전체 글 (2858) 썸네일형 리스트형 OpenClaw-RL: 대화만으로 개인화 AI 에이전트를 학습하는 비동기 강화학습 프레임워크 이 글에서는 자연스러운 대화를 그대로 학습 신호로 활용해 개인화 AI 에이전트를 강화학습으로 개선하는 프레임워크, OpenClaw-RL을 소개합니다.OpenClaw-RL은 기존 RL-for-LLM 방식과 달리, 사전 수집 데이터나 수동 라벨링 없이 실제 사용 중 발생하는 대화를 비동기적으로 학습에 활용합니다. 이 글을 통해 OpenClaw-RL의 배경, 핵심 개념, 아키텍처, 학습 방식, 그리고 실제 사용 방법까지 한 번에 정리해 보겠습니다.OpenClaw-RL이 등장한 배경기존의 LLM 기반 강화학습 시스템은 다음과 같은 한계를 갖고 있었습니다.중앙 집중형, 배치 단위 학습에 의존사전에 수집된 데이터셋과 명시적 라벨 필요학습 중에는 모델 서비스가 중단되거나 제한됨OpenClaw-RL은 이러한 구조적 제.. 경쟁 수학을 넘어 자율 연구로 확장되는 AI 에이전트, DeepMind Aletheia 기술 분석 이 글은 Google DeepMind가 공개한 연구용 AI 에이전트 Aletheia를 중심으로, 기존 수학 경시대회 수준의 문제 해결을 넘어 실제 전문 연구 영역까지 확장된 AI 기술의 구조와 성과를 정리합니다. Aletheia가 왜 기존 모델과 다르며, 어떤 기술적 설계로 자율적인 연구 성과를 만들어냈는지, 그리고 이 변화가 AI 연구 자동화에 어떤 의미를 갖는지 살펴봅니다.Aletheia 등장 배경: 수학 대회와 실제 연구의 간극최근 AI 모델들은 **International Mathematical Olympiad**에서 금메달 수준의 성과를 달성할 만큼 강력한 문제 해결 능력을 보여주었습니다.하지만 전문 수학 연구는 다음과 같은 점에서 본질적으로 다릅니다.방대한 선행 연구와 논문 탐색이 필수단기 풀.. MCP와 AI Agent Skills 비교: 구조화된 도구와 행동 지침의 차이점 정리 이 글은 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 AI 에이전트 설계에서 자주 언급되는 Model Context Protocol(MCP) 과 AI Agent Skills(스킬) 의 개념을 비교·정리한 기술 블로그입니다.두 접근 방식은 모두 AI 에이전트의 기능을 확장하기 위한 수단이지만, 어떻게 설정되고, 어떤 방식으로 작업을 수행하며, 어떤 사용자에게 적합한지에서 명확한 차이를 가집니다. 본문에서는 MCP와 Skills의 개념, 동작 방식, 장단점, 그리고 어떤 상황에서 적합한 선택인지까지 단계적으로 설명합니다.Model Context Protocol(MCP)란 무엇인가Model Context Protocol(MCP)은 AI 애플리케이션이 외부 시스템과 표준화된 방식으로 연결될 수 있도록 돕는 오픈소스 프로.. Docker 샌드박스에서 실행되는 NanoClaw의 보안 중심 AI 에이전트 아키텍처 이해하기 이 글은 **NanoClaw**가 Docker 샌드박스와 통합되어 AI 에이전트를 어떻게 강력하게 격리하고 안전하게 실행하는지에 대해 정리한 기술 블로그입니다.AI 에이전트가 실제 업무 환경에 투입되기 시작하면서, “에이전트를 어디까지 믿을 수 있는가”라는 질문이 중요해졌습니다. NanoClaw는 이 질문에 대해 불신을 전제로 한 보안 설계라는 명확한 답을 제시합니다. 이 글에서는 NanoClaw의 구조, 보안 모델, Docker 샌드박스 통합 방식, 그리고 향후 발전 방향까지 단계적으로 살펴봅니다.NanoClaw란 무엇인가NanoClaw는 팀 단위 AI 에이전트 운영을 위한 오픈소스 보안 런타임 및 오케스트레이션 레이어입니다.AI 에이전트를 단순한 자동화 도구가 아니라, 잠재적으로 위험한 실행 주체로 .. Genspark Claw AI 어시스턴트 출시와 엔터프라이즈 업무 자동화 변화 이 글에서는 AI 기업 **Genspark**가 새롭게 출시한 클라우드 기반 AI 어시스턴트 Claw AI와 함께, 엔터프라이즈 환경에서의 업무 자동화와 보안 중심 AI 활용 방식이 어떻게 변화하고 있는지를 정리합니다.Claw AI의 핵심 개념, 등장 배경, 주요 기능과 특장점, 그리고 기존 AI 어시스턴트와의 차별 요소를 중심으로 살펴봅니다.Claw AI 출시 배경과 등장 이유기존 AI 어시스턴트 중 하나로 언급되는 OpenClaw는 보안과 데이터 보호 이슈로 인해 엔터프라이즈 환경에서의 활용에 한계가 있다는 평가를 받아왔습니다.이에 따라 Genspark는 보안과 데이터 격리를 최우선으로 고려한 엔터프라이즈 전용 AI 어시스턴트라는 방향성 아래 Claw AI를 선보였습니다.해당 소식은 IT 전문 매체 .. 명세로 개발하는 AI 프로그래밍 언어, CodeSpeak 기술 개념과 실제 사례 정리 이 글은 LLM을 기반으로 한 차세대 프로그래밍 언어 CodeSpeak의 개념과 개발 방식, 그리고 실제 오픈소스 사례를 통해 검증된 효과를 정리한 글입니다. 기존처럼 코드를 직접 많이 작성하는 방식이 아니라, 사람이 이해하기 쉬운 명세(spec)를 중심으로 소프트웨어를 개발하고 유지보수하는 접근이 어떤 변화를 가져오는지 살펴봅니다. 특히 팀 단위의 복잡한 소프트웨어 개발 환경에서 CodeSpeak이 어떤 가치를 제공하는지에 초점을 맞춥니다.CodeSpeak란 무엇인가CodeSpeak은 LLM이 구동하는 차세대 프로그래밍 언어로, 코드베이스를 기존 대비 5~10배 줄이는 것을 목표로 설계되었습니다. 단순한 실험적 도구가 아니라, 프로덕션 환경에서 장기적으로 사용되는 시스템 구축을 전제로 만들어졌다는 점이.. OpenClaw 스킬 생태계 한눈에 보기 - 커뮤니티가 만든 5,490개 AI 스킬로 확장하는 로컬 AI 어시스턴트 로컬에서 실행되는 AI 어시스턴트를 더 강력하게 활용하고 싶다면, 결국 핵심은 확장성입니다.이 글에서는 **OpenClaw**가 무엇인지, 그리고 커뮤니티가 만든 **5,490개 이상의 스킬(Skills)**을 선별해 정리한 Awesome OpenClaw Skills 리스트가 왜 중요한지 설명합니다.OpenClaw의 개념부터 스킬 구조, 설치 방법, 보안 관점에서의 주의사항, 그리고 어떤 활용 가치를 기대할 수 있는지까지 한 번에 정리해 드립니다.OpenClaw란 무엇인가OpenClaw는 내 PC나 서버에서 직접 실행되는 로컬 AI 어시스턴트입니다.클라우드 기반 서비스와 달리, 사용자가 직접 통제할 수 있는 환경에서 AI를 운영할 수 있다는 점이 가장 큰 특징입니다.주요 특징은 다음과 같습니다.로컬 실행.. Everything is Computer: Perplexity가 제시하는 차세대 AI 컴퓨팅의 진화 이 글은 **“Everything is Computer”**라는 메시지 아래, Perplexity가 새롭게 확장한 Perplexity Computer 생태계를 정리합니다.개인 사용자를 위한 Personal Computer, 조직을 위한 Computer for Enterprise, 기업용 AI 브라우저 Comet Enterprise, 개발자를 위한 API Platform, 그리고 금융 분석 역량을 강화한 Perplexity Finance 업그레이드까지.AI가 단순한 도구를 넘어 컴퓨터 그 자체가 되는 흐름을 기술적 관점에서 쉽게 풀어봅니다.Everything is Computer란 무엇인가Perplexity가 말하는 “Everything is Computer”는 단순한 슬로건이 아닙니다.정확한 AI 검색,.. AutoKernel: GPU 커널 최적화를 자동화하는 연구 시스템의 구조와 의미 대규모 딥러닝 모델을 운영하거나 연구하는 과정에서 GPU 성능 최적화는 선택이 아닌 필수입니다. 특히 PyTorch 기반 모델에서는 전체 실행 시간의 대부분이 소수의 GPU 커널에서 소모되지만, 이 커널을 직접 찾아내고 Triton이나 CUDA C++로 반복 최적화하는 작업은 매우 많은 시간과 전문 지식을 요구합니다.이번 글에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 AutoKernel이라는 GPU 커널 자동 연구 시스템을 중심으로, 프로젝트의 배경과 개념, 작동 원리, 구성 요소, 설계 철학, 그리고 기존 방식과 비교했을 때의 기술적 의미를 상세히 정리합니다. GPU 커널 최적화를 왜 ‘연구 문제’로 접근하는지, 그리고 AutoKernel이 어떤 방식으로 이를 자동화하는지 이해하는 데 초점을 둡니다.Au.. 엑셀과 파워포인트를 넘나드는 AI 협업 - Claude for Excel & PowerPoint의 컨텍스트 공유와 스킬 기능 정리 이번 글에서는 엔터프라이즈 AI 환경에서 엑셀과 파워포인트 업무 방식을 어떻게 바꾸는지에 대해 다룹니다.2026년 3월, **Anthropic**의 **Claude**가 Excel과 PowerPoint 환경에서 큰 업데이트를 공개했습니다.핵심은 두 가지입니다.Excel과 PowerPoint 간 대화 컨텍스트를 완전히 공유반복 업무를 한 번에 실행하는 ‘Skills(스킬)’ 기능 도입이 글에서는 해당 업데이트의 배경, 핵심 기능, 업무 활용 예시, 기업 환경에서의 의미와 기대 효과를 중심으로 정리합니다.엑셀 분석 → 파워포인트 정리 → 이메일 작성.이 흐름은 대부분의 실무자가 매일 반복하는 작업입니다. 하지만 기존에는:도구를 옮길 때마다 같은 설명을 다시 해야 했고데이터 맥락이 끊겨 품질과 속도 모두 손해.. 이전 1 2 3 4 ··· 286 다음
