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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 의사결정에 대한 책임성 확보를 위한 Human-in-the-Loop HITL 설계 HITL이란 무엇인가요?Human-in-the-loop(HITL)는 AI 에이전트가 특정 “툴(tool)”을 실행하기 전에 사람의 승인(Approve / Deny)을 반드시 거치도록 하는 통제 구조입니다.즉,AI가 혼자 마음대로 실행하지 못하게 하고사람이 의사결정의 최종 관문(Gatekeeper) 역할을 하도록 만드는 방식입니다.특히 n8n, AI Agent, MCP, Agentic Workflow 환경에서 AI가 아래와 같은 위험한 액션을 수행할 때 매우 중요합니다.메시지 발송데이터 수정 / 삭제외부 시스템 연동비용 발생 작업왜 HITL이 필요한가? (배경 & 문제의식)기존 AI 자동화의 구조적 한계AI Agent는 기본적으로컨텍스트 오해 가능프롬프트 인젝션 영향권한 범위 오판비가역 작업(undo 불가.. 2026. 2. 8.
워크플로우 자동화 세대교체 n8n 2.0 업그레이드 및 보안 강화 포인트 n8n 2.0 개요1) 출시 일정2.0.0 Beta목표: 12월 8일 경 (early December)2.0.x Stable목표: 12월 15일 경 (mid December)최신 일정·변경 사항: Release Notes 페이지 참조2) 왜 2.0인가?1.0.0 이후 2년 동안 커뮤니티 피드백 + 엔지니어링/프로덕트 팀 작업으로 Automation + Agentic AI Orchestration 분야에서 꽤 성숙한 플랫폼으로 자리잡음.2.0의 키워드More matureMore secureMore reliable이를 위해오래된/위험한 기능 정리보안 강제 옵션 강화스토리지 및 환경 설정 구조 개선일부 동작 방식 변경(Behaviour changes)3) 1.x 버전 지원v2.0 출시 이후 3개월간 1.x 유.. 2025. 11. 30.
에이전틱 AI(Agentic AI)의 성공은 API 접근성에 달려 있다, 통합 실행력 에이전틱 AI는 단순히 정보를 제공하는 데 그치지 않고, 실제 행동을 수행할 수 있는 능동적 AI입니다.예: 이메일 작성, 회의 예약, 결제 승인 등 작업 지향적인 수행 능력을 갖춘 AI입니다.기존 AI는 ‘지능적인 검색기’에 가까웠다면,Agentic AI는 “실행이 가능한 사용자”처럼 작동하는 AI로, 디지털 업무를 능동적으로 처리합니다.🔗 API의 역할: 에이전트의 ‘팔과 다리’Agentic AI가 실제로 일을 하려면 다양한 시스템과의 연결이 필요합니다.이 연결의 핵심이 바로 API(Application Programming Interface)입니다.🛠️ 행동 수행 수단: AI가 외부 시스템에 명령을 내리려면 API를 통해야 합니다.🔌 시스템 통합: 이메일, 캘린더, HR 시스템, ERP, 재고.. 2025. 7. 13.
AI 에이전트(AI Agent) vs 에이전틱 AI(Agentic AI) 개념과 통합 전략 에이전틱 AI와 AI 에이전트의 체계적 차이점1. AI 에이전트 (AI Agent)AI 에이전트는 "정해진 역할을 수행하는 도구형 AI"입니다. 정의와 특징개별 도구: 기업의 IT 시스템 내에서 특정 기능을 수행하도록 지정된 도구제한된 범위: 좁은 범위의 작업에 특화되어 있으며, 예측 가능한 결과를 목표로 함제한적 학습: 새로운 정보를 학습하는 능력이 제한적비유: "개별 플레이어 또는 직원", "개별 선수"와 같은 역할"한 명의 직원 또는 자동화된 기계"정해진 업무만 수행하며 혼자서 사고하거나 다른 직원들과 협업은 거의 하지 않음주요 특성특정 작업에만 집중사전 정의된 규칙과 목표에 따라 작동독립적으로 작동하지만 다른 시스템과의 상호작용은 제한적예: 고객 서비스 챗봇, 데이터 분석 도구, 자동화된 이메일 .. 2025. 6. 27.
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