다: 2025년 기업들이 주목해야 할 자율 AI 기술의 현재와 미래
2025년 주목받는 AI 에이전트 기술의 현재와 미래를 분석하고, 기업 도입 사례와 산업별 활용 방안, 현실적 과제와 성공 전략을 제시하는 실용적 가이드
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AI 에이전트를 위한 컨텍스트 엔지니어링: Manus 개발팀이 찾은 6가지 핵심 원칙
AI 에이전트 개발에서 컨텍스트 엔지니어링의 중요성과 실제 프로덕션 환경에서 검증된 6가지 핵심 원칙을 소개하는 실무 가이드. Manus 개발팀의 경험을 바탕으로 KV-캐시 최적화, 도구 관리, 파일 시스템 활용 등 구체적인 구현 방법을 다룹니다.
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GitHub MCP 서버로 AI 개발 워크플로우 혁신하기 – 설치부터 실전 활용까지
GitHub MCP 서버를 활용해 AI 에이전트가 PR 생성, 워크플로우 디버깅, 보안 알림 처리 등의 개발 업무를 자동화하는 실용적인 가이드. 로컬 서버에서 관리형 서버로 업그레이드하는 방법부터 실전 활용 사례까지 단계별로 설명합니다.
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Gemini Embedding으로 보는 실무 AI 활용법 – 6개 기업 사례로 배우는 임베딩 기술의 실제 성능
Google Gemini Embedding 모델의 실제 기업 활용 사례 6건을 통해 RAG와 컨텍스트 엔지니어링 분야에서의 성능 향상과 실무 적용 방법을 자세히 분석합니다.
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프로덕션 AI 에이전트 개발의 핵심 원칙 6가지 – 실무자가 전하는 검증된 가이드라인
실제 프로덕션 환경에서 안정적으로 작동하는 AI 에이전트를 구축하기 위한 6가지 핵심 원칙을 실무 경험을 바탕으로 소개합니다. 명확한 프롬프트 작성부터 체계적인 오류 분석까지, 개발자들이 시행착오를 줄이고 효과적인 AI 에이전트를 만들 수 있는 실용적인 가이드라인을 제공합니다.
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MCP와 Apigee로 구축하는 엔터프라이즈급 AI 에이전트 – 실무 통합 가이드
Google Apigee를 활용해 Model Context Protocol(MCP)을 엔터프라이즈 환경에 안전하게 구축하는 완전한 실무 가이드. AI 에이전트가 기업 API를 활용할 때 직면하는 5가지 주요 과제와 해결 방안, 보안 베스트 프랙티스, 실제 구현 방법과 사용 사례를 상세히 다룹니다.
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Docker MCP Catalog과 Toolkit: AI 에이전트를 위한 표준화된 도구 생태계
Docker MCP Catalog과 Toolkit을 활용해 AI 에이전트와 외부 도구를 안전하고 효율적으로 연결하는 방법과 실제 활용 사례를 소개합니다. 200개 이상의 검증된 MCP 서버로 개발 생산성을 향상시키세요.
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UTCP: AI 에이전트를 위한 새로운 도구 호출 프로토콜 – MCP의 대안
AI 에이전트가 외부 도구와 상호작용하는 새로운 방식인 UTCP를 소개하고, 기존 MCP와의 차이점 및 선택 기준을 실무 관점에서 분석한 기술 가이드
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