AI 에이전트, 자율에 맡길까 절차로 통제할까
AI 에이전트는 자율 방식과 워크플로우 방식으로 나뉘며, 차이는 루프 통제 주체에 있습니다. 업무 성격에 따라 유연성과 예측 가능성의 균형을 맞춰 선택해야 합니다.
#AI 에이전트#workflow
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AI 기술 블로그 최신 글
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![[기술동향] LLM 추론 최적화 핵심 기술: 양자화, KV 캐시, 추론 칩](https://img1.daumcdn.net/thumb/R800x0/?scode=mtistory2&fname=https%3A%2F%2Fblog.kakaocdn.net%2Fdna%2Fr7Zo2%2FdJMcaazxBXX%2FAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAKjlLaht-QL9amPzlzS8OljsKVZqu-AqFePdVhweT39g%2Fimg.png%3Fcredential%3DyqXZFxpELC7KVnFOS48ylbz2pIh7yKj8%26expires%3D1788188399%26allow_ip%3D%26allow_referer%3D%26signature%3D%252Bb%252BJ4fsqNhGOhol4sxGWd9RQ5tU%253D)
[기술동향] LLM 추론 최적화 핵심 기술: 양자화, KV 캐시, 추론 칩
에이전틱 AI 확산에 따라 LLM 추론 최적화 기술과 추론 전용 칩의 중요성이 커졌습니다. 양자화, KV 캐시 압축, LPU·TPU 활용으로 비용과 지연 시간을 함께 줄이는 방향을 정리했습니다.
#LLM#양자 컴퓨팅
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![[AI활용] AI가 코딩하고, kt cloud AI NEXUS로 AI 서비스를 배포한다](https://img1.daumcdn.net/thumb/R800x0/?scode=mtistory2&fname=https%3A%2F%2Fblog.kakaocdn.net%2Fdna%2FLSei6%2FdJMcaij0n2C%2FAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAOo2LX4qTP9aWZp7dB-jBr1zrlrH70n23CCS3o6JFmqH%2Fimg.png%3Fcredential%3DyqXZFxpELC7KVnFOS48ylbz2pIh7yKj8%26expires%3D1788188399%26allow_ip%3D%26allow_referer%3D%26signature%3DwUAmBurk3iKyMmehCIfJReGd8gk%253D)
[AI활용] AI가 코딩하고, kt cloud AI NEXUS로 AI 서비스를 배포한다
AI 코딩 어시스턴트와 Firebase로 웹앱을 만들고 kt cloud AI NEXUS로 배포한 사례를 다뤘습니다. 또한 향후 AI 기능 확장을 염두에 둔 플랫폼 선택 이유를 정리했습니다.
#Firebase#cloud
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AI 에이전트를 개발하지 않고 조립한다 — Amazon Bedrock AgentCore 기반 엔터프라이즈 에이전트 플랫폼
Amazon Bedrock AgentCore로 에이전트를 개발보다 조립에 가깝게 구성하는 엔터프라이즈 플랫폼을 소개했습니다. 자체 구현한 레지스트리·정책·관측을 관리형 서비스로 전환하는 방향도 함께 다뤘습니다.
#Amazon Bedrock AgentCore#MCP
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[클로바 시선 #57] 대화는 순서를 기다리지 않는다: 실시간 음성 대화 AI를 위한 데이터 파이프라인 ‘Sommelier’
[클로바 시선 #57] 대화는 순서를 기다리지 않는다: 실시간 음성 대화 AI를 위한 데이터 파이프라인 ‘Sommelier’
실시간 음성 대화 AI가 사람 같은 상호작용을 하려면 순차적 질의응답을 넘어서는 처리가 필요합니다. 대화 중 끼어들기와 짧은 반응을 다루는 데이터 파이프라인 Sommelier를 소개합니다.
#LLM#streaming
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월간 AI 소식 8월호
Hugging Face 침해 사례를 통해 AI 에이전트의 킬체인별 위협 행위와 머신 스피드의 위험을 정리했습니다. 에이전트 권한·도구 사용을 제한하고 행동을 즉시 탐지·차단해야 함을 제시합니다.
#AI 보안#Hugging Face
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AI-Driven Development의 시대
AI-Driven Development의 시대
iOS 디자인 시스템 업데이트를 에이전트 루프로 자동화한 사례를 소개했습니다. 구현부터 배포와 QA까지 이어지며 대기 시간을 크게 줄인 구조를 설명했습니다.
#SwiftUI#iOS
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AI API Gateway, 무엇을 보고 골라야 할까? 도입부터 운영까지 선택 기준 5단계
AI API Gateway 선택 기준을 도입부터 운영까지 5단계로 정리했습니다. 여러 모델을 쓴다면 모델 다양성, 보안, 결제, 모니터링을 함께 검토해야 합니다.
#API Gateway#LLM
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에이전트가 디자인 시스템 컴포넌트를 “제대로” 쓰게 만드는 방법
에이전트가 디자인 시스템 컴포넌트를 “제대로” 쓰게 만드는 방법
AI 에이전트가 Figma 디자인을 코드로 바꾸는 흐름에서 디자인 시스템 컴포넌트를 제대로 쓰게 만드는 방법을 다룹니다. 디자인과 코드 변환 과정의 기준을 정리하는 데 초점을 둡니다.
#Figma#디자인 시스템
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합성 데이터 없이 로봇 월드 모델을 학습하는 방법
합성 데이터와 원시 픽셀 중심의 로봇 학습 한계를 짚고, 단안 영상에서 장면 시맨틱을 추출하는 F.R.A.N.T.Z. 접근을 소개했습니다. 또한 추출 결과를 어포던스와 정책 학습으로 연결하고, JEPA 스타일 월드 모델로 확장하는 방향을 제시했습니다.
#AWS#computer vision
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잘 말하는 AI를 넘어, 원하는 대로 말하는 AI로: Kanana-o 음성 생성 고도화 과정
Kanana-o 음성 생성 고도화 과정을 소개하는 글입니다. 잘 말하는 AI를 넘어 원하는 대로 말하는 음성 AI를 목표로 한 맥락을 다룹니다.
#음성 생성
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벡터DB를 걷어내고 유사글 추천 되살리기 — 임베딩 배치 Agent 개발기
벡터DB를 걷어낸 뒤 MySQL과 배치로 유사글 추천을 다시 구현했습니다. Gemini 임베딩과 운영 사고 대응까지 포함해 비용과 안정성을 함께 개선했습니다.
#MySQL#벡터DB
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AI 기반 온라인 서비스 24X7 즉시 대응 체계 구축
AI 기반 온라인 서비스 24X7 즉시 대응 체계 구축
AI를 활용해 온라인 서비스의 24시간 즉시 대응 체계를 구축한 사례를 소개했습니다. 기존 모니터링과 알림 환경을 바탕으로 상시 관제 필요성을 다뤘습니다.
#모니터링#Slack
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AI와 개발하기: 숨은 결정을 드러내기
AI 구현 전 요구사항에 숨은 기술 결정을 코드 기반 인터뷰로 명시하는 방식을 제안했습니다. 확정한 결정을 스펙과 리뷰 기준으로 활용해 검증 부담을 낮춥니다.
#prompt#transaction
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