AI Agent Studio(AAS) 플랫폼 – 백서 다운로드
MSAP.ai AAS는 업무 담당자가 조직 안에서 AI 에이전트를 만들고 지켜보는 콘솔입니다. 명함·공문·회의록 같은 첫 파일럿 선정 기준까지 134쪽 백서에 담았습니다.
LLM 도입이 실패하는 이유는 GPU가 부족해서가 아니다
LLM은 구글의 2017년 Transformer 논문에서 출발해 다음 단어를 확률적으로 예측하는 대규모 언어 모델입니다.
AI LLM 가속 엔진 vLLM — GPU 병목과 도입 비용 줄이기
순정 추론 코드를 그대로 프로덕션에 올리면 GPU 메모리가 빨리 차 OOM이 나고 사용률 그래프에 골짜기가 생깁니다(백서 §1장). 같은 카드로 받는 동시 요청 수가 줄고 대기 시간이 늘어납니다.
공공기관 AI, 왜 온프레미스여야 하는가 — 공공 AI 플랫폼 도입 가이드
SaaS를 쓸 수 없는 이유: SaaS와 온프레미스의 데이터 경로를 7단계와 3단계로 비교하고, 개보법·국정원·N²SF·EU AI Act의 4중 통제선이 어떻게 SaaS를 동시에 차단하는지 짚습니다.
AI Agent 워크플로우 실무 도입 완벽 가이드
최근 엔터프라이즈 IT 조직에서는 AI 에이전트 기반 자동화 도입이 빠르게 확산되고 있습니다.
OpenClaude 온프레미스 도입 로드맵 — 5단계 실무 전략
최근 엔터프라이즈 개발 조직에서는 코드 자동화와 생산성 향상을 목표로 AI 코딩 에이전트 도입을 적극적으로 검토하고 있습니다.
동시접속자 데이터로 인프라 비용 최적화하는 법
대규모 IT 조직이나 서비스 기업에서 하드웨어 자원 계획은 항상 난제입니다.
공공기관 지능형 MSA 도입 — 성공적인 적용을 위한 3단계 전략
"지능형 마이크로서비스"라는 용어는 특정한 기원이나 정의가 있는 것은 아니지만, AI 기술과 마이크로서비스 아키텍처의 융합을 통해 보다 지능적이고 효율적인 시스템을 구현하려는 현대 소프트웨어 개발의 흐름을 반영하는 개념입니다.
