본문 바로가기

분류 전체보기

 (845)
(AI-Agent-Market MAP) AI 에이전트 시장 분석: 현재, 한계, 그리고 미래 전망 AI 에이전트(Autonomous AI Agent)는 단순한 개념을 넘어, 실제 기업 환경에서 중요한 역할을 하기 시작했습니다. 2024년에는 AI 에이전트 스타트업들이 총 38억 달러의 투자를 유치하며 시장이 급속도로 성장하고 있습니다. 대형 기술 기업들도 AI 에이전트 개발에 뛰어들고 있으며, 기업들은 AI와 인간이 협업하는 하이브리드 팀 구성을 적극적으로 추진하고 있습니다.하지만, AI 에이전트 기술은 아직 완전하지 않습니다. 신뢰성, 추론 능력, 보안 등의 문제로 인해 완전한 자율 AI가 자리 잡기까지는 시간이 필요합니다. 그렇다면, 현재 AI 에이전트 시장은 어떻게 형성되어 있으며, 앞으로 어떤 방향으로 발전할까요?이 글에서는 AI 에이전트 시장 현황과 주요 스타트업, 기술적 한계 및 발전 전망..
Manus AI가 AI를 만든다? 오픈소스 AI 에이전트 프레임워크, Anus 프로젝트 분석 AI 기술이 빠르게 발전하면서 이제 AI가 직접 AI를 개발하는 시대가 열리고 있습니다. 최근 Manus AI는 고급 AI 에이전트로 주목받았지만, 초대장을 받아야만 접근할 수 있는 폐쇄형 시스템이라는 점에서 아쉬움이 있었습니다.그런데 한 개발자가 Manus AI에게 스스로를 대체할 오픈소스 AI 에이전트를 만들도록 지시했고, 그 결과 **Anus(Autonomous Networked Utility System)**라는 새로운 AI 프레임워크가 탄생했습니다.Anus는 단순한 AI 챗봇이 아니라 완전한 AI 에이전트 프레임워크로, 자동화된 작업 수행, 멀티 에이전트 협업, 웹 서비스 및 코드와의 통합 등을 지원합니다. 이번 블로그에서는 Anus 프로젝트의 개념, 특징, 기술적 구조, 활용 방법 등을 살펴보..
(Cursor와 Claude를 활용한) AI 기반 개발 도구, 대규모 프로젝트에서도 효과적일까? 🧐 AI 기반 코딩 도구, 대규모 프로젝트에서도 효과적일까?AI가 개발 생산성을 높여준다는 건 이미 잘 알려진 사실입니다. 하지만 대부분의 개발자들은 AI 기반 코딩 도구가 단순히 프로토타입 코드 생성에만 유용할 것이라고 생각합니다.그렇다면, 대규모 프로젝트에서도 AI 기반 도구가 효과적으로 활용될 수 있을까요?Golang을 활용한 80만 줄 이상의 코드가 포함된 프로젝트를 운영하며, Cursor와 Claude를 통해 5~30배 더 빠른 개발 속도를 경험한 사례를 바탕으로,✅ AI를 활용한 대규모 프로젝트 관리 방법✅ 코드 품질을 유지하면서도 생산성을 극대화하는 워크플로우✅ Cursor와 Claude를 최적화하여 효율적으로 활용하는 전략을 소개합니다.🚀 Cursor와 Claude, 대규모 프로젝트에서..
MCP(Model Context Protocol): 일시적 유행인가, 미래의 표준인가? MCP란 무엇인가?MCP(Model Context Protocol)는 최근 AI 개발자 및 연구자들 사이에서 뜨거운 화두가 되고 있는 기술입니다. 하지만 이 기술이 정말로 유용한 것인지, 아니면 단순한 일시적 유행(trend)에 불과한지에 대한 논쟁이 이어지고 있습니다.이번 글에서는 MCP의 개념, 특징, 가능성과 한계를 살펴보고, 과연 MCP가 미래의 AI 기술 표준이 될 수 있을지에 대해 깊이 있게 다뤄보겠습니다.MCP의 개념과 등장 배경MCP는 AI 에이전트(agent)에게 새로운 도구(tool)를 추가할 수 있도록 해주는 프로토콜입니다. 기존에는 AI 시스템이 특정한 기능과 도구만을 사용할 수 있었다면, MCP를 통해 사용자가 원하는 추가적인 기능을 자유롭게 확장할 수 있습니다.예를 들어, Cla..
환각을 최소화하는 AI! 컨텍스추얼 AI의 ‘RAG 2.0’과 GLM의 혁신 🏆 AI의 사실 정확도를 한 단계 높이다!인공지능(AI)의 가장 큰 문제 중 하나는 ‘환각(hallucination)’, 즉 잘못된 정보를 사실처럼 생성하는 현상입니다. 이를 해결하기 위해 **컨텍스추얼 AI(Contextual AI)**가 새로운 검색 증강 생성(RAG) 기술을 기반으로 한 **‘RAG 2.0’**을 발표했습니다.이 기술을 적용한 **GLM(Grounded Language Model)**은 명확한 근거를 바탕으로 AI가 응답을 생성하도록 설계되었습니다. 흥미롭게도, 이 모델은 구글, 앤트로픽, 오픈AI 등의 최신 대형언어모델(LLM)보다 뛰어난 사실 정확도를 기록했습니다.이번 블로그에서는 RAG 2.0 기술이 기존 RAG의 한계를 어떻게 극복했는지, 그리고 GLM이 어떤 방식으로 정확..
AI 에이전트가 바꾸는 플랫폼 경제: ‘앱리스(App-less)’ 시대의 도래 📌 AI 에이전트, 플랫폼 경제를 흔들다AI 기술이 빠르게 발전하면서, 플랫폼 경제의 근본적인 변화가 예고되고 있습니다. 그 중심에는 ‘AI 에이전트’가 있습니다. AI 에이전트는 사용자의 요청에 따라 자동으로 작업을 수행하는 인공지능 도우미로, 기존 앱 없이도 식당 예약, 상품 구매, 일정 관리 등을 해결할 수 있습니다.최근 오픈AI의 ‘오퍼레이터’, 퍼플렉시티의 AI 에이전트, 구글의 ‘프로젝트 아스트라’ 등이 등장하면서 AI 에이전트가 플랫폼 시장을 뒤흔들 수 있다는 전망이 나오고 있습니다. AI가 사용자를 대신해 서비스를 실행하면서, 독립적인 앱의 필요성이 줄어들어 ‘앱리스(App-less)’ 시대가 다가오고 있다는 것입니다.기존 플랫폼 기업들은 이러한 변화에 어떻게 대응하고 있을까요? AI 에..
Manus: 중국이 선보인 완전 자동화 AI 에이전트의 혁신 인공지능(AI)은 이제 단순한 보조 도구가 아닌, 스스로 사고하고 실행하는 단계에 도달하고 있습니다. 중국에서 개발된 Manus는 기존 AI와 차원이 다른 완전 자동화 AI 에이전트로, 단순한 답변 생성이 아닌 직접 실행 가능한 결과물을 만들어내는 능력을 갖추고 있습니다.예를 들어, Manus는 뉴욕에서 가장 안전한 동네를 찾고, 학군을 분석하며, 예산에 맞는 부동산을 추천하는 과정을 자동으로 수행합니다. 또한, 주식 데이터를 수집·분석하고, 맞춤형 여행 일정을 생성하며, 심지어 비즈니스 의사결정을 돕는 B2B 공급업체 분석까지 해냅니다.Manus의 등장으로 우리는 AI가 단순한 비서 역할을 넘어 완전한 작업 수행자로 진화하는 시대를 맞이하고 있습니다. 과연 이 기술이 가져올 미래는 어떤 모습일까요? 지..
텍스트 임베딩을 저장하는 최고의 방법: Parquet와 Polars 활용하기 📌 임베딩 데이터를 저장하는 최적의 방법은?최근 AI 기술의 발전과 함께 텍스트 임베딩(Text Embeddings) 이 점점 더 중요한 역할을 하고 있습니다.임베딩은 텍스트 데이터를 고차원 벡터로 변환한 것으로, 이를 활용하면 유사한 의미를 가진 텍스트를 쉽게 비교 하거나 빠르게 검색할 수 있는 기능 을 구현할 수 있습니다.하지만 한 가지 문제점이 있습니다."임베딩 데이터를 효과적으로 저장하고 빠르게 검색하려면 어떻게 해야 할까?"많은 사람들은 CSV, Pickle, Numpy 배열 같은 방법을 사용하지만, 이 방법들은 저장 공간을 많이 차지하고 속도도 비효율적입니다.더 좋은 방법은 없을까요?이 글에서는 Parquet 파일과 Polars 라이브러리를 활용한 최적의 임베딩 저장 방법 을 소개합니다.이를..

티스토리툴바