실행 결과 검증부터 코어와 스킬까지 — 에이전트 런타임 구조 분석
AI 에이전트 제품 구성을 6분 영상으로 정리했습니다. Hermes Agent의 설치 전제와 코어·스킬 두 층, 교체 가능한 세 갈래, 여덟 항목 기본 제공 여부를 캡처 8장과 함께 확인해 보세요.
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.
![[백서 다운로드] 독점형 AI 코딩 에이전트를 오픈소스로 — OpenCode 도입 전략](https://www.msap.ai/wp-content/uploads/2026/04/msap-title-opencode.webp)
OpenCode — 독점형 vs 오픈소스 AI 코딩 에이전트 도입 가이드
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.
공공기관 IT 장애 대응, AI와 자동화로 해결하는 4단계 로드맵
공공기관 및 대규모 조직의 IT 인프라는 점점 더 복잡해지고 있습니다.
Obsidian, AI 시대 데이터 주권과 지식 자산화 실무 전략
AI 기술의 발전은 조직의 지식 관리 방식에 근본적인 변화를 요구하고 있습니다.
동시접속자 데이터로 인프라 비용 최적화하는 법
대규모 IT 조직이나 서비스 기업에서 하드웨어 자원 계획은 항상 난제입니다.
GPU 숫자가 아닌 MCP 수 — 기업의 진정한 AI 경쟁력
기업의 AI 도입과 활용에 대한 새로운 관점을 제시하는 백서「GPU에서 MCP로: 기업의 AI 성숙도에 대한 새로운 지표」를 소개합니다.
MSA 도입 전 알아야 할 진짜 장점과 숨겨진 리스크
MSA를 단순한 기술로 이해하기보다는, 조직 전체가 디지털 민첩성을 획득하기 위한 변화의 구조로 이해해야 합니다.
MSA 설계 전략과 전환 방식 — 도메인 중심 분해 원칙
이 자료의 주제는 마이크로서비스 아키텍처(MSA)의 올바른 설계를 위한 방향성과 원칙 정립입니다.
바이브 코딩(Vibe Coding)이란? — 개발자가 코드를 쓰지 않는 시대의 생존법
AI 시대는 개발자에게 위기이자 기회입니다.
![[보도자료][초점] MSA 효과적 도입 위해 ‘점진적 전환 로드맵’ 필요](https://www.msap.ai/wp-content/uploads/2025/06/msa-title-msa-roadmap.webp)
[보도자료][초점] MSA 효과적 도입 위해 ‘점진적 전환 로드맵’ 필요
MSA Blog,공지사항 [보도자료][초점] MSA 효과적 도입 위해 ‘점진적 전환 로드맵’ 필요 MSA 효과적 도입을 위해, AI 기반 전략 플랫폼 'MSAP.ai'가 기술 장벽과 인력 부족의 한계를 넘어 설계부터 운영까지 현실적인 해법을 제시합니다. [...]
지능형 마이크로서비스 아키텍처 — K-AI PaaS Summit 2025 발표자료
이번 세미나에서는 MSAP.ai가 지능형 마이크로서비스(IMS, Intelligent MicroService)에 대한 핵심 내용을 다뤘습니다.
Mastra AI란? 타입스크립트 기반 AI Agent 프레임워크
LLM(Large Language Model)의 발전은 경이롭지만, 동시에 개발 현장에서는 기존 도구들의 한계와 파편화된 워크플로우, 그리고 특정 벤더에 대한 종속성 문제에 직면하고 있습니다.
AI와 MSA 실전 도입 가이드 — 대전 기술 세미나 핵심 요약
지난 6월 11일, MSAP.ai가 주최한 ‘AI 기반 MSA 도입 전략 세미나’가 대전에서 성공적으로 개최되었습니다.이번 세미나는 기업의 시스템 담당자, IT 실무자, 공공기관 관계자 등을 대상으로 AI 기술과 마이크로서비스 아키텍처(MSA)의 실제 도입 전략을 공유하는 자리로 마련되었습니다.
MSA 도입 후 겪는 진짜 과제와 해결책 — 테크 엣지 세미나 핵심 요약
세미나 MSA의 진짜 과제 — 테크 엣지 세미나 이번 세미나에서는 "작게 나누는 것이 전부는 아니다 - MSA의 진짜 과제" 라는 주제로 MSA 전환 준비 수준을 함께 점검해 보고자 합니다. [...]
Milvus: 생성형 AI에 최적화된 오픈소스 벡터 데이터베이스
Milvus는 벡터 데이터의 저장과 검색을 전문적으로 지원하는 오픈소스 벡터 데이터베이스(Vector Database)입니다.
K-NPU는 NVIDIA GPU를 대체할 수 있을까?
대규모 언어 모델(LLM)의 오픈소스화는 AI 산업 전반에 큰 변화를 일으키고 있습니다.
OpenAI는 어떻게 7,500개 노드의 쿠버네티스 클러스터를 운영할까?
이 비디오는 2017년 4월 6일에 발표된 'Building the Infrastructure that Powers the Future of AI'라는 제목의 키노트 발표입니다.
