LLM 도입이 실패하는 이유는 GPU가 부족해서가 아니다
LLM은 구글의 2017년 Transformer 논문에서 출발해 다음 단어를 확률적으로 예측하는 대규모 언어 모델입니다.
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[발표자료 다운로드] Hermes Agent – AI 에이전트 도입 점검 기준과 보안 지침
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AI 에이전트 필수 기능 여덟 가지, 도입 전 점검 기준
챗봇과 에이전트를 가르는 선은 화면이 아니라 실행 방식에 있습니다.
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 에이전트와 챗봇의 차이 — 5가지 기준 비교
챗봇(Chatbot)은 입력된 질문에 대해 미리 준비된 방식으로 답변을 돌려주는 대화형 소프트웨어입니다.
AI 에이전트란 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.
노션 대체제 Docmost — 데이터 주권 지키는 설치형 오픈소스 도입 가이드
지난 3 년 동안 국내 대기업과 금융권, 공공기관의 CIO 사무국을 관찰해 보면 지식 협업 도구 스택에 세 가지 균열이 동시에 발생하고 있습니다.
AI 에이전트 직접 만들기 — Flowise 데모 13개로 끝내기
AI Agent를 만들겠다고 결심했을 때 가장 막막한 지점은 "노드를 어디서부터 어떻게 연결해야 하는가"입니다.
2026 공공 AI 박람회 – MSAP.ai 부스에 방문해주셔서 감사합니다
Blog,공지사항 [웨비나] 클라우드 네이티브 전환과 MSA 구현 전략 - MSAP.ai 런칭 기념 부스 현장 분위기와 방문하지 못한 분들도 보실 수 있는 AI 기반 모니터링 데모 영상을 제공합니다. [...]
