Multi-Agent2 728x90 AI Agent 시대의 보안: 권한을 가진 AI를 어떻게 통제할 것인가 “모델 경쟁 → 에이전트 경쟁”으로 전환핵심 변화는 단 하나입니다LLM 성능 경쟁 → 실제 업무를 수행하는 “Agent 시스템 경쟁”으로 이동과거: GPT vs Claude vs Gemini “누가 더 똑똑한가”현재: “누가 더 복잡한 일을 자동으로 수행하는가”주요 트렌드단순 텍스트 생성 → 툴 사용 + 실행 + 피드백 loop단일 모델 → 멀티 에이전트 협업 구조Prompt → 워크플로 / 시스템 설계➡️ 즉, 이제는 모델보다 “운영 구조”가 더 중요LLM 자체 변화: “파라미터 → 추론 능력” 중심주요 모델 업데이트GPT-5.4Claude 4.6Gemini 3.1Llama 4 등 (Renovate QR)핵심 변화단순 성능이 아니라“Cognitive Density (인지 밀도)” + 추론 능력 강화긴 .. 2026. 3. 31. Human-in-the-Loop: 안전한 AI 에이전트 자동화와 인간 검증 설계 원칙 AI 에이전트는 “효율성”과 “위험”을 동시에 증폭시킵니다. 따라서 안전한 운영을 위해서는 워크플로우 자동화(Deterministic), AI 추론(Probabilistic), 사람의 검증(Human-in-the-loop) 이 세 축을 결합해야 합니다. 또한 권한·감사·검증·모니터링이 설계 초기에 반영되어야 합니다.AI Agent 운영 아키텍처 (Enterprise reference architecture)구성 요소 (상위 레벨)외부 트리거 레이어: Webhook, 메시지 큐, 스케줄러, SIEM 알람 등Orchestration 레이어: Workflow 엔진 (n8n, Airflow, Argo Workflows 등)AI 추론 레이어: LLM / ML 모델 (내부 모델 또는 외부 API)Tooling / .. 2026. 3. 11. 이전 1 다음 728x90 728x90
