요약

연구 결과물을 기계가 직접 실행할 수 있는 지식 패키지로 재구성하는 '에이전트 네이티브 연구 산출물' 개념을 소개합니다. 이를 통해 연구 데이터와 방법론을 AI 에이전트가 즉시 활용 가능한 형태로 변환할 수 있습니다.

핵심 포인트

• 연구 산출물을 기계 실행 가능한 지식 패키지로 재구성
• AI 에이전트의 연구 데이터 활용성 극대화
• 연구 프로세스의 자동화 및 기계 학습 최적화