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AI 시대 Figma 진화와 UX 변화, 디자인-개발 경계소멸과 기술역량 유지전략 Figma의 진화: UI/UX 디자인 툴에서 올인원 디지털 제작 플랫폼으로AI 시대에 접어들며 Figma는 단순한 UI/UX 디자인 툴에서 올인원 디지털 제작 플랫폼으로 진화하고 있습니다. 특히 2024~2025년을 기점으로 도입된 기능들은 생산성, 협업, 자동화, AI 활용 측면에서 큰 변화를 이끌고 있으며, 이러한 변화는 디자이너, 개발자, 마케터 등 다양한 역할에 혁신적인 변화를 주고 있습니다.🎨 Figma Draw – 손그림과 감성 디자인의 진화변화 요약브러시 기반 자유 드로잉 기능 도입채우기(Fill), 곡선 텍스트, 그래인 효과, 패턴 채우기 등 벡터 스타일 확장텍스트 패스 기능과 텍스처 조절로 감성적 표현 가능특징기존의 도식적인 UI 위주의 디자인에서 벗어나, 일러스트레이션 중심의 감성 표.. 2025. 5. 15.
AI와 도구 연동의 표준, FastMCP와 FastAgent 실전 구축 가이드 FastAgent + FastMCP 개요1. FastAgentFastAgent는 자연어 처리(NLP) 기반의 AI 에이전트 개발 및 배포를 위한 프레임워크입니다. Model Context Protocol(MCP)을 기반으로 LLM 에이전트 및 워크플로우를 정의, 프롬프트, 테스트하는 기능을 제공합니다. 주요 특징효율적인 에이전트 개발 및 배포모듈식 설계로 컴포넌트 재사용 용이다양한 LLM(대규모 언어 모델) 지원장기 및 단기 메모리 시스템 내장도구 통합 (API, 데이터베이스, 외부 서비스)멀티모달 기능 지원기술 스택Python 기반, FastAPI 활용벡터 데이터베이스 통합다양한 LLM 지원 (OpenAI, Anthropic, Hugging Face 등)Docker 컨테이너화 지원2. FastMCPFa.. 2025. 5. 9.
대화형 AI의 진화: LLM과 전통 어시스턴트 생태계 기술과 활용 ✨ AI 기반 지식 및 생산성 도구1. LLM 기반 챗봇 (대규모 언어 모델 기반)📚 개요LLM (Large Language Model) 기반으로 자연어를 이해하고 생성하는 데 뛰어남인간 수준의 언어 능력으로 대화, 요약, 번역, 코딩, 창작 등 다양한 작업 가능일반적인 지식 베이스를 넘어 추론(Inference), 코드 작성(Code Generation), 콘텐츠 생성(Content Creation)까지 지원🛠 대표 서비스이름주요 특징ChatGPT (OpenAI)GPT-4 기반, 플러그인/툴 통합 사용 가능, 다양한 활용성Gemini (Google DeepMind)검색, 문서 생성, 멀티모달(텍스트+이미지) 처리 능력Claude (Anthropic)윤리적 안정성에 집중, 긴 문서 처리(수십만 토큰).. 2025. 4. 30.
안전한 MCP 도입 보안: LLM과 외부 도구 연결이 초래할 위협과 대응 전략 MCP 보안 관점에서 LLM과 외부 도구 연결의 명과 암🧠 MCP란 무엇인가?MCP(Model Context Protocol)는 LLM(Large Language Model)이 외부의 도구, 데이터 소스, API 등과 실시간 상호작용할 수 있도록 설계된 표준 인터페이스입니다. 쉽게 말해, GPT나 Claude 같은 AI가 외부 툴에 명령을 내리고 결과를 받아 판단까지 수행하게 하는 일종의 “AI용 플러그인 프레임워크”입니다.⚠️ 현실적인 보안 위협과 예시1. 무심코 설치한 MCP 서버, 내부 침투의 시작점예시: mcp-installer로 GitHub에서 설치한 문서 요약 MCP 서버가, 실제로는 백도어를 심은 공격자 코드였던 사례설치 과정에서 사용자 확인 없이 curl | bash 방식으로 루트 권한 .. 2025. 4. 23.
LLM 메시(Mesh) 아키텍처 기반 생성형 AI 및 에이전트 구축 가이드 최근 캔버스 기반 생성형 AI를 넘어, 다양한 목적과 역할을 수행하는 '에이전트(Agent)' 기술이 부상하고 있다. 이와 함께 기업들은 점점 더 많은 LLM 기반 도구 및 서비스를 도입하고 있으며, 이는 곧 관리 복잡성과 통제력 상실 문제로 이어진다. 이러한 상황을 'LLM 메스(Mess)'라고 하며, 이는 중복된 기능, 불일치한 품질, 보안 리스크 증가, 비용 낭비 등의 문제를 유발한다. 이에 대한 해결책으로 제시된 것이 바로 'LLM 메시(Mesh)'다. 이는 다양한 LLM 애플리케이션과 에이전트를 중앙에서 일관되고 안전하게 관리할 수 있도록 설계된 엔터프라이즈 아키텍처 패러다임이다.LLM 메시 아키텍처는 다음과 같은 핵심 요소를 포함한다.중앙 통제 허브(Central Orchestrator): 모.. 2025. 4. 21.
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