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AI 에이전트 개발 기반의 선택 AiDALab Project/Agentic AI 2026. 1. 13. CES 2026에서 보듯이 에이전틱 AI는 올해뿐만 아니라 앞으로의 AI/IT분야에서 중요한 기술의 하나가 되고 있습니다.저도 또한 2026년을 에이전틱 AI(+피지컬 AI)에 집중하는 해로 잡고 있죠.그래서 제대로 된 방향성을 잡고자 합니다. 먼저 Ai 기반 시스템, AI 에이전트 등을 개발하는 1인 개발자의 경우 어떤 기반을 선택하는 것이 좋을까요?주요 개발 대상, 개발 주제는 개인 ~ 중소기업이 사용할 수 있는 AI 기반 서비스 분야가 될 것입니다.1인 개발자이므로 빠르고 가볍게 개발하는 것이 중요하고, 유지보수에 대한 걱정을 최소화 할 수 있으며, 개발자가 서비스를 위한 서버 등을 운영할 필요가 없는게 좋겠죠.서버는 사용자가 자체적으로 운영하거나, 스스로 호스팅 서비스를 이용하도록 개발하는 것이 ..
에이전틱 AI와 AI 에이전트 AiDALab Project/Agentic AI 2026. 1. 13. 이번 글에서는 에이전틱 AI와 AI 에이전트를 구분해 보도록 하겠습니다.에이전틱 AI 관련 글들과 자료들을 보다보면 에이전틱 AI와 AI 에이전트라는 표현이 섞여서 사용되고 있는데, 이 둘은 어떻게 다른 것일까요?에이전틱 AI와 AI 에이전트는 서로 밀접하게 연관되어 있지만, 기술적 패러다임과 구체적인 실체라는 측면에서 차이가 있습니다.1인 개발자로서 이 둘을 구분하는 것은 "어떤 철학으로 어떤 제품을 만들 것인가"를 결정하는 첫걸음이라고 할 수 있습니다. 에이전틱 AI는 인공지능이 주체성(Agency)을 갖는 것을 의미합니다.이전의 글에서 에이전틱 AI란 "특정 목표를 달성하기 위해 스스로 계획을 세우고, 도구를 사용하며, 실행까지 완료하는 자율적 시스템"이라고 정의했었죠.여기서 주체성이란 사용자가 상..
에이전틱 AI의 구성 요소 AiDALab Project/Agentic AI 2026. 1. 13. 에이전틱 AI (Agentic AI)는 인공지능이 단순히 질문에 답하는 수준(Generative AI)을 넘어, 특정 목표를 달성하기 위해 스스로 계획을 세우고, 도구를 사용하며, 실행까지 완료하는 자율적 시스템을 의미합니다.AI 및 IT 업계를 중심으로 대부분의 산업계가 작년까지는 생성형 AI라는 기술에 초점이 맞추어져 있었다면, 2026년 현재, AI 산업은 피지컬 AI와 에이전틱 AI를 중심으로 하는 '행동하는 AI'로 패러다임이 완전히 전환되었다고 할 수 있습니다. 그렇다면 생성형 AI와 에이전틱 AI는 어떻게 다른 것일까요? 기존의 생성형 AI가 사용자의 입력에 의해 반응하여 결과물을 만들어 내는 도구의 역할이었다면, 에이전틱 AI는 목표를 향해 주도적으로 움직이는 보조자, 조수, 파트너의 역할..
CES 2026에서 보이는 피지컬 AI와 에이전틱 AI의 중요도 AI & IT 2026. 1. 13. 2026년 1월 6일부터 9일까지 미국 라스베이거스에서 CES2026이 열렸습니다.회사에 있을때 참석했던 것이 2018년이었으니까.. 벌써 8년이나 지났군요.올해도 IT/AI 업계의 최신 트렌드가 넘쳐나는 행사였다고 합니다. CES2026의 내용을 신동형님이 정리한 467페이지의 보고서를 NotebookLM을 이용하여 중요한 것들만 뽑아서 인포그래픽으로 만들어 보았습니다. 보고서의 원본은 다음 링크에서 확인할 수 있습니다.https://blog.naver.com/jack0604/224143088043 CES 2026 총정리! 🤖 AI가 드디어 화면을 찢고 나왔습니다 (460P 핵심 요약 보고서 공유)👋 매년 초, 전 세계 기술의 흐름을 가늠하는 지상 최대의 테크 쇼 CES 2026이 막을 내렸습..
2026년이 시작되면서 3가지 목표를 세웠다. 일상 2026. 1. 11. 2026년이 시작되고 벌써 11일이 지났습니다.연초의 소규모 강의들도 마무리 되었고.. 이런저런 것들이 정리되면서 이제야 새롭게 시작되는 것 같네요.원래는 1월 1일을 기준으로 글도 많이 쓰고, 책도 읽고, 운동도 하고...그럴 계획이었으나.. 역시 세상 일은 마음먹은 대로 진행되지는 않는 것 같습니다.그래도 강의도 하고, 모임도 나가고, 회의도 참석하고.. 뭔가.. 한 것은 좀 있는 것 같으니..이제 시작이라고 보면 되겠죠. 올해는 Agent AI 기반 개발을 본격적으로 해 볼 계획입니다.지금까지는 강의를 중심으로 했지만, 이제 슬슬 Agent AI 기반의 실제 개발 경험이 요구될 시점인 것 같네요.혼자 개발하는 것은 쉽지 않을테니 AI의 지원을 받기로 하고 Google AI Pro(Gemini) 1년..
트랜스포머를 대체하는 파워 리텐션 아키텍처?? AI & IT 2025. 11. 5. 현재 개발되고 사용되는 대형언어모델(LLM)의 기반은 트랜스포머(Transformer)아키텍처입니다.LLM이 점점 커지고 고도화되면서 트랜스포머 아키텍처의 기반이 되는 어텐션 모델의 한계에 대한 논의도 계속되고 있죠.그래서 어텐션 기반의 트랜스포머 아키텍처를 개선하거나 대체하겠다는 연구, 개발도 지속되고 있습니다. 미국의 AI 스타트업 매니페스트 AI는 4일(현지시간) ‘브럼비(Brumby)’ 모델을 온라인 아카이브를 통해 소개하였고, 해당 모델에서는 트랜스포머 아키텍처에서 어텐션 레이어를 완전히 제거하고 자사가 개발한 파워 리텐션(Power Retention) 아키텍처를 적용하여 트랜스포머 아키텍처의 문제를 해결, 개선했다고 주장하고 있으며, 트랜스포머 아키텍처를 대체할 것이라고 밝혔습니다. https..
일회용 앱(Disposable Apps)...인가.. AI & IT 2025. 11. 1. 바이브 코딩으로 '일회용 앱(Disposable Apps)'이 등장했다는 기사를 보았습니다.쉽고 빠르게, 한번 쓰고 버릴 수 있는 정도의 느낌으로 쉽게 앱을 만드는 시대가 왔다는 기사입니다.이로 인해 '앱 개발'의 근본적인 의미가 바뀌고 있다고 합니다. https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=203637 바이브 코딩으로 '일회용 앱' 등장..."쉽게 만들어 한번 쓰고 버려" - AI타임스인공지능(AI) 코딩 도구의 발전으로 ‘앱 개발’의 의미가 근본적으로 달라지고 있다. 이제는 누구나 손쉽게, 빠르게, 심지어는 한번 쓰고 버릴 수 있는 ‘일회용www.aitimes.com 이러한 기사들은 최근들어 자주 볼 수 있지만..생각보다 우리 주위에서 쉽게 볼 수..
LLM 다양성 높이는 ‘버벌라이즈드 샘플링’ 기법..이라고? AI & IT 2025. 10. 21. 최근 생성형 AI 모델의 창의성과 표현력을 획기적으로 높일 수 있는 ‘버벌라이즈드 샘플링(Verbalized Sampling, VS)’이라는 간단한 프롬프트 기법이 등장해 주목받고 있습니다.단 한 문장을 추가하는 것만으로도 대형언어모델(LLM)의 답변 다양성을 2배 이상 향상시킬 수 있다고 합니다.https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=203264 “문장 하나 추가하면 LLM 창의력 2배 늘어”...AI 다양성 향상법 등장 - AI타임스생성 인공지능(AI)이 내놓는 답변이 비슷하거나 반복되는 '모드 붕괴(mode collapse)' 문제를 해결하기 위한 새로운 접근법이 등장했다. AI에 다양한www.aitimes.com 미국의 노스이스턴대학교, 스탠퍼..
바이브 코딩은 저물어 가는가? AI & IT 2025. 10. 4. 요즘 개발 분야에서 인공지능(AI) 코딩 도구는 빼놓을 수 없는 화두입니다.특히 바이브 코딩이라는 개념은 올해 초부터 코딩 작업을 더 빠르고 효율적으로 만들어줄 것이라는 기대를 한몸에 받으며 많은 관심을 받았습니다.그러나 1년도 채 지나지 않은 지금, 일부 개발자들 사이에서는 바이브 코딩은 벌써 구식 기술로 치부되고 있는 것 같습니다.https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=202816 바이브 코딩 도구, 여름 이후 급격 하락세..."일반 사용자 유지 어려워" - AI타임스주요 바이브 코딩 앱의 트래픽이 크게 떨어졌다는 보고가 등장했다. 바이브 코딩 붐이 꺾였는지는 확실치 않지만, 흥미로 접근한 일반 사용자들의 이탈이 큰 원인이라는www.aitimes...
우왕좌왕하는 요즘 기술과 사회를 보면서.. IT 단상 2025. 9. 4. LLM을 기반으로 하는 AI 기술이 보편화되기 시작하면서 기술의 발전은 매우 빠르게 진행되고 있습니다.그런데 왜 일까요?최근 들어 느끼는 점은.. 기술은 빠르게 바뀌고 있긴 하지만.. 뭔가 방향성을 잃고 우왕좌왕하는 느낌입니다.물론 큰 흐름은 아직까지 유지되고 있습니다만..일반 기업이나 연구기관 뿐만아니라 빅테크를 포함한 대기업들도 어디로 갈지 몰라서 헤매고 있는 것 같습니다.이 방향으로 가다가 갑자기 방향을 틀었다가.. 다시 되돌아갔다가 멈췄다가.. 빠르게 나아가는 기술을 따라가는 것은 어렵긴 하지만 그 목표가 명확합니다.누가 만든 어떤 기술을 따라잡겠다.. 라는 확실한 목표가 있죠.그 목표를 달성했는지 여부를 확인하기 위한 정보도 충분합니다. 그러나 기술을 선도하는 입장에서는 앞이 보이지 않는 짙은 ..


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