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인공지능(AI)의 환경은 독립형 모델을 넘어서, AI 에이전트들이 서로 협력하고 디지털 세계와 점점 더 복잡한 방식으로 상호작용하는 정교한 생태계로 빠르게 진화하고 있습니다. 기업들이 작업 자동화와 생산성 향상을 위해 더 많은 AI 에이전트를 도입함에 따라, 표준화된 소통 및 통합 방식의 필요성이 그 어느 때보다 중요해졌습니다. 이러한 과제를 해결하는 두 가지 핵심적인 개방형 프로토콜이 바로 Google이 주도하는 Agent2Agent(A2A) 프로토콜과 Anthropic이 소개한 Model Context Protocol(MCP)입니다. 이들은 각기 다른 기능을 수행하지만, 서로를 보완하도록 설계되어 AI 상호운용성의 새로운 시대를 열어가고 있습니다.Agent2Agent (A2A) Protocol: 에이..

MCP(Model Context Protocol)는 다양한 데이터 소스를 관리하면서 보안과 규정 준수를 유지하는 표준화된 프레임워크를 제공함으로써 Agentic RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템을 향상시킵니다.MCP가 Agentic RAG 시스템을 향상시키는 방법Agentic RAG 시스템은 일반적으로 에이전트가 사용자 쿼리를 분석하고, 데이터 요구사항을 결정하며, 관련 정보를 검색하고, 응답을 생성하는 워크플로우를 따릅니다. MCP는 특히 데이터 접근을 위한 모듈화되고 안전한 아키텍처를 만들어 검색 단계를 강화합니다.Agentic RAG에서 MCP의 주요 이점:1. 도메인별 데이터 관리각 데이터 도메인은 특정 사용 규칙을 가진 자체 MCP 서버를 유지도메인들은 에이..

Meta가 Llama 4 모델 시리즈를 발표했습니다. 이 새로운 모델들은 Llama 생태계를 위한 가장 발전된 모델 제품군으로, 개방형 가중치를 가진 최초의 네이티브 멀티모달 모델입니다. 주요 내용을 상세히 정리해드리겠습니다.https://ai.meta.com/blog/llama-4-multimodal-intelligence/ The Llama 4 herd: The beginning of a new era of natively multimodal AI innovationPost-training a model with two trillion parameters was a significant challenge too that required us to completely overhaul and revamp..

Copilot 과 Cursor 를 같이 쓰는 입장에서 copilot이 다소 느리지만 더 똑똑한 답변을 줘서 최종 코드 정리나 리팩터링 하는 용도로 사용하고 있다.그리고 MCP 에 대해서 대략 이해한 상황에 Copilot 의 Agent mode 를 직접 사용해보면서 그 이해도를 높일 생각에 기대가 되는 기능이다.최근 GitHub은 개발자 커뮤니티에 큰 영향을 미칠 수 있는 두 가지 주요 업데이트를 발표했습니다. 첫째, GitHub Copilot의 최신 버전이 Visual Studio Code (VS Code) v1.99에 포함되었습니다. 둘째, Model Context Protocol (MCP) 서버의 공개 미리 보기가 시작되었습니다. 이 두 가지 업데이트는 개발자들이 코드 작성과 협업을 더 효율적이고 지..

재밌는 아이디어가 많은 그렉 아이젠버그의 아이디어AIAI AGENTSaaS"permit wizard" - AI가 비즈니스 허가 신청(건설, 이벤트, 푸드트럭)을 자동화합니다. 허가당 200달러 수수료."payroll optimizer" - AI가 급여 시스템의 오류와 비효율성을 스캔합니다. 더 저렴한 플랫폼으로의 전환을 자동화하고 절감액의 20%를 취합니다."ghostwriter saas" - AI가 산업 및 회사 규모별로 맞춤화된 고성능 B2B 콜드 이메일을 생성합니다. 캠페인당 또는 구독 형태로 요금 부과."trend scout" - AI가 도시 수준의 새로운 트렌드(피클볼, 코워킹 스팟)를 식별하고 브랜드가 먼저 출시할 수 있도록 돕습니다."contract radar" - AI 에이전트가 SaaS ..

AI 모델은 계속 나올 것이다.그 깊은 심연에는 뭐가 있을까?어떻게 진입장벽을 만들까? 어떻게 스케일 가능한 비지니스를 만들까?오늘날 기업들이 직면한 가장 큰 도전 중 하나는 급변하는 기술 환경 속에서 어떻게 AI를 활용하여 지속 가능한 비즈니스 모델을 구축할 것인가입니다. AI는 더 이상 선택이 아닌 필수가 되었으며, 이를 효과적으로 활용하는 기업만이 미래 시장에서 경쟁력을 유지할 수 있을 것입니다. 이번 특집에서는 AI 비즈니스 모델링의 핵심 요소와 성공 전략을 심층적으로 살펴보겠습니다.데이터 기반 비즈니스 모델의 새로운 패러다임현대 비즈니스 환경에서 데이터는 새로운 석유라고 불릴 만큼 귀중한 자원이 되었습니다. AI 기반 비즈니스의 성공은 양질의 데이터를 얼마나 효과적으로 확보하고 활용하느냐에 달려..

Reddit 원문이 검색되지않아 이미지로 남깁니다.제가 우려하는 AI가 제대로 동작할때의 미래가 이미 벌어진 미국 사례라서 더 그런가 봅니다. 이 문장은 특히 더 공감이갑니다. 저도 길을 잃은것 같은 요즘이라서 공감하나봅니다.다른 소프트웨어 엔지니어링 직업을 구할 수 있다는 것을 알지만, 그 직업은 얼마나 오래 갈까요?그냥 길을 잃은 느낌입니다. 이미지 번역안녕하세요, 제 소프트웨어 엔지니어링 팀 전체가 AI 때문에 방금 해고되었습니다.솔직히 몸이 아픈 느낌입니다.그냥 하소연하고 싶어요. 글이 일관성이 없다면 죄송합니다... 그리고 이게 적절한 서브레딧이 아니라면 죄송합니다. 다른 곳도 몇 군데 시도했지만 활동이 없어 보였습니다.저는 정말 이 분야에 피와 땀과 눈물을 쏟았습니다. CS 학위를 위해 열심히..

디지털 경제의 심장부에서 끊임없이 맥동하는 AI 데이터센터. 이 거대한 디지털 인프라는 단순한 서버 집합체가 아닌, 정교하게 설계된 가치사슬의 결정체입니다. 오늘 저희는 이 복잡한 생태계를 '랙(Rack) 내부'와 '랙 외부'로 나누어 심층 분석해 보고자 합니다.랙 내부: 디지털 두뇌의 탄생지혁신의 시작점, 칩 설계와 IPAI 혁명의 출발점은 바로 칩 설계와 지적재산권(IP)에서 시작됩니다. ARM의 효율적인 아키텍처, NVIDIA의 혁신적인 GPU 기술, AMD와 Intel의 고성능 프로세서 설계 능력이 이 분야를 주도하고 있습니다. 특히 주목할 만한 점은 클라우드 거인들인 AWS, Google Cloud, Microsoft까지 자체 ASIC 커스텀 칩 개발에 뛰어들었다는 사실입니다. 이는 AI 시대에..

인공지능(AI)은 더 이상 공상과학 영화의 소재가 아닌 우리 일상의 일부가 되었습니다. 첨부된 이미지는 AI의 복잡한 생태계를 동심원 형태로 보여주며, 가장 바깥쪽 원부터 안쪽으로 들어가면서 인공지능의 발전 단계와 세부 기술들을 체계적으로 정리하고 있습니다.인공지능의 광범위한 세계인공지능은 가장 넓은 개념으로, 이미지의 가장 바깥쪽 원을 차지하고 있습니다. 이 영역에는 강화학습(Reinforcement Learning)음성인식(Speech Recognition)창발적 행동(Emergent Behavior)과 같은 기초 기술부터 알고리즘 빌딩(Algorithm Building)증강 프로그래밍(Augmented Programming)AI 윤리(AI-Ethics)와 같은 응용 분야까지 포함됩니다. 인공지능은 ..