기업에서 AI의 가치를 보는 데 제한 요인은 모델 인텔리전스가 아니라, 에이전트가 조직 내에서 어떻게 구축되고 운영되는가입니다. 우리는 최근에 intr...

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기업 환경을 위한 적응형 AI 에이전트 오늘날 모델을 기반으로 구축된 에이전트는 새로운 라이브러리, 워크플로우 수정, 혹은 업데이트와 같은 간단한 변화만으로도 종종 중단됩니다.

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눈앞에 숨은 기회 모든 기업은 AI agents를 원하지만, 실제로 이를 출시한 기업은 거의 없습니다. Deloitte의 Tech Trends 2026 보고서에 따르면 https://w...

‘OpenClaw 순간’은 자율 AI 에이전트가 처음으로 ‘실험실을 탈출’하여 일반 노동력의 손에 들어간 순간을 의미한다. Orig...

Conversational AI의 부상과 한계 지난 몇 년간, 챗봇은 비즈니스에서 인공지능의 얼굴이었습니다. 그들은 질문에 답하고, 요약…

Context Engineering: 엔터프라이즈 AI를 위한 누락된 레이어! Context Engineering: 엔터프라이즈를 위한 누락된 레이어 https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/...

대부분의 enterprise AI 프로젝트는 예측을 binary—맞음 또는 틀림—으로 간주합니다. 성공적인 프로젝트는 다른 점을 알고 있습니다: model's confidence가 더 중요합니다…

편집자 주: 이 게시물은 Nemotron Labs https://blogs.nvidia.com/blog/tag/nemotron-labs/ 블로그 시리즈의 일부이며, 최신 오픈 모델이 어떻게…

Certinia 제공 초기의 Generative 및 Agentic AI에 대한 열광은 실용적이고 종종 좌절된 현실로 바뀌었습니다. CIO와 기술 리더들은…

기업 AI(enterprise AI) 프로젝트의 성공적인 구현 및 확장은 근본적으로 사람과 운영 모델(operating model) 과제이며, 단순히 기술 문제만은 아닙니다....