TypeSafe AI 신뢰성 검증을 클라우드네이티브TV 영상으로 정리했습니다. 제브 창업진 경력, 시드 투자, 커뮤니티 반응, 제삼자 벤치마크를 확정과 미확인으로 나눠 도입 전에 확인할 기준을 캡처 8장과 함께 살펴보세요.

AI 에이전트 검토 기준을 9분 영상으로 정리했습니다. 위임한 일의 목록에서 출발해 OWASP 위험 10개 범주를 실행 단계 다섯으로 묶고 필수 기능 8가지로 확정하는 과정을 캡처 7장과 함께 살펴보세요.

판단 전용 AI 모델 제브(Jev)를 13분 영상으로 정리했습니다. LLM이 판단에서 막히는 이유, 제브의 입출력 구조, 속도 수치를 읽는 법을 캡처 9장과 함께 차례로 살펴보고 도입 전에 확인할 기준까지 가져가세요.

AI 에이전트 팀은 사람 팀처럼 이해하면 됩니다. 프로파일·에이전트·부르는 창구의 구분과 멀티에이전트 시범 도입 순서를 81쪽 백서에 정리했습니다.

MSAP.ai AAS는 부서 담당자가 AI 에이전트를 만들고 지켜보는 콘솔이다. 실제 화면과 부서별 사례, 보안 구조, 파일럿 4단계를 45쪽 발표자료로 정리했다.

MSAP.ai AAS는 업무 담당자가 조직 안에서 AI 에이전트를 만들고 지켜보는 콘솔입니다. 명함·공문·회의록 같은 첫 파일럿 선정 기준까지 134쪽 백서에 담았습니다.

AI 에이전트의 개념과 동작 원리, 설계 패턴, 도입 전략, 보안과 가드레일, LLM 게이트웨이까지 열두 파트로 정리한 88쪽 발표자료다.

LLM 작동 원리를 3Blue1Brown 한국어 채널의 8분 영상으로 정리했습니다. 다음 단어 예측과 확률 분포, 사전 훈련과 RLHF, 트랜스포머와 어텐션을 캡처 9장으로 설명하고 AX 도입 판단에 반영할 기준을 덧붙였습니다.

LiteLLM은 흩어진 LLM 호출 경로를 게이트웨이 한 곳으로 모으는 오픈소스다. 핵심 기능과 운영 한계, 2026년 보안 사고, 도입 순서를 102쪽 발표자료로 정리했다.

AI 에이전트 운영의 병목은 모델이 아니라 모델로 가는 길목입니다. 흩어진 LLM 호출 경로를 LiteLLM Proxy 한 곳으로 모으고 키 분리와 지표 수집을 다음 단계로 정하는 기준을 98쪽 백서로 정리했습니다.

컨테이너 전환이 기본이고 가상화는 사유가 확인된 예외입니다. 본사업 발주 전에 예외 목록과 전환 공수를 확정하는 사전 진단 CNTA의 절차와 판정 기준을 101쪽 백서로 정리했습니다.

Jev는 글을 쓰지 않고 선택지 안의 결정과 확률만 돌려주는 판단 전용 AI 모델이다. 세 가지 질문 유형과 독립 평가 결과, 약점과 오픈소스 대안을 78쪽 발표자료로 정리했다.

GPU를 몇 개 달라고 세던 방식이 쿠버네티스 v1.34에서 끝났다. DRA는 장치 속성을 스케줄러가 직접 읽게 하고, 공유 방식과 연결 조건을 요청 단위로 고르게 한다.

LLM은 구글의 2017년 Transformer 논문에서 출발해 다음 단어를 확률적으로 예측하는 대규모 언어 모델입니다.

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챗봇과 에이전트를 가르는 선은 화면이 아니라 실행 방식에 있습니다.

표준운영절차는 절차마다 증적 문서를 지정하고, 예방점검체계는 항목마다 주기를 정합니다.

쿠버네티스에서 애플리케이션은 수백 개의 Pod로 분산되고, 각 Pod는 수개의 컨테이너로 구성됩니다.

멀티 에이전트 시스템은 각자 독립된 판단 루프를 가진 에이전트 여러 개가 공동의 목표를 향해 협업하는 아키텍처입니다.

AIOps(Artificial Intelligence for IT Operations, 인공지능을 활용한 IT 운영)는 2016년 가트너(Gartner)가 제창한 개념입니다.

아래 영상이 이 글에서 짚는 네 구간을 실제 운영 화면으로 담은 2편 전체입니다.

Agentic AI는 특정 제품이 아니라, AI가 얼마나 자율적으로 판단하고 행동하는지를 가리키는 속성이자 패러다임입니다.

AX 전략의 출발점은 기술 선택이 아니라 비즈니스 목표와 AI 유스케이스의 매핑입니다.

RAG는 외부 지식 저장소에서 질문과 관련된 문서를 검색해, 그 내용을 근거로 LLM이 답변을 생성(generation)하게 하는 기법입니다.

두 계열의 차이는 한 문장으로 요약됩니다.

DX는 종이·수작업·단절된 시스템으로 돌아가던 업무를 디지털 프로세스와 데이터 기반으로 바꾸는 전환입니다.

챗봇(Chatbot)은 입력된 질문에 대해 미리 준비된 방식으로 답변을 돌려주는 대화형 소프트웨어입니다.

LLM(Large Language Model, 대규모 언어 모델)은 방대한 텍스트 데이터로 사전 학습되어 언어를 이해하고 생성하는 딥러닝 모델입니다.

AX는 AI를 조직의 업무 프로세스·의사결정·사업 모델에 구조적으로 통합해 기업의 일하는 방식 자체를 바꾸는 전환을 뜻합니다.

AI 에이전트(AI Agent)는 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)을 두뇌로 삼아, 주어진 목표를 달성하기 위해 스스로 계획을 세우고(Planning) 외부 도구를 호출해(Tool Use) 여러 단계를 실행하는 소프트웨어 시스템입니다.

AI 도입은 이미 실험 단계를 지났습니다.

Active-Active(모든 사이트가 동시에 트래픽을 처리하는 구성)가 짧은 RTO를 얻는 대가는 데이터 계층의 복잡도입니다.