본문 바로가기
반응형

aiagents12

🧠 MCP의 핵심 철학: Context의 힘 1. Generative AI의 진짜 실력은 '문맥'에서 나온다많은 분들이 "GPT가 똑똑하다", "Claude가 유능하다"는 말을 합니다. 그런데 이 모델들이 진짜로 유용해지는 이유는 단순히 모델이 크거나 똑똑해서가 아닙니다. ✔️ 얼마나 정확한 문맥(Context)을 주느냐에 따라,✔️ 얼마나 관련성 있는 결과를 만들어내느냐가 결정됩니다.2. 컨텍스트란 정확히 무엇인가요?🧩 컨텍스트 = AI 모델이 현재 상황을 이해하고, 적절한 반응을 하기 위해 필요한 정보예시로 살펴보죠:텍스트 모델 (예: GPT, Claude)→ 대화 내용, 질문, 시스템 프롬프트 등코드 생성 모델 (예: Copilot, Codium)→ 이전 코드, 함수 이름, 주석, 사용 중인 라이브러리 등이미지 생성 모델 (예: DALL·E.. 2025. 3. 31.
💡Agentic AI 시대의 데이터 엔지니어링 혁신 기업 데이터 관리를 재정의하는 AI 에이전트의 등장최근 AI 분야에서는 단순한 생성형 AI(Generative AI)를 넘어서 Agentic AI라는 새로운 패러다임이 주목받고 있습니다. ChatGPT처럼 텍스트를 생성하는 도우미 역할을 넘어, AI 에이전트는 이제 스스로 복잡한 작업을 수행할 수 있는 능력을 갖추기 시작했습니다. 예를 들어 여행을 계획하고, 항공편을 예약하며, 심지어 집 수리를 위한 견적을 비교해 계약까지 할 수 있는 자율적 시스템이 등장한 것이죠. 이러한 변화는 기업의 핵심 업무 중 하나인 데이터 관리(Data Management)에도 커다란 영향을 미치고 있습니다. 이번 글에서는 Debmalya Biswas의 글을 기반으로, Agentic AI가 어떻게 기업의 데이터 카탈로깅(Dat.. 2025. 3. 29.
🤖 과학자의 새로운 동료, AI 공동 과학자(Co-Scientist)의 등장 AI가 과학을 이해하고, 스스로 가설을 세우며, 새로운 발견을 돕는 시대가 왔다! 🧬 과학의 본질, 그리고 AI의 도전과학은 언제나 질문을 던지고, 가설을 세우며, 실험을 통해 검증하는 과정을 거쳐 발전해왔습니다. 하지만 이 과정은 시간이 오래 걸리고, 수많은 시행착오를 필요로 하죠. 그래서 최근에는 인공지능(AI)을 활용해 이 과정을 가속화하려는 시도들이 이어지고 있습니다. 그리고 구글 논문에서 소개된 ‘AI 공동 과학자(AI Co-Scientist)’는 단순한 데이터 분석 도구가 아니라, 가설 생성부터 검증 제안까지 전 과정에 참여하는 동료 과학자 역할을 목표로 합니다. 🧪🧠🧠 AI 공동 과학자는 어떻게 작동할까?이 시스템은 복잡한 과학적 문제를 해결하기 위해 다음과 같은 구성 요소를 갖추고 .. 2025. 3. 28.
AI 에이전트 시리즈 7 - 경험을 자산으로! 금융에서의 Learning Agent 활용법 📚 AI Learning Agent란?학습하고 성장하는 투자 파트너, Learning Agent! Learning Agent는 과거 경험을 바탕으로 스스로 개선해나가는 AI 시스템입니다. 단순히 규칙에 따라 반응하는 것이 아니라, 경험과 피드백을 통해 스스로 진화하죠. 🌱🔄 Learning Agent의 구성요소Learning Agent는 크게 4가지 핵심 컴포넌트로 이루어져 있어요:구성 요소설명🧠 Learning Element환경에서 학습하고 전략 개선🧾 Critic행동 평가, 피드백 제공⚙️ Performance Element실제 행동 수행💡 Problem Generator새로운 시도 제안으로 학습 극대화이 네 가지가 유기적으로 연결되며, 에이전트는 계속해서 성장하게 됩니다. 🚀💰 금융 .. 2025. 3. 27.
반응형

티스토리툴바