인공지능 (AI,GPT)145 728x90 Google I/O 2026: AI가 답하는 검색보다 실행이 중요한 시대로 전략 변화 “검색의 시대”에서 “실행하는 AI의 시대”로2026년 Google I/O는 단순한 신기능 발표회가 아니었습니다. 이번 행사는 사실상Google = 검색 회사에서Google = AI Agent 플랫폼 회사로 방향을 공식 선언한 행사에 가깝습니다. 핵심은 단 하나입니다.“AI가 답변하는 시대” → “AI가 실제 일을 수행하는 시대”입니다.행사 개요항목내용행사명Google I/O 2026일정2026년 5월 19~20일장소미국 마운틴뷰 Shoreline Amphitheatre방식오프라인 + 온라인핵심 키워드Gemini 3.5, Gemini Omni, Agentic AI, Search AI, Antigravity구글은 이번 행사에서 거의 모든 발표를 AI 중심으로 재구성했습니다. 특히검색AndroidChrome.. 2026. 5. 24. AI 시스템 설계의 진화: Prompt · Context · Harness Engineering AI 지시 체계의 진화Prompt Engineering → Context Engineering → Harness Engineering생성형 AI와 AI Agent 시대에서는 단순히 “프롬프트를 잘 작성하는 것”만으로는 실제 운영 환경을 안정적으로 구축할 수 없습니다.특히 기업 환경에서는내부 데이터권한 체계보안 정책자동화 도구운영 절차감사 요구사항등이 모두 연결되기 때문에 AI 시스템 자체를 하나의 운영 플랫폼처럼 설계해야 합니다. 현재 업계는 대체로 아래 흐름으로 발전하고 있습니다.Prompt Engineering→ Context Engineering→ Harness Engineering이 세 가지는 서로 경쟁 관계가 아니라:하위 → 상위 계층구조입니다.┌───────────────────────────.. 2026. 5. 21. Google Cloud 운영을 위한 AI 자동화 공식 Agent Skills와 운영지식 스킬 처음에는 단순한 “프롬프트 템플릿 모음” 정도로 보는데, 실제로는 Google이 다음 방향을 공식화한 사례에 가깝습니다.AI Agent는 이제거대한 범용 컨텍스트를 계속 넣는 방식이 아니라작업 단위별 “압축된 전문지식(skill)”을 필요 시 로드하는 구조로 간다Google Cloud 운영 지식 자체를Agent 친화적 형태로 재구성하기 시작했다문서 중심이 아니라“행동 가능한 운영 지식(executable operational knowledge)” 중심으로 이동한다이게 핵심입니다.왜 기존 RAG보다 중요한가기존 방식Agent ↓Vector Search ↓긴 문서 검색 ↓관련 부분 추출 ↓LLM 입력문제문서가 너무 김불필요한 정보 많음컨텍스트 낭비최신 운영 패턴 반영 어려움제품별 Best Practi.. 2026. 5. 18. AGI는 상태이고 RSI는 가속이다. ASI를 연결하는 자기 진화형 AI 핵심 구조 가장 중요한 핵심은 이겁니다.AGI = “얼마나 범용적으로 문제를 풀 수 있는가”RSI = “그 지능이 얼마나 스스로 더 강해질 수 있는가”AGI + RSI = “강한 범용 지능이 자기개선까지 자동화한 상태”즉, AGI는 능력의 수준이고, RSI는 능력이 증가하는 방식입니다.이 둘이 결합하면 단순히 “더 똑똑한 AI”가 아니라, 스스로 더 똑똑해지는 AI가 되기 때문에 위험이 질적으로 달라집니다.AGI란 무엇인가AGI는 보통 Artificial General Intelligence의 약자로, 특정 작업 하나만 잘하는 것이 아니라 다양한 과제를 폭넓게 처리할 수 있는 범용 지능을 뜻합니다.쉽게 말하면번역만 하는 AI가 아니라검색만 하는 AI가 아니라코딩, 추론, 계획, 학습, 적응을 폭넓게 수행하는 AI를.. 2026. 5. 17. Ollama Codex App 충격적인 변화 로컬 AI를 넘어 에이전트 개발 플랫폼 로컬 LLM 런타임에서 “에이전트형 개발 워크스페이스”로의 진화이번 Ollama 0.24 업데이트는 단순한 기능 추가 수준이 아니라, Ollama의 방향성이 크게 바뀌고 있다는 점에서 매우 중요합니다.기존 Ollama는 주로 다음과 같은 역할이었습니다.로컬 LLM 실행모델 다운로드 및 관리OpenAI 호환 API 제공로컬 AI 실험 환경하지만 이번 업데이트 이후에는 다음 영역까지 확장되고 있습니다.AI 에이전트 기반 개발환경Git 기반 병렬 작업Worktree 기반 격리 개발UI Annotation 기반 코드 수정브라우저 내 코드 수정 루프로컬 + 클라우드 하이브리드 AI 워크플로우Agent IDE 스타일 개발 환경즉,“로컬 AI 모델 실행기” → “AI 기반 개발 작업 플랫폼”으로 진화 중이라고 볼 수.. 2026. 5. 16. 이전 1 2 3 4 ··· 29 다음 728x90 728x90
