단순히 모델에 질문을 던지는 것을 넘어 실제 세상과 업무 환경에서 사람이 하던 일을 맡기는 단계로 기술 활용 방식이 바뀌고 있습니다. 이에 발맞춰 에이전트 중심 설계(Agent-Centric Design)에 대한 관심도 높아지고 있습니다. 이는 AI 시스템을 구축하는 관점을 근본적으로 바꾸는 접근법입니다. AI를 수동적인 정보 처리 도구가 아닌 능동적으로 목표를 지향하는 행위자로 설계하고자 하는 것입니다. AI 에이전트의 사고…
AI 산업의 중심이 모델을 ‘학습’시키는 단계를 지나 학습한 모델을 현실 세계에 적용해 비즈니스 가치를 만드는 ‘추론(inference)’ 단계로 빠르게 옮겨가고 있습니다. 실제 서비스 단계로 넘어 가면서 추론 비용이 큰 부담으로 다가오고 있습니다. 실제로 AI 모델 추론에 드는 컴퓨팅 비용이 학습 비용을 넘어서는 사례가 하나둘 보고되고 있습니다. 이런 이유로 요즘 비용 효율적이며 동시에 프로덕션 환경이 요구하는 유연한…
AI 에이전트는 더 이상 먼 미래의 이야기가 아닙니다. 머지 않은 미래에 소프트웨어 개발 패러다임은 근본적인 전환을 맞이할 것입니다. 이 변화의 시작은 AI 에이전트가 열 것으로 보입니다. 여러 AI 에이전트들이 서로 협력하는 시나리오를 보면 앞으로 애플리케이션은 단순히 지시를 수행하는 도구를 넘어 달성할 목표를 스스로 ‘이해하는’ 시스템으로 진화할 것이란 것을 어렵지 않게 상상해 볼 수 있습니다. …
📌 지원되는 버전 : Google Workspace Business Starter 이상 이제 Gemini를 활용해 어떤 주제로든 낭독과 함께 개인 맞춤형 삽화가 포함된 스토리북을 제작할 수 있습니다. 원하는 스토리북을 프롬프트로 설명하면 됩니다. 예 : 업로드한 이력서와 사진을 기반으로 두 살, 네 살 딸들에게 내 직업을 설명하는 스토리북을 제작 또는 새롭게 제공되는 스토리북 Gem을 활용하여 스토리를 만들 수도 있습니다.…
Overview Google Cloud AI/ML 무료 입문 교육 AI/ML 시대를 맞이하여 새로운 역량을 키우고 싶지만 어디서부터 시작해야 할지 막막하셨던 분들은 주목해 주세요. Introduc tion to AI & Machine Learning on Google Cloud에서는 Google Cloud를 활용하여 AI/ML의 핵심 개념을 직접 실습하며 쉽고 재미있게 배울 수 있습니다. ✅ 대용량 데이터 분석 플랫폼 : BigQuery ML ✅ 노코드로 구현하는 AI…
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최근 AI는 단순히 질문에 답하는 챗봇을 넘어 작업을 스스로 수행하는 에이전틱 AI(Agentic AI) 시대로 나아가고 있습니다. 이런 흐름에 가장 민감하게 반응하는 것은 개발자가 아닐까 합니다. 아무래도 실무에서 가장 적극적으로 AI를 쓰는 직군이다 보니 자연스럽게 개발자는 유행을 주도하는 얼리 어댑터가 되었습니다. 요즘 AI를 잘 활용하는 개발자를 보면 답변을 요구하는 수준을 넘어 목표와 도구를 주고 에이전트 손에…
6월의 AI 신규 발표 내용 Summary Gemini 2.5 Flash 및 2.5 Pro의 stable 및 GA 2025년 6월 17일자로 Generally Available Gemini 2.5 Flash Model ID gemini-2.5-flash Supported inputs & outputs • Inputs: Text, Code, Images, Audio, Video • Outputs: Text Token limits • Maximum input tokens: 1,048,576 • Maximum output tokens: 65,535 (default) Knowledge cutoff date 2025년 1월 Supervised fine-tuning for…
최근 AI 에이전트가 외부 API를 호출하여 데이터를 가져오고 사용자를 대신해 작업을 수행하는 사례가 크게 늘어나고 있습니다. 예를 들어 챗봇이 날씨 정보를 알려주거나 일정을 자동으로 조율하는 등, 사람 대신 다양한 도구(tool)를 활용해 임무를 실행할 수 있는 다재다능한 AI 에이전트가 주목받고 있습니다. 이제 이런 능력있는 AI 에이전트를 최소한의 코드로 웹이나 모바일 앱에 통합할 수 있게 되었습니다. Google…
AI 기능이나 서비스 개발이 참 어렵게 느껴지던 시절이 있었습니다. 그러던 것이 요즘은 진입 장벽이 확 내려간 느낌마저 듭니다. 이게 좋은 일일까요? 아니면 반기기 어려운 일일까요? 일단 긍정의 힘으로 개발 효율성이 그 어느 때보다 높은 시대의 기회를 누리는 쪽을 선택하는 것이 현명한 시기가 아닐까 합니다. 관련해 이번 포스팅에서는 생성형 AI 관련 개발이 어느 정도까지 간편해 졌는지…