단순한 도구를 넘어, 우리 팀의 든든한 파트너가 되어줄 AI 에이전트의 세계에 오신 것을 환영합니다.
범용적인 거대 언어 모델(LLM)과 달리, AI 에이전트는 특정 역할(Persona)과 기억(Memory)을 가지고 있으며 다양한 외부 도구(Tools)에 접근하여 복잡한 문제를 끝까지 해결합니다. 데이터 분석가, 고객 지원, 코딩 어시스턴트 등 그 가능성은 무궁무진합니다.
LangChain, CrewAI, AutoGen과 같은 최신 프레임워크를 활용해 우리 조직의 데이터와 업무 프로세스에 완벽하게 맞춰진 ‘나만의 AI 에이전트’를 기획하고 직접 구축하는 노하우를 이 페이지에서 만나보세요.
CNCF 가 K8s 를 AI 의 foundational infrastructure 로 공식 규정했고 GenAI 추론 운영 66% 가 이미 K8s 위에 있습니다(백서 §2).
대규모 조직이 AI 기반 자동화 시스템을 도입할 때 가장 먼저 마주하는 현실은 PoC(개념 검증) 이후 실제 서비스로의 확산이 쉽지 않다는 점입니다.
최근 기업과 기관에서는 AI·LLM 기반 업무 자동화와 데이터 파이프라인, 챗봇 및 RAG 서비스의 도입이 필수가 되었습니다.
최근 엔터프라이즈 IT 조직에서는 AI 에이전트 기반 자동화 도입이 빠르게 확산되고 있습니다.
최근 AI 기술 발전과 함께 조직 내 자동화 요구가 폭발적으로 증가하면서, 단일 AI 에이전트의 한계를 넘어 여러 에이전트가 협업하는 멀티 에이전트 시스템 도입이 급부상하고 있습니다.
최근 AI 코딩 에이전트 활용이 빠르게 확산되는 가운데, 많은 개발 조직에서는 독점형 솔루션이 제공하는 편리함과 동시에 벤더 락인, 고정비, 데이터 주권, 확장성 한계 등 다양한 현실적 문제에 직면하고 있습니다.
최근 엔터프라이즈 개발 조직에서는 코드 자동화와 생산성 향상을 목표로 AI 코딩 에이전트 도입을 적극적으로 검토하고 있습니다.
최근 엔터프라이즈 조직에서는 사용자 경험(UX)의 효율성과 경쟁력 강화, 그리고 유지보수 비용의 지속적인 절감이 중요한 과제로 부각되고 있습니다.
생성형 AI의 도입이 기업의 선택이 아닌 필수가 된 지금, 많은 조직이 LLM(거대언어모델)을 활용한 혁신을 꿈꾸고 있습니다.
많은 기업이 AI 도입을 원하지만, 레거시 시스템과의 연결이라는 난관에 봉착해 있습니다.
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