프롬프트 넣고 답 기다리는 시대는 끝났다: AI 에이전트로의 패러다임 전환
단순한 질의응답(Prompt-and-Response)을 넘어 스스로 추론하고 실행하는 AI 에이전트 시대가 도래하며, 개발자와 기획자가 직면한 제품 설계의 근본적인 변화를 분석합니다.
LLM
자율 AI 에이전트로 스케일링하는 의사결정 시스템 구축 전략과 실전 가이드
블록체인 결제 레일부터 모델 비용 최적화까지, 기업이 바로 적용할 수 있는 자율 AI 에이전트 설계와 운영 방법을 상세히 풀어봅니다.
Claude Code 에이전트 10개를 한 번에 실행하는 비법, 실전 가이드
개발자는 Claude Code 에이전트를 손쉽게 다중 실행해 생산성을 높일 수 있는데, 필요한 설정부터 비용 관리까지 단계별로 알려드립니다.
Gmail 스마트 컴포즈 구축이 알려준 AI 모델 20%만으로 성공하는 비법
모델 자체보다 데이터 파이프라인·UX 설계가 핵심이라는 사실을 Gmail 스마트 컴포즈 사례를 통해 구체적으로 살펴봅니다.
맥에서 32B 모델 5배 적은 메모리로! 구글 TurboQuant 혁신
TurboQuant 덕분에 애플 실리콘 맥에서도 32억 파라미터 LLM을 기존 대비 5배 적은 메모리로 실행할 수 있어, 개발·제품 기획 단계에서 비용과 성능의 균형을 새롭게 잡을 수 있습니다.
에이전시 LLM 시대 개막! 첫 실용형 모델이 바꾼 AI 판
새로운 에이전시 LLM이 실제 업무 자동화를 가능하게 하면서 비용·안전성·규제 대응까지 한 번에 해결한다는 기대가 커지고 있다.
AgentConductor, 토큰 비용 68% 절감 비법—스스로 조직화하는 AI
AgentConductor가 자체 조직화 메커니즘을 도입해 토큰 사용량을 크게 줄였으며, 비용 절감과 성능 유지 사이의 균형을 찾는 방법을 상세히 살펴봅니다.
LLM 시대, 지도는 있지만 잉크가 없는 이유—실무자가 꼭 알아야 할 10가지
대형 언어 모델의 한계와 비용 구조를 파악하고, 제품에 적용할 때 놓치기 쉬운 법·정책 포인트까지 한눈에 정리합니다.
5가지 프레임워크로 구현한 AI 에이전트 비교·분석: 모델 성능·비용·실무 적용 가이드
동일한 AI 에이전트를 다섯 가지 프레임워크에 구현해 본 결과, 모델 성능, 추론 비용, 개발 생산성 등에서 나타나는 차이를 실무에 바로 적용할 수 있는 인사이트와 단계별 가이드로 정리했습니다.