Agentic AI: 판단을 돕는 새로운 AI 활용 방식 – AI는 어떻게 도구를 활용하는가
Agentic AI: 판단을 돕는 새로운 AI 활용 방식 – AI는 어떻게 도구를 활용하는가
Agentic AI는 도구를 많이 연결하는 것보다 역할과 흐름을 잘 설계하는 것이 중요했습니다. LLM, Tool, 사람의 책임을 분리한 통제된 Workflow가 효율과 안정성을 높였습니다.
#LLM#Agentic AI
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Agentic AI로 구현하는 대화형 대기오염·기후변화 예측 애플리케이션 구축
복잡한 대기오염 시뮬레이션 대시보드를 Agentic AI와 자연어 제어 중심으로 재구성했습니다. Amazon Bedrock과 Q Developer를 활용해 개발 효율과 사용자 편의성을 크게 높였습니다.
#LLM#Agentic AI
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업무 생산성 향상을 위한 Agentic RAG 기반 서비스
업무 생산성 향상을 위한 Agentic RAG 기반 서비스
삼성리서치의 Agentic RAG 기반 보고서 작성 서비스 ‘DeepDive’의 아키텍처와 고도화 과정을 소개했습니다. 긴 문서에서 핵심을 빠르게 추출해 업무 생산성을 높이는 방향을 다뤘습니다.
#RAG#LLM
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[클로바 스튜디오 Cookbook] LLM을 위한 PDF-to-Markdown 문서 전처리 가이드
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RAG 성능을 높이기 위한 PDF-to-Markdown 전처리 가이드를 소개했습니다. 문서 구조를 정제해 LLM 친화적인 입력을 만드는 방법을 다뤘습니다.
#LLM#RAG
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AWS Kiro vs Cursor 장단점 비교: 개발 조직에 적합한 AI 도구는?
Cursor는 빠른 코드 생성이 필요한 개인 개발자와 스타트업에 적합합니다. Kiro는 스펙 기반 협업과 표준화가 중요한 개발 조직에 적합합니다.
#AWS#Cursor
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Android On-Device AI: Gemini Nano와 ML Kit로 만든 2025 해커톤 프로젝트
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Android 온디바이스 AI를 해커톤 프로젝트에 적용한 사례를 소개했습니다. GenAI API와 ML Kit 번역으로 로컬 처리, 이미지 설명, 재작성, 요약, 번역을 실험했습니다.
#Android#LLM
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2026 콘진원 문화체육관광 연구개발사업 READY PACK
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#cloud#LLM
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#개발자#노트북#컴퓨터
소프트웨어 3.0 시대를 맞이하며
Software 3.0 시대의 의미와 Claude Code를 기존 레이어드 아키텍처로 해석하는 관점을 정리했습니다. 또한 HITL, 토큰 관리, Skill 설계에서의 실전 주의점을 함께 다뤘습니다.
#LLM#Claude Code
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나만의 맞춤법 검사기 만들기: 개발 과정과 노하우 공유
한컴오피스 맞춤법 검사기 자체 개발을 검토한 하이브리드 교정 프로젝트를 소개했습니다. 규칙 기반 교정과 KoBART, 검증 필터로 과교정을 줄이는 과정을 공유했습니다.
#Python#LLM
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사업팀, 인사팀은 생성형 AI를 어떻게 활용할 수 있을까요?
사업팀과 인사팀이 업무 흐름 안에서 생성형 AI를 활용하는 방법을 소개했습니다. 하이웍스 연동하기와 노트북으로 자료 탐색과 문의 대응을 줄이는 방식을 설명했습니다.
#LLM#업무자동화
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T4 GPU 1장으로 일궈낸 올리브영의 Gemma 3 기반 sLLM 구축기
올리브영이 Gemma 3-4B 기반 sLLM을 단일 T4 GPU 환경에서 학습해 리뷰 테마 추천에 적용한 사례를 다뤘습니다. 상용 API 대비 재현성과 비용 통제력을 높이고, 프롬프트 단축과 최적화로 실서비스 품질을 확보했습니다.
#Gemma#LLM
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Claude Skills로 AI에게 업무 노하우 전수하기
Claude Skills를 조직의 업무 매뉴얼처럼 패키징해 AI가 자율적으로 작업하도록 만드는 방법을 소개했습니다. Skill Creator와 사내 마켓플레이스로 제작·배포까지 연결하는 흐름도 설명했습니다.
#Claude#LLM
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Nota AI가 제안하는 AWS Inferentia에서 다양한 LLM 모델 양자화 최적화기법 사용하기
AWS Inferentia/Trainium에서 LLM 양자화 최적화 방법을 소개했습니다.\n민감도 기반 선택적 양자화와 fake quantization으로 메모리를 줄이면서 정확도 손실을 완화했습니다.
#AWS Inferentia#Trainium
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Agentic AI 부터 Physical AI 까지: Bedrock, MCP, AWS IoT로 구축하는 자율 산업 안전 로봇
Agentic AI와 AWS IoT, Greengrass를 결합해 산업 안전 로봇의 Physical AI 아키텍처를 소개했습니다. 자연어 명령을 MCP와 엣지 추론으로 연결해 자율 순찰과 위험 감지를 구현했습니다.
#LLM#MCP
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