전문가를 더욱 강력하게 만드는 AI 에이전트! 어떻게 신뢰할 수 있는 AI 에이전트를 구현할 것인가?

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.   …

[AI] Gemini를 활용해 삽화가 포함된 스토리북 제작

📌 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.…

[MD] Google Cloud 입문교육 : Introduction to AI & Machine Learning on Google Cloud

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…

Google Cloud 입문교육 : Introduction to AI & Machine Learning on Google Cloud

Overview Google Cloud AI & Machine Learning  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 ✅…

AI 에이전트 동향과 Vertex AI Memory Bank 활용 방안

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…

6월 AI 신규 발표 내용 (Gemini 2.5 Flash 및 2.5 Pro의 stable 및 GA, Gemini 2.5 Flash-Lite in)

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…

생성형 AI 서비스와 다양한 도구 통합의 지름길 ‘Firebase Genkit’

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 개발의 판을 바꿀 잠재력 듀오 Cloud Run & Vertex AI

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…

AI 에이전트 개발과 운영을 위한 새로운 패러다임 ‘AgentOps’

AI 에이전트는 더 이상 미래가 아닙니다. 구글 클라우드 넥스트 ‘25와 구글 I/O 2025 행사의 주요 발표 내용을 알고 있다면 이미 멀티 AI 에이전트 시대가 시작되었다고 생각할 것입니다. 작년 까지만 해도 개념 검증(PoC) 단계를 넘어 프로덕션까지 살아 남는 AI 프로젝트는 많지 았았습니다. 하지만 앞으로 사정이 달라질 전망입니다.  모델 생태계의 진화, 모델 최적화 기술의 발전, AI 에이전트…

생성형 AI 기능으로 평균 해결 시간(MTTR)을 줄이는 방법

시스템 엔지니어나 SRE 엔지니어에게 새벽에 긴급히 울리는 알람이나 전화벨은 익숙한 일상일 것입니다. 예를 하나 들어 볼까요. 새벽 3시에 알람음에 잠을 깨 내용을 확인해 보니 “서비스 응답 시간 급증, 오류율 5% 초과”라는 모호하지만 치명적인 메시지가 떠다고 가정해보겠습니다. 이 서비스는 수백 개의 마이크로서비스로 얽힌 복잡한 전자상거래 플랫폼의 핵심 결제 게이트웨이입니다. 어디서부터 시작해야 할까요? 최근 배포된 코드의 문제일까요,…