[태그:] AI Agent
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생성형 AI 이후의 패러다임 전환: 기업 AI 에이전트 개발 투자 타당성 및 시장 전망
대화형 코파일럿에서 자율형 에이전트 모델로의 구조적 격변 생성형 인공지능 기술의 발전 축이 대형언어모델(LLM) 기반의 단발성 프롬프트-응답 체계에서 자율적 목표 달성을 지향하는 에이전트형 AI(Agentic AI)로 급격히 전환되고 있습니다. 기존의 기술이 인간 사용자의 명시적 지시에 따라 텍스트를 생성하거나 데이터를 요약하는 수동적 코파일럿(Copilot)에 머물렀다면, AI 에이전트는 주어진 상위 목표를 스스로 해석하여 세부 작업으로 분해하고, 필요한 외부 시스템 도구…
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AI 에이전트를 제대로 활용하기: AI Orchestration으로 워크플로우 설계
혼자서도 코드를 짜고, 버그를 찾고, 리서치 보고서를 쓰는 AI 에이전트가 이제는 매우 일반적인 흐름이 되었습니다. 문제는 그 다음입니다. “에이전트 하나가 잘한다면, 여러 개를 붙이면 몇 배는 더 잘하지 않을까?”라는 자연스러운 기대에서 AI Orchestration이라는 영역이 태어났습니다. 오늘 포스트에서는 AI Orchestration이 무엇인지, 어떤 기능이 핵심인지, 어떤 도구와 상용 플랫폼이 있는지, 그리고 앞으로 전망을 조심스럽게 예측해봅니다. 1. AI…
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AI 에이전트, 기업 사용에서 두 배로 늘었지만 여전히 ‘인간의 감독’ 아래
2026년 5월, Stack Overflow의 최신 펄스 서베이(Pulse Survey) 결과가 공개되었습니다. 이번 조사에는 약 1,100명의 개발자 및 직장인이 참여했으며, AI 에이전트의 업무 활용 현황에 대한 흥미로운 인사이트를 담고 있습니다. 핵심 메시지는 단 하나입니다. “AI 에이전트 사용은 폭발적으로 늘었지만, 완전한 자율 운영은 아직 이다”라는 것입니다. AI 에이전트 사용률, 1년 만에 두 배 가까이 급증 가장 눈에 띄는…
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효과적인 AI Agent를 구축하는 방법
AI Agent에 대해서는 이젠 매우 익숙한 단계가 아닌가 싶습니다. AI Agent는 LLM과 도구, 그리고 역할에 따른 인스트럭션을 기준으로 목표한 바를 달성하기 위한 단위로 정의된 것으로 보입니다. 오늘은 이러한 AI AGENT를 효과적으로 구축하는 실용적인 방법에 대해 포스트를 해보려고 합니다. 1. AI Agent란? 에이전트의 정의 “에이전트”는 다양한 방식으로 정의될 수 있습니다. 일부는 에이전트를 장기간 독립적으로 작동하며 다양한…