본문 바로가기
728x90
반응형

인공지능

 (2508)
구글 인터랙션 API 정식 출시로 살펴보는 AI 에이전트 개발의 변화 이번 글에서는 구글이 정식 출시한 ‘인터랙션 API(Interactions API)’를 중심으로 AI 에이전트 개발 환경이 어떻게 변화하고 있는지를 정리합니다.단순한 생성형 AI 모델 호출을 넘어, 자율형 AI 에이전트 실행·상태 관리·백그라운드 처리·멀티모달 생성까지 하나의 API로 통합한 것이 핵심입니다.AI 기반 서비스를 고민하는 개발자나 기업 입장에서, 왜 이 API가 새로운 표준으로 주목받는지 이해하는 데 초점을 맞춰 설명합니다.인터랙션 API란 무엇인가인터랙션 API는 Google이 생성형 AI 모델과 자율형 AI 에이전트를 하나의 개발 인터페이스로 통합해 제공하는 차세대 API입니다.기존에는 모델 추론, 에이전트 실행, 상태 관리, 도구 호출을 각각 다른 방식으로 처리해야 했지만, 인터랙션 ..
AI 에이전트를 위한 사이버보안 실전 지식 라이브러리: Anthropic Cybersecurity Skills 정리 이 글은 Anthropic Cybersecurity Skills 프로젝트가 무엇인지, 왜 만들어졌는지, 그리고 어떤 방식으로 AI 에이전트의 사이버보안 역량을 실제 실무 수준으로 끌어올리는지를 정리한 글입니다.단순한 개념 소개가 아니라, 이 저장소가 제공하는 구조, 프레임워크 매핑, 활용 방식까지 입력된 정보를 기반으로 체계적으로 설명합니다.Anthropic Cybersecurity Skills란 무엇인가Anthropic Cybersecurity Skills는 AI 에이전트에게 시니어 보안 분석가 수준의 실무 지식을 제공하기 위해 만들어진 오픈소스 사이버보안 스킬 라이브러리입니다.이 프로젝트는 특정 벤더나 기업에 소속된 공식 제품이 아닌 커뮤니티 기반 독립 프로젝트이며, AI 에이전트가 실제 보안 업무를..
모델 크기 경쟁의 한계와 환각률·계산 효율이 드러낸 LLM 선택 기준 이 글은 최신 대규모 언어 모델(LLM) 비교 결과를 바탕으로, 모델 크기(파라미터 수)만으로는 실제 정확성과 신뢰성을 보장하지 못한다는 점을 정리합니다. 특히 환각률(hallucination rate), 불확실성 보정, 계산 효율이라는 관점에서 오픈 웨이트 모델과 폐쇄형 초대형 모델의 성능 격차가 어떻게 재정의되고 있는지를 살펴봅니다. 단순히 “큰 모델이 더 낫다”는 통념을 넘어, 실무에서 어떤 기준으로 모델을 선택해야 하는지를 이해하는 데 목적이 있습니다.모델 확장 전략에 대한 의문: 크기만 키우면 해결될까최근 주요 AI 연구소들 사이에서는 파라미터 수와 학습 데이터만 늘리는 무한 확장 전략에 대한 회의가 커지고 있습니다. 초대형 모델이 여전히 종합 지표에서 높은 점수를 기록하긴 하지만, 오픈 웨이트..
Seedance 2.0 4K로 이해하는 차세대 AI 영상 제작과 활용 전략 이 글은 **Seedance 2.0 4K**를 중심으로, 4K AI 영상이 왜 주목받고 있는지, 기존 AI 영상과 무엇이 다른지, 그리고 어떤 상황에서 효과적으로 활용할 수 있는지를 정리한 기술 블로그입니다. Seedance 2.0 4K가 지향하는 방향과 핵심 개선점, 표준 버전과의 차이, 그리고 4K AI 영상을 준비하기 위한 프롬프트 전략까지 단계적으로 살펴봅니다.Seedance 2.0 4K란 무엇인가Seedance 2.0 4K는 기존 Seedance 2.0의 확장된 방향성으로, 고해상도 AI 영상 제작을 목표로 합니다. 단순히 영상이 움직이는지를 넘어서, 화면을 자세히 보았을 때도 품질을 유지할 수 있는지가 핵심입니다.이는 더 또렷한 윤곽선, 안정적인 피사체, 깨끗한 조명, 설득력 있는 디테일을 의..
에이전틱 코딩과 전문성의 지속적 가치: Claude Code 사용 데이터로 본 변화 이 글은 에이전틱 코딩(agentic coding)이 실제 업무 현장에서 어떻게 활용되고 있는지, 그리고 그 과정에서 전문성(domain expertise)이 어떤 역할을 하는지를 대규모 사용 데이터를 기반으로 정리한 내용입니다.2025년 말부터 2026년 상반기까지 약 40만 건의 세션을 분석한 연구를 통해, 사람과 AI 코딩 에이전트의 역할 분담, 성공 요인, 업무 유형의 변화, 그리고 노동 시장에 주는 시사점을 살펴봅니다. 특히 Claude Code 사용 사례를 중심으로, “코딩 실력보다 문제를 아는 힘이 더 중요해지고 있는가?”라는 질문에 대한 근거를 제공합니다.에이전틱 코딩이란 무엇인가에이전틱 코딩은 사람이 세부 코드를 하나하나 작성하는 대신, AI 에이전트에게 목표를 제시하고 실행을 위임하는 ..
Claude Code Artifacts 기능으로 개발 작업을 실시간 문서로 공유하는 방법 이 글은 Claude Code에 새롭게 추가된 Artifacts 기능이 무엇인지, 어떤 배경에서 등장했는지, 그리고 개발·운영·협업 과정에서 어떻게 활용할 수 있는지를 정리한 IT 기술 소개 글입니다. 단순한 코드 보조를 넘어, 작업 진행 상황 자체를 실시간 웹 페이지로 전환해 공유하는 방식이 어떤 가치를 만드는지 중심으로 설명합니다.Claude Code Artifacts란 무엇인가Claude Code Artifacts는 Claude Code 세션에서 진행 중인 작업을 자동으로 시각화된 웹 페이지(artifact)로 생성해주는 기능입니다.이 artifact는 단순한 결과물이 아니라, 세션의 전체 맥락을 반영한 살아 있는 문서라는 점이 핵심입니다.하나의 Claude Code 세션은 장애 조사, 리팩토링, ..
Claude Code·OpenCode 실행 과정을 투명하게 기록하는 Agent-Blackbox 소개 AI 에이전트를 장시간 실행하다 보면 “토큰은 많이 쓴 것 같은데, 실제로 무엇을 했는지”를 정확히 설명하기 어려운 순간을 자주 마주하게 됩니다. 특히 Claude Code나 OpenCode처럼 복잡한 작업을 자동으로 수행하는 환경에서는 마지막 요약만으로는 전체 실행 흐름을 이해하기 어렵습니다.이 글에서는 **Claude Code / OpenCode 실행을 실제 이벤트 단위로 기록하고, 세션 맵과 컨텍스트 효율 지표로 분석해주는 도구 Agent-Blackbox**를 중심으로, 왜 이런 도구가 필요한지와 어떤 문제를 해결하는지, 그리고 어떻게 사용할 수 있는지를 정리합니다.AI 에이전트 실행에서 발생하는 현실적인 문제AI 에이전트에게 “이 작업에 토큰을 얼마나 쓸 것 같아?”라고 물어본 경험이 있을 것입니..
공개 모델만으로 최상위 AI 성능을 낸 Sakana AI의 Fugu 시스템 분석 이번 글에서는 일본 AI 연구소 **Sakana AI**가 공개한 Fugu와 Fugu Ultra 시스템을 중심으로, 기존 대형 언어 모델 중심 접근 방식과 무엇이 다른지, 왜 업계에서 의미 있는 결과로 평가받는지 정리합니다.특정 초거대 모델을 쓰지 않고도 Fable 5·Mythos급 성능을 낸 구조적 접근, 그리고 AI 주권과 안정성 관점에서의 시사점을 다룹니다.Fugu란 무엇인가: “여러 AI를 하나처럼 쓰는 시스템”Fugu는 하나의 거대 AI 모델이 아닙니다.여러 공개 AI 모델을 상황에 맞게 선택하고 협력시키는 오케스트레이션 시스템입니다.사용자 입장에서는 일반적인 AI 하나를 쓰는 것과 동일합니다.요청을 하나 보내면내부에서 난이도를 판단하고단순한 작업은 단일 모델로 처리복잡한 작업은 여러 전문 모델..
728x90
반응형

티스토리툴바