OWASP 위험 분류 — 에이전트 검토의 8가지 필수 기능
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.
Agentic AI 멀티에이전트 프로필과 역할 기반 팀 구성 – 백서 다운로드
AI 에이전트 팀은 사람 팀처럼 이해하면 됩니다. 프로파일·에이전트·부르는 창구의 구분과 멀티에이전트 시범 도입 순서를 81쪽 백서에 정리했습니다.
[발표자료 다운로드] AI Agent 업무 적용 판단 기준 — 설계·운영·보안 12가지
AI 에이전트의 개념과 동작 원리, 설계 패턴, 도입 전략, 보안과 가드레일, LLM 게이트웨이까지 열두 파트로 정리한 88쪽 발표자료다.
멀티 에이전트 시스템 설계 — 협업 패턴과 도입 전 알아야 할 실패 모드
멀티 에이전트 시스템은 각자 독립된 판단 루프를 가진 에이전트 여러 개가 공동의 목표를 향해 협업하는 아키텍처입니다.
Agentic AI(에이전틱 AI)란 무엇인가 — 생성형 AI의 다음 단계
Agentic AI는 특정 제품이 아니라, AI가 얼마나 자율적으로 판단하고 행동하는지를 가리키는 속성이자 패러다임입니다.
생성형 AI 진화 4단계 — LLM에서 Agentic까지
이 도입 파트는 총 14장으로 구성되며, 개념 이해에서 아키텍처, 도입 과제, 배경 기술까지 네 흐름으로 나눠 볼 수 있습니다.
AI Agent와 챗봇의 차이 — 5가지 기준 비교
챗봇(Chatbot)은 입력된 질문에 대해 미리 준비된 방식으로 답변을 돌려주는 대화형 소프트웨어입니다.
AI Agent란 무엇인가 — 정의, 구조, 기업 도입 기준
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 Observability 도입 실무 전략 — 자동화 효율과 데이터 주권
최근 IT 인프라 환경은 복잡성과 규모가 급격히 증가함에 따라 기존의 단순 모니터링 방식만으로는 장애 탐지와 문제 해결, 서비스 연속성 확보에 한계가 명확하게 드러나고 있습니다.
AI Agent 도입 로드맵 — 사전 준비부터 단계별 적용·비용 변화까지
최근 IT 조직은 단일 대형 언어 모델(LLM)의 한계를 절감하며, 복잡한 비즈니스 과제와 반복적인 업무 자동화에 대한 요구가 높아지고 있습니다.
Agentic UX 실무 도입 가이드 — AI Agent와 마크다운 자동화
최근 엔터프라이즈 조직에서는 사용자 경험(UX)의 효율성과 경쟁력 강화, 그리고 유지보수 비용의 지속적인 절감이 중요한 과제로 부각되고 있습니다.
AI Agent 빌더 4종 비교 — n8n·Flowise·Dify·LangFlow – 백서 다운로드
생성형 AI의 도입이 기업의 선택이 아닌 필수가 된 지금, 많은 조직이 LLM(거대언어모델)을 활용한 혁신을 꿈꾸고 있습니다.
