Insights
AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
Browser Use가 또 사고를 쳤습니다, 여러분! 이제 당신의 Agent에게 '눈'을 달아줄 차례입니다!
Browser Use가 에이전트가 실제 클라우드 브라우저를 사용하고 실시간으로 작동 과정을 시각화할 수 있는 오픈 소스 템플릿 'B'를 공개했습니다. Vercel의 Eve를 기반으로 구축되었으며, 에이전트의 웹 탐색, 클릭, 양식 작성을 실시간으로 관찰하고 디버깅할 수 있습니다.
Midjourney가 사고를 쳤습니다!! 하드웨어 제품을 출시하여 Musk도 감탄했습니다!
AI 이미지 생성 기업 Midjourney가 초음파 어레이를 활용한 전신 단층 촬영 장치인 'Midjourney Scanner'를 공개했습니다. 이는 기존 MRI보다 빠르고 저렴하며 방사선 노출이 적은 의료 하드웨어 솔루션을 목표로 합니다.
AI 에이전트에게 브라우저를 부여하기 전, Puppeteer 경계를 정의하세요
AI 코딩 에이전트에게 Puppeteer를 통한 브라우저 제어 권한을 부여할 때 고려해야 할 보안 및 운영 가이드를 제시합니다. 에이전트가 명확한 경계 내에서 작동하도록 설치 경로 분리, 증거 기반 실행, 권한 경계 설정의 중요성을 강조합니다.
직원들을 위한 단순하지만 효과적인 비밀번호 및 다요소 인증 (MFA) 정책을 어떻게 만들 수 있을까?
NIST 가이드라인을 기반으로 한 현대적이고 효과적인 비밀번호 및 MFA 정책 수립 방법을 제안합니다. 복잡한 규칙 대신 길이를 강조하고, 정기적 재설정 강제를 중단하며, 피싱 방지형 MFA 도입을 권장합니다.
아무것도 모르는 상태에서 이미지 인식 AI 만들기 ② | TensorFlow/Keras 기초편 - 머신러닝의 내부를 알자
TensorFlow와 Keras를 사용하여 이미지 인식 AI를 구축하는 기초 과정을 설명합니다. 모델 구성부터 학습까지의 4단계 흐름과 레이어(Layer)의 개념을 다룹니다.
컨텍스트 윈도우(Context Windows)가 거대해지고 있습니다. 이것이 모든 것을 바꾸는 이유.
AI 에이전트의 정의가 모호해지면서 발생하는 엔지니어링 오류를 지적합니다. 진정한 에이전트는 단순한 함수 호출이 아니라 목표를 스스로 설정하고, 실패를 복구하며, 작업을 분해할 수 있는 시스템이어야 합니다.
Dify Agentic Workflow Platform: 145K Star를 기록한 오픈 소스 AI 스택의 5가지 숨겨진 활용법
오픈 소스 AI 앱 개발 플랫폼인 Dify를 활용하여 고도화된 AI 에이전트 워크플로우를 구축하는 5가지 방법을 소개합니다. 멀티 모델 라우팅을 통한 서비스 안정성 확보와 하이브리드 검색을 이용한 RAG 성능 최적화 전략을 다룹니다.
AI 에이전트에서 인간을 어디에 배치할 것인가 (이는 기술적 결정이 아닌 비즈니스 결정입니다)
AI 에이전트 설계 시 인간의 개입 위치를 결정하는 것은 기술적 문제가 아닌 비즈니스적 결정입니다. 작업의 가역성과 리스크에 따라 인간의 승인 단계를 전략적으로 배치하여 효율성과 안전성을 동시에 확보해야 합니다.
AI 에이전트가 당신의 동료가 되고 있습니다 — 실제로 일어나고 있는 일들
AI가 단순한 대화형 도구를 넘어 자율적으로 작업을 수행하는 '에이전트' 시대로 진입하고 있습니다. AWS, Google, Adobe 등의 사례를 통해 에이전트의 발전 양상과 자율성 확보에 따른 보안 및 정렬 문제를 다룹니다.
멀티 스텝 에이전트 스트레스 테스트 구축 방법: 역경 샌드박스(Adversity Sandboxes)와 오라클 체크(Oracle Checks)
프로덕션 환경의 불확실성에 대비하기 위한 멀티 스텝 에이전트 스트레스 테스트 구축 방법을 소개합니다. 역경 샌드박스와 오라클 체크를 통해 에이전트의 자기 회복 능력을 검증하는 전략을 다룹니다.
SupraLabs에서 처음부터 완전히 구축한 Vision-Language Model인 SupraVL-Nano-900k를 출시했습니다!
SupraLabs가 VLM의 작동 원리를 투명하게 이해할 수 있도록 설계된 초경량 Vision-Language Model인 SupraVL-Nano-900k를 출시했습니다. 약 90만 개의 파라미터로 구성된 이 모델은 Flickr8k 데이터셋을 통해 처음부터 학습되었으며, 전체 아키텍처를 단일 Jupyter notebook 수준으로 가볍게 구현했습니다.
Dify의 5가지 숨겨진 활용법: 14.5만 Star를 기록한 오픈소스 AI 워크플로우 플랫폼
오픈소스 AI 워크플로우 플랫폼인 Dify의 고급 활용법을 소개합니다. 단순 챗봇 빌더를 넘어 YAML 기반의 버전 관리, 멀티 모델 라우팅 및 자동 폴백 기능을 통해 프로덕션급 AI 에이전트 인프라를 구축하는 방법을 다룹니다.
코드를 작성하기 전에 나쁜 기능을 제거하는 AI 에이전트
제품 개발 전 아이디어의 결함을 분석하고 불필요한 기능을 제거하는 AI 에이전트 'Mercenary Auditor'를 소개합니다. 실패 사례 데이터베이스와 적대적 스트레스 테스트를 통해 기술 스택의 허점과 시장 수요의 격차를 사전에 검증합니다.
봇이 매수하기 전 Solana 허니팟(Honeypot) 토큰을 감지하는 방법
Solana 네트워크에서 트레이딩 봇이 자금을 잃게 만드는 허니팟(Honeypot) 토큰을 매수 전에 감지하는 방법을 설명합니다. RugCheck AI MCP 서버를 활용하여 매도 가능 여부와 토큰의 안전성을 시뮬레이션하는 기술적 가이드를 제공합니다.
AI 서비스 출시 후 클라우드 비용이 폭증했습니다
AI 서비스 배포 후 급증하는 추론(Inference) 비용 문제를 다룹니다. 에이전트 워크플로우로 인해 발생하는 과도한 모델 호출을 관리하기 위해 모델 라우팅과 비용 관측성 구축의 중요성을 강조합니다.
내 에이전트가 스스로를 개선했습니다. 자기 성찰 (Self-reflection)은 효과가 있습니다.
에이전트가 스스로의 자기 성찰(self-reflection) 인프라를 재구축하여 기존의 오류를 해결한 사례를 소개합니다. 에이전트가 스스로 필요한 시스템 프롬프트와 전략을 설계함으로써 셸 명령 오류와 공격적인 도구 사용 문제를 자가 교정했습니다.
인텔, 대만 UMC와 3nm 칩 파트너십 체결...TSMC 지배력에 도전1
Intel이 대만 UMC와 3nm 및 12nm 공정 기술 협력을 위해 파트너십을 체결했습니다. 이번 협력은 TSMC의 파운드리 독주 체제에 도전하며, Intel의 애리조나 공장을 활용해 첨단 칩 제조 역량을 강화하는 것을 목표로 합니다.
인텔, 애플의 칩 설계 및 제조를 담당할 예정
미국 대통령이 Apple이 Intel의 기술을 활용해 차세대 칩을 설계 및 제조하기로 합의했음을 확인했습니다. 이는 미국 내 반도체 제조 역량을 강화하려는 'Made in US' 이니셔티브의 일환입니다.
전역적 재계획을 넘어: 교차 디바이스 에이전트 시스템을 위한 계층적 복구
멀티 디바이스 환경에서 에이전트의 실행 실패를 효율적으로 복구하기 위한 계층적 재계획 프레임워크 H-RePlan을 제안합니다. 디바이스 로컬 전략과 전역 재계획을 분리하여 복구 효율성을 높였으며, 이를 평가하기 위한 벤치마크 HeraBench를 함께 도입했습니다.
StylisticBias: 소수의 인간 시각적 단서가 MLLM의 사회적 편향을 주도한다
MLLM의 사회적 편향을 평가하기 위한 새로운 벤치마크인 StylisticBias를 소개합니다. 정체성을 고정하고 시각적 속성만 변경하는 통제된 실험을 통해, 소수의 시각적 단서가 모델의 판단에 미치는 영향을 분석했습니다.
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