Today and Tommorrow

  바이브 코딩으로 AI 에이전트를 만들 수 있습니다. 바이브 코딩은 AI를 활용한 코딩 도구로, AI 에이전트 개발에도 활용할 수 있어요. ​ 바이브 코딩을 통해 AI 에이전트를 개발하는 방법에 대해 몇 가지 정보를 알려드리겠습니다: ​ 1. AI 에이전트 토론 프로그램 개발이 가능합니다. 특정 주제에 대해 각자 다른 역할과 관점을 가진 AI 에이전트들이 의견을 주고받으며 토론하고 결론을 도출하는 프로그램을 만들 수 있습니다. ​ 2. 바이브 코딩의 에이전트 기능은 도구와 추론을 사용하여 최소한의 감독으로 코딩 작업을 수행하는 AI 보조 도구입니다. 코딩 작업을 에이전트에 위임하여 함께 작업할 수 있습니다. ​ 3. 바이브 코딩은 코드 자동 완성, 코드 생성, 오류 감지 및 수정 등을 실시간으로 수행할 수 있어 마치 AI 페어 프로그래머와 함께 코딩하는 경험을 제공합니다. ​ 4. 개발 시 구체적인 요구사항을 명확하게 작성하는 것이 중요합니다. 예를 들어 "웹 크롤러 만들어줘"보다는 "파이썬으로 requests와 BeautifulSoup을 사용해 특정 URL의 HTML을 가져오고 <a> 태그의 링크를 추출하는 함수"처럼 상세히 작성하면 더 정확한 결과를 얻을 수 있습니다. ​ 5. 비전문가도 바이브 코딩과 Replit 같은 플랫폼을 활용하면 쉽게 웹사이트나 서비스를 구축할 수 있으며, 이는 AI 에이전트 개발에도 적용될 수 있습니다.

 AI 에이전트의 기억 필요성 - 인공지능(AI) 에이전트는 자동으로 기억을 생성하고, 복잡한 작업 수행 중 이전 경험을 활용할 수 있도록 돕는 새로운 메모리 시스템이 개발되었다. - 이 시스템은 기억 관리 아키텍처의 필요성을 강조하며, AI 에이전트의 효율적인 작업 수행을 위한 필수 요소로 작용한다. - 기억 시스템이 없이는 AI 에이전트가 과거 경험을 효과적으로 활용할 수 없다는 점이 중요하다. - 따라서, A-MEM이라는 새로운 메모리 시스템이 필요하게 되었다. A-MEM 시스템 소개 - A-MEM은 럿거스대학교, 앤트 그룹, 세일즈포스 리서치 연구진에 의해 개발된 새로운 기억 관리 시스템이다. - 이 시스템은 AI 에이전트가 사용자와 상호작용하며 중요한 정보를 저장하고 활용할 수 있도록 설계되었다. - 연구 결과는 ‘A-MEM: LLM 에이전트를 위한 에이전트 기반 기억(A-MEM: Agentic Memory for LLM Agents)’이라는 제목으로 온라인 아카이브에 게재되었다. - A-MEM의 도입은 AI 에이전트의 기억 관리 능력을 향상시키는 데 기여할 것으로 기대된다. 기존 기억 시스템의 한계 - 현재 사용되는 기억 시스템은 단순한 저장 및 검색 기능만 제공하며, 고급 기억 관리 기능이 부족하다. - 이러한 시스템은 정해진 구조로만 작동하기 때문에 다양한 작업 환경에 적응하는 데 한계가 있다. - AI 에이전트가 복잡한 작업을 수행하기 위해서는 고급 기억 시스템이 필수적이다. - 따라서, 기존 시스템의 한계를 극복하기 위한 새로운 접근이 필요하다. A-MEM의 작동 방식 - A-MEM은 AI 에이전트가 도구를 활용하거나 사용자와 대화하는 등의 상호작용을 할 때마다 자동으로 ‘기억 노트’를 생성한다. - 이 기억 노트에는 시간, 맥락 설명, 관련 키워드, 태그 등 다양한 구조화된 정보가 포함된다. - 시스템은 기존 기억을 분석하여 관련성이 높은 정보를 연결하는 기능을 갖추고 있다. - 이러한 방식은 AI 에이전트가 효율적으로 기억을 관리하...

2025년 AI 에이전트 트렌드: 기업 활동의 혁신을 이끄는 힘 AI 에이전트는 사용자를 대신해 복잡한 업무를 최소한의 개입으로 수행하는 LLM(대형 언어 모델) 기반 시스템으로, 기업 활동에서 그 중요성이 급격히 증가하고 있습니다. 2025년에는 AI 에이전트의 도입과 활용이 더욱 본격화될 것으로 예상되며, 다음과 같은 주요 트렌드가 주목받고 있습니다. 1. 범용 AI 에이전트 분야를 지배하는 빅테크와 주요 LLM 개발사들 2025년에는 빅테크 기업과 주요 LLM 개발사들이 더 저렴하고 성능이 뛰어난 AI 에이전트를 대중화할 것입니다. 모델 비용이 매년 약 10배씩 저렴해지고 있으며, 개방형과 폐쇄형 모델 간의 성능 격차도 점차 좁혀지고 있습니다. 이러한 환경은 AI 에이전트 개발에 유리한 조건을 제공합니다. 특히 OpenAI는 주간 활성 사용자 4억 명의 ChatGPT를 기반으로 자체 AI 에이전트 'Operator'를 출시할 예정이며, Klarna와 Uber 같은 기업들은 고객 지원용 AI 에이전트를 OpenAI와 협력하여 구축 중입니다. Lyft는 Anthropic과 협력하여 고객 지원 에이전트를 도입, 문제 해결 시간을 87% 단축하는 성과를 내고 있습니다. 2. 전문화가 강화되는 민간 AI 에이전트 시장 AI 에이전트 스타트업들은 고객 데이터와 깊이 연동된 특화된 솔루션을 개발하여 경쟁력을 강화할 것으로 전망됩니다. 현재는 고객 지원, 코딩, 영업, 일반 기업 워크플로우 등의 범용 분야가 주류를 이루고 있으며, 앞으로는 데이터와 통합 워크플로우를 깊숙이 활용하는 기업들이 차별화될 것입니다. 특히 헬스케어와 금융 서비스와 같은 버티컬 산업별 솔루션이 빠르게 성장할 것으로 예상되며, 규제가 엄격하고 데이터 민감도가 높은 분야에서 산업별 전문성을 갖춘 AI 에이전트가 확산될 것입니다. 헬스케어 분야의 Hippocratic AI는 데이터 통합과 설명 가능한 AI로 주목받고 있으며, Norm AI는 컴플라이언스 워크플로우 특화로 Citi Ven...

 AI 에이전트는 인공지능 시스템으로, 사용자의 개입 없이도 데이터를 분석하고 의사 결정을 내리며 행동을 수행할 수 있는 프로그램입니다. 이러한 에이전트는 다양한 분야에서 활용되며, 점점 더 많은 주목을 받고 있습니다. AI 에이전트의 정의 - AI 에이전트: 사용자가 직접 조작하지 않고도 데이터를 통해 상황을 파악하고, 의사 결정을 내리며, 액션까지 취하는 인공지능 시스템입니다. [2] - 작동 방식: 센서를 통해 환경을 인식하고, 알고리즘을 사용하여 정보를 처리한 후, 액추에이터를 통해 행동을 실행합니다. [3] AI 에이전트의 주요 구성 요소 - 센서(Sensors): 환경으로부터 데이터를 수집하는 장치 (예: 카메라, 마이크) - 프로세서(Processors): 수집된 데이터를 처리하고 의사결정을 수행하는 머신러닝 모델 - 액추에이터(Actuators): 결정된 행동을 실제로 실행하는 구성요소 (예: 로봇의 모터) - 지식베이스(Knowledge Base): 에이전트가 보유한 정보와 경험을 저장하고 업데이트하는 시스템 [1] AI 에이전트의 유형 - 단순 반사 에이전트: 미리 정의된 규칙에 따라 반응 (예: 기본 온도 조절기) - 모델 기반 에이전트: 내부 모델을 통해 환경을 이해하고 예측 (예: 자율주행 자동차) - 목표 기반 에이전트: 구체적인 목표를 달성하기 위해 계획 수립 (예: 물류 최적화 시스템) - 유틸리티 기반 에이전트: 각 행동의 효용성을 계산하여 의사결정 [1] AI 에이전트의 활용 사례 - 고객 서비스: 24/7 고객 응대 및 문제 해결 - 자율 주행: 도로 상황 인식 및 최적 경로 계획 - 스마트홈: 에너지 사용 최적화 및 가전기기 자동 제어 - 금융 서비스: 자동화된 거래 실행 및 리스크 분석 [1] AI 에이전트의 장점과 한계 - 장점: 효율성 향상, 비용 절감, 24시간 운영 가능 - 한계: 환각 현상, 데이터 의존성, 윤리적 문제 [2] AI 에이전트는 인공지능의 발전과 함께 점점 더 많은 분야에서 활용되고 있으며, ...