반응형 AI 공부/AI 에이전트 (AI Agents)16 AI 에이전트 시리즈 - 3. AI Agentic Frameworks(AI 에이전트 프레임워크) 1. 소개 🧠Agentic frameworks(에이전틱 프레임워크)는 AI 시스템이 자율적으로 인지하고, 추론하며, 행동할 수 있도록 하는 혁신적인 패러다임입니다. 기존의 정적인 AI 애플리케이션과 달리, 이 프레임워크는 동적인 의사 결정과 실시간 문제 해결이 가능하도록 설계되었습니다. 특히 금융 서비스 및 알고리즘 트레이딩과 같은 복잡한 분야에서 agentic frameworks는 강력한 역할을 수행하고 있습니다.2. Agentic Frameworks란? 🤖Agentic frameworks는 AI 시스템을 개별적인 "에이전트" 단위로 구성하여 복잡한 작업을 수행하도록 합니다. 이러한 에이전트들은 독립적으로 작동하거나 협업하여 문제를 해결하는데, 이는 인간 조직이 역할을 분담하는 방식과 유사합니다. .. 2025. 3. 21. AI 에이전트 시리즈 - 2. AI 에이전트란 무엇인가? 금융 서비스와 알고리즘 트레이딩에 적용하기 최근 금융 업계에서 AI 에이전트의 역할이 점점 더 중요해지고 있습니다. AI 에이전트는 시장 데이터를 분석하고, 거래 결정을 내리며, 자동으로 매매를 실행하는 등 다양한 금융 업무를 수행할 수 있습니다. 이번 글에서는 AI 에이전트가 금융 서비스, 특히 알고리즘 트레이딩에서 어떻게 활용되는지에 대해 자세히 살펴보겠습니다. AI 에이전트의 정의와 특징AI 에이전트란?AI 에이전트는 환경을 감지하고(Perception), 데이터를 분석하여 최적의 결정을 내린 후(Reasoning), 실행하는(Action) 시스템입니다.금융 시장에서 AI 에이전트는 다음과 같은 방식으로 작동합니다.📊 시장 데이터를 분석하여 변동성을 감지합니다.🧠 최적의 매매 전략을 선택하여 거래를 실행합니다.📈 과거 데이터를 학습하.. 2025. 3. 20. [AI 에이전트] 언제 AI 에이전트를 사용하고 ❌ 언제 피해야 할까? 금융 서비스 예제로 깊이 파헤치기 🏦💡 최근 대형 언어 모델(LLM)과 에이전트 시스템이 발전하면서, 개발자와 기업들은 다음과 같은 중요한 결정을 내려야 한다.규칙 기반 워크플로우를 유지할 것인가?AI 기반의 유연한 에이전트 시스템을 도입할 것인가?특히 금융 서비스에서는 신뢰성, 보안, 효율성이 가장 중요한 요소이기 때문에 더욱 신중한 접근이 필요하다. 이번 글에서는 에이전트를 사용해야 할 때와 피해야 할 때를 금융 서비스 예제를 중심으로 깊이 탐구해보겠다.✅ 에이전트가 필요한 경우1. 복잡한 고객 요청 처리고객이 다음과 같은 질문을 한다고 가정해 보자.포트폴리오 변경을 고려 중인데, 거주 국가와 해외 계좌가 있는 국가의 세금 문제를 확인하고 싶다. 또한, 환율 변동과 금리 인상을 감안했을 때 어떤 옵션이 가장 좋은지 알고 싶다. 이 요청을 .. 2025. 3. 20. AI 에이전트 시리즈 - 1. LLM에서 AI 에이전트까지: AI 시스템의 진화 🚀 LLM에서 AI 에이전트까지: AI 시스템의 진화 🚀AI는 대규모 언어 모델(LLM)의 등장으로 엄청난 도약을 이루었어요. 📈 이러한 강력한 시스템들은 자연어 처리(NLP)를 혁신적으로 변화시켰지만, 진정한 잠재력은 '에이전시(Agency)'를 갖출 때 발휘됩니다. 즉, 단순히 텍스트를 생성하는 것이 아니라, 스스로 사고하고, 계획하며, 실행하는 능력을 갖춘 AI 에이전트(AI Agents)가 AI의 새로운 패러다임을 형성하고 있어요. 🤖✨ 이번 블로그에서는 AI 에이전트의 개념과 특징을 다루며, 이들이 어떻게 발전해왔는지, 그리고 금융 시장을 비롯한 산업 전반에서 어떻게 활용될 수 있는지를 살펴볼게요. 💰💡 1. LLM에서 AI 에이전트까지의 진화최근 AI 애플리케이션의 발전 속도는 엄청나게 .. 2025. 3. 19. 이전 1 2 3 4 다음 반응형
