AI 엔지니어링과 시스템 디자인으로 만드는 신뢰할 수 있는 에이전트 생태계
인공지능 모델의 성능이 빠르게 좋아지면서, 이제는 프롬프트를 잘 쓰는 것보다 실제 업무에 쓸 수 있는 시스템을 만드는 일이 더 중요해졌다. 생성형 AI 모델을 제품에 안정적으로 넣으려면 소프트웨어와 시스템 설계 관점에서 차근차근 접근해야 한다. AI 엔지니어링, AI 에이전트, RAG,
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인공지능 모델의 성능이 빠르게 좋아지면서, 이제는 프롬프트를 잘 쓰는 것보다 실제 업무에 쓸 수 있는 시스템을 만드는 일이 더 중요해졌다. 생성형 AI 모델을 제품에 안정적으로 넣으려면 소프트웨어와 시스템 설계 관점에서 차근차근 접근해야 한다. AI 엔지니어링, AI 에이전트, RAG,
기존 검색 도구는 웹 링크 목록만 돌려주기 때문에 AI 에이전트가 결과를 다시 해석하거나 따로 파싱해야 했다. agnxi-search 스킬은 이 부담을 덜려고 나온 도구로, 에이전트가 바로 쓸 수 있는 구조화된 검색 결과를 컨텍스트에 직접 넣어 준다. 에이전트 생태계가 커지면서 나온 이
LLM 기반 코딩 에이전트가 HTML과 CSS로 동영상을 만들 때, 브라우저의 실시간 렌더 루프 때문에 생기는 제약은 오래된 문제였다. 헤이젠이 공개한 오픈소스 프레임워크 HyperFrames는 AI 에이전트가 시간 탐색에 안전한 비디오를 만들 수 있게 해 준다. 전용 서브 스킬 hyp
인공지능 에이전트 기술이 데스크톱을 넘어 모바일 환경으로 빠르게 확장되고 있다. 단순한 질의응답 형태의 챗봇을 넘어, 스스로 판단하고 작업을 완수하는 자율형 에이전트의 시대가 본격적으로 열렸다. 이러한 변화의 중심에 스페이스XAI와 커서가 공동 개발한 상시 작동형 AI 에이전트인 그록
유럽연합(EU)의 AI법 집행이 본격화됐고, 모델이 스스로 공격에 나선 사례도 확인됐다. 이제 개발자는 모델을 호출하는 것 말고도 서비스의 투명성을 확보하고 보안 인프라를 갖추는 일까지 챙겨야 한다. 최근 공개된 주요 동향을 바탕으로, 프로덕션 환경에서 당장 준비해야 할 규제 준수 요건