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인공지능 (AI,GPT)74

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Azure에서 AutoGen + RAG로 구현하는 차세대 지능형 비즈니스 자동화 멀티에이전트 시대, AI가 스스로 일하는 시대가 왔다상상해보세요. 당신이 "다음 분기 마케팅 전략을 수립해줘"라고 요청하면, AI가 스스로 시장 데이터를 분석하고, 경쟁사 동향을 조사하며, 예산을 계산하고, 실행 계획까지 제시하는 세상을. 이것이 바로 AI 에이전트의 시대입니다. 기존의 AI가 "질문에 답하는" 수준이었다면, AI 에이전트는 "목표를 달성하기 위해 스스로 행동하는" 디지털 직원입니다. Microsoft Azure는 이런 혁신적인 AI 에이전트를 누구나 구현할 수 있는 완벽한 플랫폼을 제공합니다.Chapter 1: AI 에이전트란 무엇인가?🎭 인공지능의 진화: 대화에서 행동으로기존 AI vs AI 에이전트: 패러다임의 전환🤔 기존 AI (ChatGPT 스타일)사용자: "오늘 날씨는 어때.. 2025. 7. 11.
Claude와 Gemini CLI MCP 통합 최강 듀오! AI 워크플로우 자동화 완전체 클로드를 두뇌로, 제미니 CLI를 데이터 스펀지로 활용 Claude가 Gemini를 부리는 법? "Claude야, Gemini 불러줘" Claude에서 Gemini CLI를 연결하는 방법 클로드(Claude)와 제미니 CLI(Gemini CLI)를 효과적으로 조합하면 각 도구의 장점을 극대화할 수 있습니다. 클로드는 뛰어난 추론 능력과 코드 작성 능력을, 제미니는 대용량 컨텍스트 처리 능력을 제공합니다.핵심 전략클로드: 복잡한 로직 설계, 코드 작성, 문제 해결 (두뇌 역할)제미니 CLI: 대규모 코드베이스 분석, 정보 수집 (데이터 스펀지 역할)🔧 기본 설정1. CLAUDE.md 파일 설정# Using Gemini CLI for Large Codebase AnalysisWhen analyzing .. 2025. 7. 9.
엔터프라이즈 AI 자동화 실전 구축을 위한 MCP 서버 베스트 프랙티스 MCP(Model Context Protocol)는 AI 모델과 외부 도구를 연결하는 혁신적인 프로토콜로, AI가 단순한 텍스트 생성을 넘어 실제 작업을 수행할 수 있게 합니다. 주요 MCP 서버의 상세한 연동 방법과 실제 활용 사례입니다.SEO MCP 서버 - 검색 엔진 최적화 자동화SEO MCP 서버는 웹사이트의 검색 엔진 최적화를 AI가 자동으로 수행할 수 있게 하는 강력한 도구입니다.주요 기능사이트 크롤링: robots.txt 준수하며 전체 사이트 구조 분석키워드 분석: 페이지별 키워드 밀도 및 분포 분석백링크 모니터링: 도메인 권위도 및 백링크 품질 평가메타데이터 검증: title, description, og 태그 최적화 상태 확인설치 및 설정# 저장소 클론git clone https://gi.. 2025. 7. 8.
Prompt에서 Context 데이터 중심 AI의 진화, 컨텍스트 엔지니어링 시대 "AI 혁신의 진짜 비밀: 알고리즘이 아니라 데이터였다""AI를 바꾼 건 천재가 아니라 새로운 데이터셋이었다""GPT와 AlphaFold의 공통점? 혁신을 만든 건 ‘데이터’였다" "프롬프트가 아니라 ‘컨텍스트’가 AI를 만든다" 최근 AI 분야에서는 흥미로운 관찰이 이루어지고 있습니다. 많은 사람들이 AI의 눈부신 발전이 MIT, Stanford, Google 같은 최고 기관의 천재적인 아이디어에서 비롯된다고 생각하지만, 실제로는 다른 패턴이 나타나고 있습니다. AI의 진정한 혁신은 새로운 알고리듬이나 모델 구조가 아니라, 새로운 데이터셋의 도입에서 시작된다는 것입니다.AI 발전의 현황과 패턴표면적 성장 vs 실제 진보AI는 지난 15년간, 특히 최근 5년간 놀라운 속도로 발전해왔습니다. 일부 연구자.. 2025. 7. 6.
AI Factory 개발 DevOps → PromptOps: 코드는 소모품, 지식이 자산 개발의 본질적 변화"AI 공장: 입력을 설계하면 출력은 따라온다""AI 공장 시대의 개발 혁신: 프롬프트가 코드를 지배한다""출력을 고치지 말고 입력을 고쳐라: AI 개발의 새로운 표준""개발의 재정의, AI 공장이 바꾸는 소프트웨어 제작 방식""PromptOps로 진화한 개발 현장, AI 공장의 모든 것"기존 패러다임: 코드가 자산요구사항 → 개발자가 코드 작성 → 코드 유지보수 → 제품 ↑ ↓ └────────── 버그 수정 ←──────────────┘새로운 패러다임: 요구사항이 자산요구사항(프롬프트) → AI가 코드 생성 → 제품 ↑ ↓ .. 2025. 7. 5.
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