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AI에 회사 맥락을 제공하고 ‘회사 두뇌’를 구축하는 방법
AI가 회사에 맞는 답을 하려면 지표 정의, 정책, 업무 방식처럼 추측할 수 없는 정보를 문서화하고, 실제 업무 도구와 연결해 팀 전체가 공유해야 함회사 두뇌(company brain) 는 직원과 AI 에이전트가 함께 사용하는 지식 기록으로, 문서뿐 아니라 연결된 도구의 최신 기록과…
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AI가 회사에 맞는 답을 하려면 지표 정의, 정책, 업무 방식처럼 추측할 수 없는 정보를 문서화하고, 실제 업무 도구와 연결해 팀 전체가 공유해야 함회사 두뇌(company brain) 는 직원과 AI 에이전트가 함께 사용하는 지식 기록으로, 문서뿐 아니라 연결된 도구의 최신 기록과…
기업마다 업무에 AI를 활용하는 사례가 빠르게 늘고 있다. 이제 기업이 고민해야 할 문제는 AI를 얼마나 많이 도입했느냐가 아니다. 조직 안에서 얼마나 많은 AI 에이전트가 활동하고 있으며, 이들이 어떤 권한으로 무슨 일을 수행하는지 제대로 파악하고 관리하고 있느냐는 것이다.
AI 에이전트 시대의 연결 프로토콜후루카와 히데카즈 | 인사이트2026년 8월 20일추천이유저자는 MCP와 A2A 프로토콜을 단계별로 학습하고 직접 구현해 보면서 AI를 질의응답 도구에서 벗어나 실질적인 업무 자동화를 수행하는 동료로 만드는 방법을 제시합니다.
다른 보도 팜이데일리
아마존웹서비스(AWS)가 고객 환불처럼 여러 승인 단계를 거쳐야 하는 업무를 인공지능(AI) 에이전트가 시작할 수 있도록 하되, 실제 처리 순서는 기업이 기존에 정한 절차가 맡도록 하는 기능을 공개했다. AI가 업무를 최초 호출
On Sunday, Nvidia announced it was launching an investigation into CEO Jensen Huang's relationship with Alice Huang, an AI executive and agent of the Chinese…
What do you assign when a coding agent can finish last year’s homework in one prompt?
[디지털투데이 이지영 기자] 인공지능(AI) 에이전트와 디지털자산 등 금융산업의 기술 변화를 살펴보는 '코리아 핀테크 위크 2026'이 오는 25일 개막한다. 올해는 역대 최대 규모인 140개 기업·기관이 참여해 차세대 금융서비스와 관련 기술을 선보인다.
[디지털투데이 AI리포터] 스페이스XSI(옛 스페이스XAI)의 업무용 AI 에이전트 '그록 봇'을 이용할 수 있는 구독 요금제가 확대됐다.
약 10년간 실무 머신러닝을 구현해 온 Kristian Polso는 인지적 영향, 코드 품질, 유지보수, 환경과 정치적 우려 때문에 업무에서 LLM과 AI 에이전트를 사용하지 않기로 함수 시간 LLM을 사용한 뒤 혼란과 방향 감각 상실을 느꼈으며, 동료들의 경험과 인지적 노력 감소 및…
Replit은 자율 에이전트가 코드를 실행하는 환경의 격리를 강화하기 위해 샌드박스 엔진을 전면 재작성. 수억 개 프로젝트를 데이터 손실과 서비스 중단 없이 이전함기존에는 샌드박스들이 호스트의 Linux 커널을 공유했지만, 이제는 샌드박스마다 자체 커널을 가진 microVM을 사용함.
Goldman Sachs가 생산성과 위험 검토를 거쳐 Claude Code와 GitHub 사용을 엔지니어 중심으로 제한하여, 대부분의 은행원과 트레이더가 업무에서 두 도구를 사용할 수 없게 됨제한 대상은 스스로 코드를 작성하고 실행하는 외부 에이전트이며, 여러 회사의 모델을 활용하는…
Bloomberg's Mark Gurman says CEO John Ternus is pressuring AI czar Craig Federighi to accelerate the Siri roadmap and deliver a powerful AI agent that can…
How Many Exposures Does a World Model Need? Learning Unseen Game Mechanics at Test Time
월드 모델은 에이전트가 가상 경험을 통해 계획하고 학습할 수 있게 하지만 생소한 환경에서는 제한된 상호작용만으로 메커니즘을 학습해야 한다.
Reframe: Observation-Aligned Multi-Teacher On-Policy Distillation for Agentic Visual Reasoning
에이전틱 강화학습과 다중 교사 온폴리시 증류는 보조 학습을 제공하지만, 시각적 에이전트의 도구 활용 시 관찰 간과 및 동작 접목 부족 문제를 해결하기 위해 Reframe이 제안되었다.
Infrathon: Benchmarking Language Agents for Real-World, Long-Horizon AI Infra Optimization
에이전트가 실제 AI 인프라를 지속적으로 개선할 수 있는지 연구하기 위해 다단계 장기 AI 인프라 최적화 작업 벤치마크인 Infrathon을 도입하고 150회 실행에 걸쳐 6개 모델을 평가했다.
World In-Context Learning for Agentic Robot Manipulation
다른 장면에서 녹화된 시연의 정보 한계를 극복하고 로봇 조작 성능을 높이기 위한 월드 인컨텍스트 러닝(ICL) 기법을 소개한다.
Shortcuts and Boundaries: Verifiable RL Misalignment and Contextual Safety Learning
강화학습이 작업 능력을 올리는 과정에서 맥락적 실행 요구사항을 위반하는 보상 기반 미스얼라인먼트 현상을 연구한다.
Embodied First Exam
물리적 환경 조건에서 코딩 에이전트가 다양한 로봇을 안정적으로 제어할 수 있는지 평가하는 연구이다.
GTAGym: Real AAA Game Tasks Environment for Evaluation and Reinforcement Learning
AAA 게임은 에이전트의 인지, 추론, 제어를 평가하는 환경을 제공한다. 그러나 작업 결과를 자동 검증하기 어려워 성과 평가는 난이도가 높고 주로 사람이 직접 라벨링한다.
Evolving Infra: Agent-Adaptive LLM Serving at Scale
에이전트 워크로드는 LLM 추론 수요의 주요 원인이다. 기존 사전 채우기-디코딩 분리 서빙 시스템은 런타임 연산 할당 및 KV 캐시 관리 유연성이 제한적이다.
HiVe-Mem: Interleaving Horizontal Memory Expansion and Vertical Evidence Composition for Multimodal Agents
멀티모달 에이전트의 상호작용 기록이 길어짐에 따라 과거 정보를 효과적으로 검색하고 활용하는 것이 장기 상호작용에 중요해집니다.