Agents-Tools on todai

Preview web apps live as your coding agent builds them with Amazon Bedrock AgentCore runtime

Sat, 31 Oct 2026 06:40:03 +0900

AI가 내가 원하는 웹사이트를 뚝뚝 만들어준다면 정말 신기하고 편하겠죠? 🤖

그런데 AI가 만든 결과물을 확인하려고 할 때마다 이리저리 코드를 복사하고 배포하는 과정이 반복된다면, 기다리느라 지치기 쉽습니다. 코딩하는 동안 브라우저에서 바로바로 결과가 바뀐다면 얼마나 좋을까요?

오늘은 아마존 베드락(Amazon Bedrock)의 새로운 기능으로, AI가 코딩하는 과정을 실시간으로 지켜보고 웹 화면까지 바로 확인할 수 있는 편리한 방법에 대해 이야기해 드릴게요!

전체 글 정리

1. 실시간으로 웹 앱을 확인하는 ‘세션 엔드포인트’

AI 코딩 에이전트는 대시보드나 제품 페이지 같은 웹 앱을 직접 척척 만들어냅니다.
아마존 베드락 에이전트코어(Amazon Bedrock AgentCore) 런타임은 각 에이전트를 독립된 공간에서 실행해 주는데요.
여기에 세션 엔드포인트 기능을 더하면, 내 브라우저에서 AI가 실시간으로 작업 중인 웹 앱 화면을 바로 열어볼 수 있답니다. 코드가 수정될 때마다 새로고침할 필요 없이 화면이 슥슥 바뀌는 걸 볼 수 있죠.

2. 안전하고 똑똑한 연결 방식

세션 엔드포인트를 사용할 때는 보안도 꼼꼼하게 챙겨야겠죠?
개발자가 허용한 특정 포트(예: 웹서버나 상태 확인용 포트)로만 접속할 수 있도록 설정할 수 있습니다.
모든 요청은 철저한 인증 과정을 거치기 때문에 권한이 없는 사람은 접근할 수 없도록 안전하게 보호됩니다.

3. 간단한 설정으로 시작하는 미리보기

복잡한 도커(Docker) 설정 없이, 준비된 샘플 코드와 간단한 배포 스크립트를 통해 에이전트와 웹사이트를 클라우드에 띄울 수 있습니다.
내 컴퓨터의 로컬 주소와 클라우드의 세션 엔드포인트를 살짝 연결해 주면, 왼쪽에선 AI와 대화하고 오른쪽에선 실시간으로 변하는 웹사이트를 구경하는 멋진 작업 환경이 완성됩니다.

이용 방법 / 활용 방안

기획자나 디자이너와의 협업: 개발 지식이 깊지 않아도 아이디어를 실시간으로 시각화하고, AI에게 “여기를 초록색 버튼으로 바꿔줘"라고 요청한 뒤 바로 결과를 눈으로 확인할 수 있습니다.
프로토타입 빠르게 검증하기: 새로운 웹 페이지 아이디어가 떠올랐을 때, 배포 과정을 기다릴 필요 없이 즉시 결과물을 테스트하고 수정하는 용도로 활용해 보세요. 작업 속도가 훨씬 빨라진답니다.

결과물이 나올 때까지 기다릴 필요 없이, AI와 대화하며 실시간으로 웹사이트가 만들어지는 과정을 지켜보는 것만으로도 작업이 훨씬 즐거워질 것 같아요. 여러분이라면 이 신기한 기능을 어떤 아이디어를 실현하는 데 써보고 싶으신가요?

Wealth Management Client Onboarding Needs More Than AI

Sat, 31 Oct 2026 04:40:00 +0900

자산관리 계좌를 만들 때 생각보다 시간이 꽤 오래 걸려서 답답하셨던 적 있으신가요? 🏦

우리는 은행이나 증권사에 서류를 내고 나면 모든 과정이 알아서 착착 진행될 거라고 기대하지만, 실제 내부에서는 수많은 부서와 시스템이 따로 노느라 진땀을 뺀다고 해요. AI가 일 처리를 아무리 빠르게 도와줘도 부서 간에 손발이 안 맞으면 결국 계좌 개설은 늦어질 수밖에 없죠. 오늘은 이 복잡한 과정을 매끄럽게 이어주는 똑똑한 해결책에 대해 이야기해 볼게요!

전체 글 정리

1. 계좌 개설이 느려지는 진짜 이유

고객의 여정은 하나이지만, 내부 시스템은 고객관리, 서류, 자격 심사, 규제 확인 등으로 쪼개져 있어요.
여러 팀과 시스템이 제각각 일하다 보니, 다음 단계로 넘어갈 때마다 앞서 한 일을 처음부터 다시 확인하거나 조율하느라 시간이 낭비돼요.
AI가 서류를 빨리 읽거나 요약해 줘도, 부서 간의 빈틈을 메우지 못하면 전체 속도는 빨라지지 않는답니다.

2. 해결의 열쇠, 통합 사례 맥락

데이터브릭스 플랫폼은 서류 증거, 현재 진행 상황, 완료된 보안 검토, AI 에이전트의 활동 기록 등을 한눈에 볼 수 있도록 모아줘요.
버전 관리가 가능해서 무엇이 언제 바뀌었는지, 이전 작업을 다시 확인해야 하는지 명확하게 알 수 있죠.
이를 통해 담당 직원이나 AI는 전체 역사를 일일이 짜맞추지 않고도 현재 상태를 바로 파악할 수 있어요.

3. AI 에이전트와 사람의 협업 구조

관리자 역할을 하는 에이전트가 전체 진행 상황을 읽고 다음에 무엇을 해야 할지 판단해요.
서류가 누락되면 고객 안내 메일을 준비하고, 사람이 직접 확인해야 할 순간에는 담당자를 불러오죠.
최종 결정과 책임은 여전히 사람이 맡고, AI는 잡다한 조율과 기록을 도와서 투명성과 안정성을 높여요.

이용 방법 / 활용 방안

우리 회사에 적용할 첫 번째 길 찾기: 복잡하고 지연이 잦은 업무 구간을 하나 골라 파일럿 프로젝트를 시작해 보세요.
역할과 책임 명확히 하기: 데이터, 컴플라이언스, 기술 부서 리더들이 모여 어떤 서류가 필요하고 누가 최종 결정을 내릴지 미리 기준을 세워야 해요.
전체 여정 기준으로 성과 측정하기: 단순히 일 하나가 빨라졌는지가 아니라, 고객이 계좌를 완전히 개설하기까지 전체 시간이 줄었는지, 직원들이 반복 업무에서 벗어났는지 확인해 보세요.

여러분이라면 이렇게 똑똑하게 연결되는 시스템을 어떤 업무에 가장 먼저 써보고 싶으신가요?

How Worldwide Express automated freight exceptions with Amazon Bedrock

Sat, 31 Oct 2026 02:32:20 +0900

물류나 배송 관련 업무를 처리하다 보면 복잡한 서류나 청구서 문제로 골치 아픈 적 있으시죠? 오늘은 거대 물류 기업이 AI를 활용해 복잡한 청구 오류 문제를 깔끔하게 해결한 흥미로운 이야기를 들려드릴게요.

전체 글 정리

1. 골칫거리였던 청구 예외 처리

월드와이드 익스프레스는 수많은 고객과 운송사를 보유한 거대 물류 기업이에요.
하지만 청구서와 실제 주문 내용이 맞지 않아 묶여버린 미해결 예외 건수가 매달 엄청났죠.
이를 해결하기 위해 사람이 직접 전화하고 일일이 확인해야 해서 시간과 비용 낭비가 컸어요.

2. AI 에이전트의 등장과 해결 과정

회사는 AWS와 협력해 여러 개의 전문화된 AI 에이전트가 협업하는 시스템을 만들었어요.
이 AI는 운송사마다 다른 복잡한 규정과 계약 조건을 스스로 확인하고 판단할 수 있어요.
시스템 도입 초기에는 사람이 직접 AI의 제안을 검토하며 승인했고, 정확도가 높아지면서 효율성이 크게 올랐답니다.

3. 놀라운 개선 효과와 성과

시스템 도입 후 6개월 만에 활성 예외 건수가 75퍼센트나 줄어들었어요.
현금 회전 속도가 4주나 빨라졌고, 연간 비용 절감과 함께 막혀 있던 현금 흐름도 시원하게 뚫렸답니다.
반복적인 업무가 줄어들면서 직원들은 더 복잡하고 중요한 업무에 집중할 수 있게 되었어요.

이용 방법 / 활용 방안

반복적이고 규칙이 까다로운 서류 검토 업무가 있다면, AI 에이전트 방식을 참고해 볼 수 있어요.
처음부터 모든 것을 바꾸기보다는, 가장 단순하고 반복적인 예외 처리 유형부터 하나씩 자동화해 보는 것이 안전해요.
AI가 내린 판단을 사람이 최종 검토하는 안전장치를 두면 현업에서도 안심하고 도입할 수 있답니다.

여러분이라면 복잡한 서류 검토나 오류 확인이 필요한 업무에 이 AI 기능을 어떻게 활용해 보고 싶으신가요?

Configure the ChatGPT desktop app with Amazon Bedrock in AWS GovCloud (US)

Sat, 31 Oct 2026 02:27:45 +0900

보안이 아주 중요한 공공기관이나 기업에서 ChatGPT를 업무에 쓰고 싶다면 어떻게 해야 할까요? 오늘은 🔒 ChatGPT 데스크톱 앱과 코딩 에이전트인 Codex를 아마존 베드락(Amazon Bedrock) 및 AWS GovCloud(US) 환경에서 안전하게 연동하는 방법을 소개해 드릴게요.

보안 규정이 까다로운 환경에서도 최신 AI 모델을 마음껏 활용할 수 있는 길이 열렸답니다. 어떤 내용인지 함께 살펴볼까요?

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아마존 베드락과 AWS GovCloud 연동의 핵심

이번 연동을 통해 보안 아키텍처가 까다로운 조직에서도 AWS GovCloud 환경 내에서 OpenAI의 고성능 모델과 코딩 에이전트인 Codex를 사용할 수 있게 되었어요.
모델 요청은 아마존 베드락의 지정된 엔드포인트를 거치며, 기존의 AWS 보안 및 네트워크 제어 기능을 그대로 활용해 접근을 관리할 수 있습니다.
데이터 보안을 위해 선택한 AWS 리전 내에서 처리가 이루어지며, 토큰 사용량에 따라 비용을 지불하는 합리적인 구조로 제공돼요.

보안과 데이터 프라이버시 유지

AWS와 모델 제공업체에 데이터가 저장되지 않는 무데이터보존(ZDR) 기능이 지원되어 민감한 정보를 안전하게 보호할 수 있어요.
관리자 권한의 규칙 파일을 통해 사용자가 임의로 변경할 수 없는 보안 한계를 설정할 수 있어 엄격한 데이터 거버넌스 요건을 충족합니다.
인증 방식은 베드락 API 키나 표준 AWS SDK 자격 증명 체인(SSO 포함)을 지원하며, 설정 파일에 비밀 키를 직접 노출하지 않도록 주의해야 해요.

설정 및 검증 방법

앱을 설치하기 전에 필요한 설정 파일인 requirements.toml과 config.toml을 올바른 위치에 미리 준비해야 합니다.
앱을 처음 실행하기 전에 설정 파일이 올바르게 적용되었는지 확인하고, 모델 제공업체가 아마존 베드락으로 올바르게 지정되었는지 점검해야 해요.
만약 설정에 문제가 생기면 즉시 배포를 중단하고, 장치를 이전 상태로 되돌린 뒤 임대 자격 증명을 폐기하여 보안을 유지해야 합니다.

이용 방법 / 활용 방안

철저한 보안 검토가 필요한 공공기관이나 규제 산업 분야의 보안 팀에서 미리 테스트하고 문서를 작성하는 용도로 활용해 보세요.
개발자라면 Codex와 ChatGPT 데스크톱 앱을 통해 사내 보안 규정을 준수하면서도 AI 기반의 복잡한 소프트웨어 개발 워크플로우를 경험할 수 있답니다.

보안과 편리함 두 마리 토끼를 모두 잡으려는 조직에게 유용한 소식이죠? 여러분이라면 이 기능을 사내 보안 환경에서 어떻게 활용해보고 싶으신가요?

Things That Go Beep in the Night: Agentic AI Joins the Search for Extraterrestrial Signals

Sat, 31 Oct 2026 00:00:10 +0900

안녕하세요! 혹시 밤하늘을 보며 우주 저 너머에 우리 말고 다른 누군가가 살고 있지 않을까 상상해 보신 적 있으신가요? 🌌 외계 생명체를 찾는 일에 최근 아주 똑똑한 인공지능이 합류했다고 해요. 갑자기 이런 소식 들리면 왠지 어렵고 복잡하게 느껴지시죠? 걱정 마세요, 오늘 아주 쉽게 풀어드릴게요!

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외계인 찾기에 나선 AI 에이전트

과학자들은 외계 문명이 존재한다면 우리보다 수십억 년 앞서 있을 수 있으며, 그들이 이미 AI를 개발했을지도 모른다고 생각해요.
브레이크스루 리슨과 SETI 연구소는 우주 신호를 찾는 일에 스스로 판단하고 움직이는 AI 에이전트를 도입했어요.
캘리포니아의 엘렌 망원경 배열에서 이 에이전트들은 말 한마디(자연어 요청)만으로 망원경을 직접 조움하고 데이터를 다듬어요.

어마어마한 우주 데이터를 실시간으로 처리하기

라디오 망원경은 상상하기 힘들 정도로 엄청난 양의 데이터를 만들어내기 때문에 실시간 분석이 큰 숙제였어요.
엔비디아의 기술 플랫폼을 활용해 초당 테라바이트가 넘는 방대한 센서 데이터를 하드디스크에 쌓아두지 않고 메모리에서 바로바로 처리해요.
복잡한 신호 처리와 망원경 조율 과정을 AI 에이전트가 순식간에 해내어, 원래라면 몇 주에서 몇 년씩 걸리던 일을 몇 시간 만에 끝내버린답니다.

실제 성과와 앞으로의 계획

이 새로운 시스템은 이미 게성운에 있는 펄서(우주 등대처럼 빠르게 회전하는 별의 잔해)를 실시간으로 감지해내는 데 성공했어요.
연구팀은 앞으로 데이터 처리 속도가 중요한 현장이나 언젠가 달 뒷면에서 오프라인으로 운영될 관측소를 위해 오픈소스 AI 모델들도 검토하고 있어요.

이용 방법 / 활용 방안

이번 소식은 복잡한 우주 과학 이야기처럼 보이지만, 우리 삶에 던지는 시사점도 분명해요. 방대한 양의 데이터를 실시간으로 수집하고 분석해야 하는 현장에서 AI 에이전트가 얼마나 강력한 도구가 될 수 있는지 보여주죠.

TELUS Digital cut early cancellations by more than half with ElevenAgents

Fri, 30 Oct 2026 21:00:00 +0900

새로운 인터넷 서비스를 가입했는데 첫 달 요금이 예상보다 많이 나와서 당황했던 경험, 혹시 있으신가요? 통신사 입장에서 이런 작은 오해나 불편함을 빠르게 해결해 주는 것이 정말 중요한데요. 캐나다의 대형 통신사 텔러스 디지털이 AI 음성 비서 덕분에 신규 고객의 해지율을 뚝 떨어뜨렸다고 해요. 어떤 일이 있었는지 함께 살펴볼까요?

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1. 신규 고객이 겪는 4가지 불편함

텔러스는 신규 홈 인터넷 고객들이 가입 후 90일 이내에 해지하는 경우가 많다는 점을 발견했어요. 조사해 보니 몇 가지 공통적인 원인이 있었죠.

Warm transfer vs cold transfer: choosing the right call

Fri, 30 Oct 2026 21:00:00 +0900

고객센터에 전화했을 때 상담원이 바뀔 때마다 똑같은 내용을 처음부터 다시 설명해야 한다면 정말 답답하시죠? 📞 오늘은 고객을 다른 담당자나 부서로 연결할 때 사용하는 두 가지 방식인 웜 트랜스(Warm transfer)와 콜드 트랜스(Cold transfer)에 대해 쉽게 알아볼게요.

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웜 트랜스와 콜드 트랜스의 핵심 차이

웜 트랜스(Warm transfer): 전화를 넘겨받는 사람에게 미리 고객의 상황과 배경(맥락)을 전달한 뒤 연결하는 방식이에요.
콜드 트랜스(Cold transfer): 배경 설명 없이 곧바로 다른 부서나 담당자에게 전화를 연결하는 방식이에요. 속도는 빠르지만 고객이 상황을 다시 설명해야 할 수 있죠.
테피드 트랜스(Tepid transfer): 두 방식의 중간 형태로, 사전 설명이나 회의 연결 없이 목적지에 전화를 걸어 연결만 해주는 방식이에요.

언제 어떤 방식을 써야 할까?

웜 트랜스를 써야 할 때: 결제 분쟁, 복잡한 기술 문제, 민감한 불만 접수 등 고객이 다시 설명하면 짜증이 나거나 실수가 생기면 안 되는 상황에 적합해요.
콜드 트랜스를 써야 할 때: 단순 부서 안내나 대기열(Queue)로 넘길 때, 또는 속도가 최우선이고 다음 상담원이 어차피 기본 질문을 다시 하는 대량 전화 응대 상황에 어울려요.

AI 음성 에이전트의 전화 연결 기능

최신 AI 음성 에이전트 도구를 활용하면 사람처럼 자연스럽게 전화를 다른 곳으로 넘길 수 있어요.
고객에게는 대기하는 동안 안심시키는 메시지를 들려주고, 받는 상담원에게는 고객의 문제 요약을 미리 전달하는 방식으로 웜 트랜스를 구현할 수 있답니다.

이용 방법 / 활용 방안

고객 응대 서비스를 운영 중이거나 자동화 툴을 도입할 계획이라면, 상황에 맞게 연결 방식을 선택해 보세요. 복잡한 불만 사항이나 고가 고객의 전화는 조금 시간이 걸리더라도 웜 트랜스를 적용해 고객이 두 번 말하지 않도록 배려하는 것이 좋아요. 반면 단순한 단순 부서 안내는 콜드 트랜스로 빠르게 처리하는 것이 효율적이랍니다. 전화를 받는 상대가 전화를 받지 않을 때를 대비해 미리 비상 대책(백업 큐나 음성 안내 등)을 마련해 두는 것도 잊지 마세요!

Building intent-driven UI testing with Amazon Nova Act

Fri, 30 Oct 2026 03:20:27 +0900

웹사이트나 앱을 만들다 보면 화면이 제대로 작동하는지 확인하는 테스트 과정이 참 번거롭고 손이 많이 가죠? 버튼 위치나 코드가 조금만 바뀌어도 기존 테스트가 쉽게 고장 나곤 하는데요. 오늘은 복잡한 화면 테스트를 자연어 기반으로 똑똑하게 해결한 흥미로운 사례를 들려드릴게요.

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1. 입실론의 새로운 화면 테스트 도전

글로벌 마케팅 기업인 입실론은 수많은 브랜드와 소비자 데이터를 다루는 곳이에요.
기존에도 자동화 테스트를 잘 쓰고 있었지만, 화면이 바뀔 때마다 유지보수하는 부담을 줄이고 싶어 했죠.
그래서 코드를 일일이 수정하는 대신, 사람이 말하듯 자연어로 테스트를 지시하는 방식을 더하기로 했어요.

2. 아마존 노바 액트와 관리형 브라우저의 만남

입실론은 브라우저를 직접 관리하는 번거로움을 없애기 위해 아마존 노바 액트와 아마존 베드락 에이전트코어 브라우저 툴을 도입했어요.
사용자가 “스크롤을 내려서 이 버튼을 눌러줘"라고 자연어로 입력하면, AI가 화면을 이해하고 알아서 행동해요.
덕분에 개발자가 아니더라도 기획자나 품질 관리 담당자가 직접 테스트 과정을 쉽게 읽고 검토할 수 있게 되었답니다.

3. 안정적이고 효율적인 시스템 구조

테스트 작업은 여러 팀이 공용으로 쓰는 플랫폼 안에서 안전하게 실행돼요.
성공한 테스트 기록은 저장해두었다가 다음 번에는 AI가 깊게 생각하는 과정을 건너뛰고 바로 실행할 수 있어요.
이 덕분에 테스트 속도는 빨라지고 비용은 줄어드는 일석이조의 효과를 얻었답니다.

이용 방법 / 활용 방안

자연어 기반 시나리오 작성: 굳이 복잡한 코드를 몰라도 평소 쓰는 언어로 테스트 단계를 적어보세요. 화면 디자인이 조금 바뀌어도 AI가 유연하게 대처할 수 있어요.
인프라 관리 부담 줄이기: 브라우저 실행 환경이나 세션 관리를 직접 구축하려 하지 말고, 관리형 도구를 활용해 운영 노력을 아껴보세요.
권한 분리와 보안 챙기기: 여러 팀이 함께 쓰는 환경이라면 계정별로 권한을 나누어 안전하게 테스트를 운영하는 방식을 참고해 볼 수 있어요.

여러분이라면 이렇게 사람 말로 척척 알아듣는 AI 테스트 기능을 어디에 가장 먼저 써보고 싶으신가요?

Build a repeatable PHP-to-Java migration engine with Kiro

Fri, 30 Oct 2026 03:14:17 +0900

안녕하세요! 오랫동안 운영해 온 프로그램의 언어를 바꾸는 일, 상상만 해도 머리가 지끈지끈 아파오시죠? 라라벨(Laravel) 같은 PHP로 만든 오래된 프로그램을 자바(Java)로 옮기는 작업은 숨겨진 비즈니스 규칙과 구조 차이 때문에 그동안 개발자들에게 큰 도전이었어요.

오늘은 AI 개발환경과 재사용 가능한 엔진을 활용해 이 복잡한 과정을 체계적이고 반복 가능한 작업으로 바꾸는 방법을 소개해 드릴게요. 갑자기 어려운 이야기 같아 보이시죠? 걱정 마세요. 아주 쉽게 차근차근 풀어드릴게요!

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1. 키로(Kiro)와 AI 에이전트의 만남

이번 방식의 핵심은 키로라는 AI 통합 개발환경(IDE)을 사용하는 거예요.
개발자와 AI 에이전트가 함께 호흡을 맞추며 여러 단계의 엔지니어링 작업을 처리할 수 있죠.
특히 AWS의 대규모 마이그레이션 서비스와도 연동되어, 똑같은 규칙 파일로 사람이 직접 개입하는 방식과 완전 자동화 방식 모두로 실행할 수 있어요.

2. 무작정 코딩 금지! 정확한 스캐너부터 실행하기

가장 중요한 철칙은 원본 코드를 대충 읽고 짐작해서 자바로 옮기지 않는 거예요.
의존성 설치 없이도 작동하는 가벼운 스캐너 도구를 먼저 실행해서 PHP 코드 속 데이터 구조와 규칙을 완벽하게 읽어내야 해요.
여기서 애매한 부분이 발견되면 AI가 억지로 추측하지 않고 사람이 직접 확인할 수 있도록 목록에 남겨둔답니다.

3. 총 8단계로 이뤄지는 체계적인 마이그레이션

준비 단계(스캐너 실행 및 인벤토리 구축)를 거쳐 총 8단계의 워크숍이 진행돼요.
자바 코드를 쓰기 전에 패리티 하네스(원본과 결과물이 똑같이 작동하는지 검증하는 도구)를 먼저 만들어서 시험에 통과하는지 확인해요.
그후 프로젝트 뼈대를 만들고, 데이터 모델과 화면 입출력 계층, 그리고 비즈니스 로직을 차례대로 변환해 나간답니다.

이용 방법 / 활용 방안

규칙을 파일로 관리하기: 이 방식의 장점은 마이그레이션 노하우가 특정 도구가 아니라 마크다운(Markdown) 같은 공유 파일에 담겨 있다는 점이에요. 규칙을 한 번 다듬어두면 다른 프로젝트를 할 때도 똑같이 재사용할 수 있죠.
수정이 필요할 때는 코드가 아니라 룰을 고치기: 번역된 자바 코드를 직접 일일이 수정하기보다, 변환 규칙이 담긴 룰북(Rulebook)을 수정하고 코드를 다시 생성하는 방식을 사용해요. 이렇게 하면 나중에 비슷한 작업을 할 때 훨씬 효율적이랍니다.
다양한 프레임워크 지원: 라라벨뿐만 아니라 심포니(Symfony)나 코드이그나이터(CodeIgniter) 같은 다양한 PHP 프레임워크에도 확장해서 적용할 수 있어요.

시스템을 완전히 새로운 언어로 재작성하는 일은 늘 큰 모험처럼 느껴지죠. 하지만 AI 도구와 명확한 검증 단계를 거친다면 이제는 예측 가능하고 반복할 수 있는 작업이 될 수 있어요.

How MoEngage turned over 400 APIs into agent tools with AgentCore Gateway

Fri, 30 Oct 2026 01:54:52 +0900

안녕하세요! 사내에 흩어져 있는 수많은 시스템을 AI와 연결하고 싶다면 오늘 이 이야기에 주목해 보세요. 갑자기 복잡한 API 수백 개를 AI가 쓰게 만들어야 한다면 어디서부터 손대야 할지 막막하시죠? 오늘은 글로벌 마케팅 플랫폼인 모엥이지가 이 고민을 어떻게 멋지게 해결했는지 함께 알아볼게요.

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1. 400개의 API를 AI 도구로 바꿔야 하는 숙제

모엥이지는 이메일, 문자, 푸시 알림 등 다양한 마케팅 채널을 1,350개 이상의 브랜드에 제공하는 플랫폼이에요. 이 서비스 뒤쪽에는 25개의 개발팀이 만든 약 400개의 사내 API가 숨어 있죠. AI 에이전트가 제대로 일하려면 이 API들을 쓸 수 있어야 하는데, 400개나 되는 비공개 API를 외부 인터넷에 노출하지 않고 안전하게 연결하는 것이 큰 숙제였답니다.

Le Chonk: Built for Coders, Trusted by Defenders.

Thu, 29 Oct 2026 21:00:07 +0900

안녕하세요 독자 여러분! 혹시 최신 인공지능 소식을 들을 때마다 너무 복잡하고 어렵게 느껴지시진 않나요?

갑자기 거대하고 새로운 기술 소식이 들려오면 어디서부터 이해해야 할지 막막할 때가 있죠. 오늘은 유럽에서 만들어진 흥미로운 AI 모델 소식을 아주 쉽고 간단하게 풀어드릴게요. 과연 어떤 특징을 가진 기술인지 함께 살펴볼까요?

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1. 코딩과 보안에 특화된 새로운 모델 탄생

미스트랄은 1조 파라미터 규모의 대형 멀티모달 모델인 미스트랄 라지 4의 가중치를 공개했어요.
이번 모델은 특히 코딩과 방어적 보안 분야에서 뛰어난 성능을 보여주며, 오픈 웨이트 모델 중 최상위권의 성적을 기록하고 있어요.
개발자가 비용과 성능에 맞춰 선택할 수 있도록 세 가지 추론 모드를 지원하는 것이 특징이에요.

2. 효율적인 코딩과 강력한 보안 기능

적은 토큰 사용량으로도 복잡한 코딩 작업과 터미널 기반 워크플로우를 효율적으로 처리할 수 있어요.
취약점 발견, 재현, 패치 같은 방어적 사이버 보안 작업을 매끄럽게 수행하면서도 악성 요청은 높은 비율로 거부하는 안전장치를 갖추고 있어요.
금융 관련 스프레드시트 작업이나 웹 브라우징 같은 일반적인 업무 성능도 크게 향상되었어요.

3. 데이터 주권과 맞춤형 활용 지원

유럽 인프라에서 처음부터 개발되어 기업들이 자체 인프라에 직접 설치하고 관리할 수 있는 환경을 제공해요.
마이크로소프트의 플랫폼이나 엔비디아 환경 등 다양한 경로를 통해 이용할 수 있으며, 기업의 고유한 데이터에 맞춰 커스텀할 수 있어요.

이용 방법 / 활용 방안

이번에 공개된 모델은 개발자나 기업들이 자신만의 환경에 맞춰 직접 다운로드해 활용할 수 있어요.

How we use ElevenAgents to save 1,200 hours a month in daily operations

Thu, 29 Oct 2026 21:00:00 +0900

일레븐랩스(ElevenLabs) 같은 유명 AI 기업에서는 사내 업무를 어떻게 처리하고 있는지 궁금하지 않으신가요?

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1. 사내 업무를 척척 해내는 AI 에이전트

일레븐랩스에서는 내부 에이전트들이 일상적인 업무에서 한 달에 무려 1,200시간 이상을 아껴주고 있어요.
매달 5,000개가 넘는 질문에 답할 뿐만 아니라, 고객 맞춤형 데모를 직접 만들고 150개 이상의 티켓을 생성하는 등 실제 행동까지 처리한답니다.
처음에는 사내 메신저에서 사용자 유지 데이터나 문서 같은 내부 정보를 쉽게 찾기 위해 시작되었지만, 이제는 질문에 답하고 버그를 접수하는 등 직접 일까지 도맡아 하는 수준으로 발전했어요.

2. 팀별 활용 사례

영업팀: GTM 봇과 FDE 봇을 사용해 고객 질문에 답하고, 영국·프랑스·독일의 주요 고객 정보를 찾거나, prospects(잠재 고객)의 요구사항에 맞는 완전한 맞춤형 데모를 메시지 하나로 직접 조립해 만들어냅니다.
지원 및 엔지니어링팀: 트리아지 봇을 통해 지난 한 달간 150개의 새로운 티켓을 자동으로 생성했어요. 기능을 요청하거나 버그를 찾을 때 기존 티켓과 중복되는지 확인하고, 적절한 우선순위를 매겨 올바른 팀으로 연결해 준답니다.
제품 및 제품 마케팅팀: 특정 채널에서 데이터 관련 질문을 던지면 쓰레드 안에서 바로 분석 결과를 받아보고 추가 질문이나 토론을 이어갈 수 있어요.

3. 성공적인 운영을 위해 배운 점들

신뢰성이 생명: 내부 에이전트는 처음부터 정확하고 믿을 수 있어야 팀원들이 계속 사용하게 됩니다.
프롬프트보다 스키마 정리: 시스템 프롬프트를 복잡하게 수정하기보다, 불필요한 데이터 필드나 열을 제거해 모델이 헷갈릴 요소를 없애는 것이 답변 정확도 향상에 훨씬 큰 도움이 되었어요.
선택지 제한: 세일즈포스의 거래 단계 같은 항목은 정해진 값만 고를 수 있도록 미리 정의해서, 모델이 존재하지 않는 가짜 값을 지어내는 실수를 막았습니다.
작업 검증: 에이전트가 티켓을 만든 뒤 필드가 잘 설정되었는지, 올바른 팀으로 갔는지 스스로 검증하여 실수를 줄였습니다.

이용 방법 / 활용 방안

반복적인 사내 문의나 데이터 검색 업무가 있다면 AI 에이전트를 도입해볼 수 있어요.
개발 지식이 없더라도, AI에게 복잡한 설명 대신 꼭 필요한 핵심 데이터와 명확한 선택지만 제공하면 훨씬 정확한 답변과 업무 처리를 이끌어낼 수 있다는 점을 참고해 보세요.
우리 팀의 반복 업무 중 어떤 부분을 에이전트에게 맡기면 좋을지 가볍게 고민해보는 것도 좋겠죠?

여러분이라면 이 똑똑한 AI 에이전트를 일상 업무 어디에 가장 먼저 써보고 싶으신가요?

Introducing SFX v3 in ElevenCreative and ElevenAPI

Thu, 29 Oct 2026 21:00:00 +0900

영상을 만들거나 게임을 즐길 때 실감 나는 효과음이 얼마나 중요한지 잘 아시죠? 그런데 여러 가지 소리를 한 번에 척척 만들어내는 기능이 있다면 얼마나 편할까요?

안녕하세요! 오늘은 일레븐랩스에서 새롭게 선보인 효과음 제작 기능에 대해 이야기해 보려고 해요. 갑자기 복잡한 소리 효과를 만들어야 할 때, 어떻게 해야 할지 고민되셨던 분들이라면 오늘 이야기가 아주 반가우실 거예요.

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복잡한 소리도 한 번에 척척

축구 경기 영상처럼 관중 환호성, 공이 떨어지는 소리, 야유 소리 등 여러 상황이 섞인 장면을 기억하시나요?
이전에는 이런 다양한 소리를 한 번에 만들기 위해 여러 번 시도해야 했지만, 이제는 하나의 문장으로 여러 지시사항을 훨씬 더 잘 반영할 수 있게 되었어요.
메인 동작부터 주변 소리까지 차례대로 묘사하고 어떻게 어우러지는지 편하게 들어볼 수 있답니다.

더 자연스러워진 음악과 목소리

이번 신규 버전은 음악이나 목소리가 포함된 프롬프트 처리 능력도 함께 좋아졌어요.
덕분에 배경 소리와 음악, 혹은 목소리가 자연스럽게 어우러지는 다채로운 효과를 만들어낼 수 있게 되었답니다.

귀에 거슬리지 않는 깔끔한 음질

징의 웅장한 울림이나 차임벨의 맑은 소리, 휘파람 소리 등은 자칫하면 귀에 거슬리는 잡음이 섞이기 쉬워요.
이번 업데이트를 통해 전체적인 음질이 좋아져서 원하지 않는 잡음이 생길 확률이 줄어들었어요.
그 덕분에 소리가 배경이나 전경에 자연스럽게 스며들어 훨씬 더 몰입감 있는 장면을 완성할 수 있죠.

이용 방법 / 활용 방안

영상 편집이나 게임 제작을 하신다면, 이제 여러 소리를 따로따로 만들어서 맞출 필요 없이 하나의 문장으로 전체 배경음을 구상해 보세요.
모바일 앱이나 일레븐 크리에이티브의 효과음 탭, 스튜디오 등에서 간편하게 직접 테스트해 볼 수 있어요.
개발자라면 관련 API를 활용해 자신만의 제품이나 작업 흐름에 이 효과음 생성 기능을 직접 연결해 쓸 수도 있답니다.

영상을 보거나 콘텐츠를 만들 때 소리의 디테일이 얼마나 중요한지 새삼 느끼게 되는데요. 여러분이라면 이 새로워진 효과음 기능을 어떤 장면에 가장 먼저 써보고 싶으신가요?

What is turn taking in conversational AI: A guide to natural flow

Thu, 29 Oct 2026 21:00:00 +0900

음성봇과 통화할 때 말이 자주 겹치거나 어색한 침묵 때문에 답답했던 적, 한 번쯤 있으시죠? 🤖

대화형 AI가 사람처럼 자연스럽게 대화하려면 언제 말을 시작하고 언제 멈춰야 할지 아는 것이 정말 중요한데요. 오늘은 일레븐랩스의 기술을 바탕으로 AI가 어떻게 자연스러운 대화를 주고받는지 함께 알아볼까요?

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1. 턴테이킹이란 무엇인가요?

AI가 사람과 대화할 때 말할 타이밍을 잡는 규칙 시스템을 말해요.
답변하기: 질문에 직접적인 답변을 제공해요.
발화 유지하기: 잠시 멈추더라도 아직 할 말이 남았음을 신호로 보내요.
경청 및 침묵: 상대방이 상황을 설명할 수 있도록 AI가 조용히 기다려요.

2. 왜 자연스러운 턴테이킹이 필수적일까요?

엉뚱한 타이밍에 말을 끊거나 너무 오래 침묵하면 고객이 쉽게 지치고 짜증을 느끼게 돼요.
일레븐에이전트는 적응형 타이밍을 사용해 자연스러운 대화 리듬을 만들어 신뢰를 높여요.
빠른 응답 속도를 통해 고객이 첫 번째 시도에 문제를 해결할 수 있도록 돕죠.

3. 실시간으로 이루어지는 대화 조율

음성 감지 기술을 통해 사용자가 말을 마쳤는지, 단순히 생각 중인지 의도를 파악해요.
사람들의 대화 간격인 약 200밀리초 수준의 반응 속도를 맞춰 어색한 침묵을 줄여요.
사용자가 끼어들거나 “음…” 같은 추임새를 넣을 때 진짜 끼어들기와 구별하여 유연하게 대처해요.

4. 자주 발생하는 문제와 해결책

너무 빠른 응답: 침묵 시간이 짧아 사용자의 말을 중간에 끊어버리는 문제가 생길 수 있어요.
어색한 공백: 지나친 침묵은 고객을 답답하게 만들고 이탈률을 높여요.
잘못된 인식: 주변 소음이나 기침을 끼어들기로 오인해 멈추는 현상이 발생할 수 있어요.

이용 방법 / 활용 방안

상황에 맞는 설정 조절: 전화번호나 이메일처럼 민감한 정보를 입력받을 때는 AI의 성급함을 낮춰 천천히 기다리게 설정해 보세요.
속도가 중요한 상담: 고객 응대 서비스에서는 빠른 반응을 우선으로 설정해 답답함을 없애는 데 활용할 수 있어요.
추임새 관리: “맞아요” 같은 일상적인 단어는 중단 신호로 인식하지 않도록 설정해 대화가 끊기지 않게 다듬어 보세요.

여러분이라면 이 자연스러운 음성 대화 기능을 어떤 서비스에 먼저 써보고 싶으신가요?

How Procore is powering construction analytics with OpenSharing

Thu, 29 Oct 2026 09:29:00 +0900

건설 현장의 복잡한 데이터, 한눈에 파악하기 어렵고 흩어져 있어서 답답하셨던 적 있으신가요? 오늘은 전 세계 수많은 건설 현장을 하나로 연결하는 프로코어가 어떻게 데이터를 더 똑똑하게 나누고 있는지 그 이야기를 살짝 들려드릴게요.

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1세대 분석 시스템의 한계

기존에는 SQL 서버와 공개 API를 활용해 데이터를 추출했어요.
하지만 하루에 최대 3번까지만 데이터를 최신화할 수 있어서 실시간으로 변하는 건설 현장 상황을 반영하기엔 속도가 턱없이 부족했죠.
복잡한 API 호출 방식 때문에 비용도 많이 들고 에러가 나기도 쉬웠답니다.

새로운 데이터 플랫폼의 탄생

프로코어는 데이터브릭스의 오픈셰어링 기술을 도입해 새로운 분석 시스템을 구축했어요.
데이터를 복잡하게 가공해서 넘기는 대신, 깔끔하게 정리된 데이터를 다양한 클라우드 환경에서 안전하게 공유할 수 있게 되었답니다.
보안과 권한 관리가 철저해서 건축주와 시공사가 필요한 정보만 골라 볼 수 있어요.

눈에 띄게 좋아진 점들

데이터 최신화 횟수 제한이 사라져서 현장 매니저들이 원하는 만큼 최신 데이터를 받아볼 수 있게 되었어요.
기존보다 훨씬 더 많은 양의 데이터를 두 배나 빠르게 고객들에게 제공할 수 있게 되었죠.
사내 데이터 팀도 복잡한 파이프라인을 하나로 합쳐서 훨씬 효율적으로 일할 수 있게 되었답니다.

이용 방법 / 활용 방안

내가 쓰는 업무 툴에서 건설 현장 데이터를 바로 확인하고 싶다면 이번 사례를 눈여겨보세요. 파워BI, 태블로 등 각자 익숙한 프로그램 그대로 프로코어의 데이터를 불러와서 쓸 수 있거든요. 복잡하게 파일을 옮길 필요 없이, 필요한 데이터만 쏙쏙 골라 엑셀이나 전용 대시보드에 띄워놓고 프로젝트 진행 상황을 실시간으로 점검해 볼 수 있답니다.

AI와 무엇을 만들 것인가

Thu, 29 Oct 2026 08:29:27 +0900

안녕하세요 여러분! 요즘 일할 때 AI 정말 많이 쓰시죠? 그런데 갑자기 AI가 일자리를 바꾼다고 하니 어떻게 대처해야 할지 막막하게 느껴지실 때가 있을 거예요. 🤖

오늘은 AI 시대에 우리가 일을 어떻게 나누고 어떤 역량을 키워야 하는지 가볍고 쉽게 정리해 드릴게요.

전체 글 정리

1. 내 일을 ‘흐름(워크플로)’으로 쪼개기

예전에는 사람이 중심이고 AI는 단순한 도구였다면, 이제는 하나의 업무 안에서도 단계를 나누어 AI와 역할을 분담하게 됩니다.
보고서 작성 하나를 예로 들더라도 문제를 정의하고, 자료를 모으고, 분석하고, 초안을 쓰는 등 여러 단계로 나눌 수 있죠.
AI를 단순히 기존 업무에 끼워 넣는 것이 아니라, 일의 순서 자체를 다시 짜는 고성과 기업들이 훨씬 더 좋은 성과를 내고 있어요.

2. AI와 함께 일하는 세 가지 유형

사이보그형: 문제 해결의 모든 단계에 AI를 촘촘히 엮어 넣고 계속 대화를 주고받으며 일하는 방식입니다. 새로운 역량을 쌓기에 아주 좋아요.
켄타우로스형: 분석의 큰 줄기는 내가 쥐고, 정해둔 일부 단계에만 AI를 쏙쏙 골라 쓰는 방식입니다. 정확도가 높고 현실적인 출발점이 되죠.
셀프 오토메이터형: 일을 통째로 AI에 넘기고 검토도 대충 하는 방식인데요, 이 경우에는 내 실력도 AI 활용법도 늘지 않아 주의해야 해요.

3. AI 시대에 꼭 필요한 사람의 세 가지 역량

문제 정의: AI는 질문에 답할 뿐 스스로 질문을 만들지 못하므로, 처음 단추를 잘 꿰는 것이 중요합니다.
중간 점검: AI가 엉뚱한 방향으로 가고 있지 않은지 중간에 확인하고 피드백을 주는 과정이 필수적이에요.
결과 검증: AI가 그럴듯한 틀린 답을 내놓을 때 그대로 믿지 않고 마지막에 꼼꼼히 확인하고 책임지는 태도가 필요합니다.

4. 생산성이 잠시 떨어지는 ‘J커브’의 골짜기

AI를 도입하면 처음부터 일사천리로 성과가 나는 것이 아니라, 오히려 생산성이 주춤했다가 가파르게 오르는 구간(J커브)을 거치게 됩니다.
이 시행착오 시기를 단순한 낭비가 아니라 AI와 합을 맞추는 연습 기간으로 여겨야 해요.

이용 방법 / 활용 방안

당장 내일부터 보고서나 이메일 초안을 쓸 때 모든 과정을 AI에게 통째로 맡기기보다, 자료 조사는 AI에게 시키고 뼈대 잡기와 최종 검토는 내가 직접 해보는 켄타우로스 방식을 시도해 보세요.
AI가 내놓은 답이 그럴듯해 보여도 한 번 더 팩트를 체크하는 습관을 들여 보면 좋답니다.

여러분이라면 앞으로 AI와 함께 어떤 일을 가장 먼저 다르게 해보고 싶으신가요?

Building an Agentic AI Platform on Amazon Bedrock AgentCore

Thu, 29 Oct 2026 03:28:26 +0900

안녕하세요 여러분! 요즘 업무에 인공지능 에이전트를 도입해보고 싶어 하는 분들 많으시죠? 막상 에이전트를 실무에 쓰려고 하면 모델 성능보다 보안이나 비용 관리, 권한 설정 같은 주변 환경 때문에 머리가 아파오곤 해요. 오늘은 기업에서 AI 에이전트를 안전하고 체계적으로 관리할 수 있게 도와주는 아마존 베드록 기반의 플랫폼 설계 이야기를 아주 쉽게 풀어드릴게요!

전체 글 정리

1. 왜 에이전트 운영 플랫폼이 필요할까요?

여러 팀이 각자 AI 에이전트를 만들다 보면 보안 기준이 흐트러지고 비용 통제가 어려워져요.
중앙에서 공통 기준을 잡아주면서도, 각 부서가 독립적으로 일할 수 있는 체계적인 환경이 필수랍니다.
이를 해결하기 위해 중앙 플랫폼 팀과 개별 제품 팀(워크스팀)이 역할을 나누는 방식을 활용해요.

2. 안전한 모델과 도구 사용법

통제된 모델 접근: 모든 AI 요청은 승인된 게이트웨이를 거치며, 예산이나 사용량 한도를 두어 과다 사용을 막아요.
안전한 도구 호출: 에이전트는 꼭 필요한 권한 안에서만 승인된 도구에 접근할 수 있도록 철저하게 관리된답니다.
철저한 검증: 에이전트가 실제 운영 환경에 배포되기 전, 보안과 성능 검증 단계를 반드시 거치게 돼요.

3. 효율적인 조직 운영 모델

모든 것을 한 팀이 관리하는 중앙 집중식과 각자 알아서 하는 분산식의 단점을 보완한 연합형 모델을 사용해요.
플랫폼 팀은 공통 템플릿과 보안 기준을 제공하고, 개별 팀은 그 안에서 자유롭게 자신만의 에이전트를 개발하고 운영할 수 있죠.

이용 방법 / 활용 방안

기업 환경에서 여러 팀이 동시에 AI 에이전트를 개발해야 할 때 이 설계 패턴을 참고해보세요.
개발자가 직접 인프라를 수정하는 대신, 정해진 파이프라인을 통해 안전하게 에이전트를 배포하고 관리할 수 있어요.
비용이나 로그를 중앙에서 한눈에 모니터링할 수 있어 재무 관리나 보안 감사에도 아주 유용하답니다.

여러분이라면 회사 업무에 AI 에이전트를 도입할 때 어떤 부분을 가장 먼저 챙기고 싶으신가요?

Distributed training with Ray Train DLCs and EFA on EKS

Thu, 29 Oct 2026 03:19:54 +0900

안녕하세요! 인공지능 기술이 하루가 다르게 발전하고 있지만, 막상 여러 대의 컴퓨터를 묶어서 거대한 모델을 학습시키려고 하면 복잡한 설정 때문에 머리가 아파오기 마련이죠.

혹시 “컨테이너 설정부터 네트워크 연결까지 직접 다 해야 하나?” 하고 막막했던 적 있으신가요? 오늘은 AWS 환경에서 복잡한 준비 과정 없이 인공지능 학습을 착착 진행할 수 있는 똑똑한 방법을 소개해 드릴게요.

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머신러닝 학습의 숨은 복병, 환경 설정

보통 여러 대의 컴퓨터를 동원해 파이토치(PyTorch) 같은 인공지능 모델을 학습시키려 할 때 가장 큰 난관은 모델 코드가 아니라 바로 ‘컨테이너 환경 설정’이에요.

Accelerating software delivery with agentic QA automation using Amazon Nova Act – Part 3

Thu, 29 Oct 2026 03:12:13 +0900

안녕하세요 여러분! 혹시 여러 팀이 함께 일할 때 테스트 결과가 뒤죽박죽 섞이거나, “이 프로그램은 지금 상태가 괜찮은 걸까?“라는 기본적인 질문에 답하기 어려웠던 적 있으신가요?

소프트웨어 테스트 자동화를 도입하다 보면 테스트를 만드는 것보다 이를 체계적으로 정리하고 권한을 나누는 일이 더 큰 고민거리가 되곤 하죠. 오늘은 이런 고민을 시원하게 해결해 줄 QA 스튜디오의 새로운 기능들을 함께 살펴볼게요!

전체 글 정리

애플리케이션으로 테스트 깔끔하게 정리하기

QA 스튜디오는 테스트 대상이 되는 웹사이트나 서비스를 애플리케이션이라는 단위로 묶어서 관리해요.
이제 수많은 테스트 목록을 한눈에 보기 쉽게 나누고, 어떤 서비스가 테스트를 통과했는지 명확하게 파악할 수 있답니다.
테스트 결과는 자동으로 기록되어 성공률, 실패 횟수뿐만 아니라 점수 형태로 전체적인 건강 상태를 보여줘요.

한눈에 들어오는 지표와 실패 원인 분석

대시보드를 통해 최근 7일 또는 30일 동안의 테스트 실행 추이를 그래프로 확인할 수 있어요.
자주 성공과 실패를 반복하는 불안정한 테스트를 따로 모아 보여주기 때문에 문제가 커지기 전에 미리 대처할 수 있죠.
실패한 테스트를 누르면 AI 에이전트가 당시 화면을 어떻게 보고 움직였는지 기록까지 바로 확인할 수 있어 원인 파악이 아주 빨라져요.

팀별 사용자 관리와 안전한 공유 기능

회사의 여러 팀이 안전하게 협업할 수 있도록 팀 기반 권한 관리 기능이 포함되어 있어요.
관리자는 팀원마다 뷰어부터 관리자까지 역할을 부여할 수 있고, 권한은 애플리케이션 단위로 깔끔하게 적용되죠.
다른 팀과 서비스를 공유할 때도 원래 가진 권한 범위를 넘지 못하도록 안전장치가 마련되어 있어 안심하고 협업할 수 있답니다.

이용 방법 / 활용 방안

체계적인 현황 파악: 개발 중인 서비스의 테스트 통과율과 건강 점수를 보며 현재 제품 상태가 출시하기에 안전한지 객관적으로 판단해 보세요.
역할에 맞는 협업: 개발팀, 플랫폼팀 등 여러 조직이 각자의 애플리케이션을 맡아 관리하고, 필요한 경우에만 안전하게 권한을 공유해 업무 효율을 높여보세요.

여러분이라면 이렇게 체계적으로 관리되는 테스트 시스템을 어떤 프로젝트에 가장 먼저 써보고 싶으신가요?

Voice Agents are here. Context turns them into real customer value.

Thu, 29 Oct 2026 03:00:00 +0900

음성으로 기업과 소통하는 일이 점점 더 당연해지는 요즘, 갑자기 이런 기술 소식 들리면 어렵게 느껴지시죠?

오늘은 데이터브릭스가 소개한 스마트한 음성 에이전트 기술을 아주 쉽고 친근하게 정리해 드릴게요.

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1. 음성 에이전트의 핵심은 바로 문맥(Context)이에요

음성으로 대화하는 AI는 이제 쉽게 만들 수 있지만, 진짜 중요한 건 상대가 누구인지 아는 것이에요.
고객이 전화했을 때 주문 내역이나 상황을 AI가 바로 알고 있어야 진짜 도움이 되는 대화가 가능해진답니다.
데이터브릭스는 기업이 이미 가지고 있는 안전한 데이터와 AI를 연결해, 고객 맞춤형 대화를 실시간으로 만들어줘요.

2. 대화를 듣는 귀와 생각을 하는 두뇌의 만남

음성 에이전트는 크게 두 부분으로 나뉘어요. 음성을 인식하고 말해주는 ‘대화 파트’와 상황을 판단하는 ‘두뇌 파트’예요.
데이터브릭스는 안전하게 보관된 기업 데이터를 바탕으로 AI가 올바른 판단을 내릴 수 있는 든든한 두뇌 역할을 맡아요.
인터넷상의 일반적인 지식이 아니라, 우리 회사 규정과 고객 정보에 딱 맞는 답변만 골라서 해줄 수 있죠.

3. 빠르고 똑똑한 판단과 철저한 보안

AI는 찰나의 순간에 빠르게 결정을 내리는 빠른 생각과, 꼼꼼하게 고민하는 느린 생각을 동시에 활용해요.
모든 대화와 결정 과정은 안전하게 기록되기 때문에 담당 팀이 나중에 품질을 검토하고 서비스를 개선하는 데 쓸 수 있어요.
민감한 의료나 금융 관련 주제는 애초에 사람이 직접 응대하도록 안전장치도 마련되어 있답니다.

이용 방법 / 활용 방안

가장 자주 들어오는 반복 업무부터 시작해보세요: 주문 조회나 예약 변경처럼 매일 반복되는 단순한 전화 문의에 먼저 적용해보는 것이 좋아요.
사람에게 자연스럽게 넘겨주기: AI가 해결하기 어려운 복잡한 불만 사항이나 민감한 대화는 완벽한 대화 기록과 함께 상담원에게 부드럽게 연결할 수 있어요.
90일 파일럿 프로젝트 도전: 데이터브릭스가 제공하는 청사진을 바탕으로, 딱 하나의 팀과 하나의 채널에서 먼저 소규모로 테스트를 시작해보세요.

에이전트가 내 정보를 찰떡같이 이해하고 반겨준다면 정말 편리할 것 같지 않나요?

Conversational AI in banking: Use cases, benefits, examples

Wed, 28 Oct 2026 21:00:00 +0900

은행 업무 보러 갈 때마다 운영 시간이 안 맞아서 답답하셨던 적 있으신가요? 🏦

은행 업무 시간은 왜 항상 내 일하는 시간과 겹치는지 아쉽기만 한데요. 요즘은 인공지능 기술이 좋아지면서 언제 어디서나 편리하게 은행 업무를 볼 수 있는 변화가 일어나고 있어요. 은행에서 대화형 인공지능을 어떻게 활용하고 있는지 가볍게 살펴볼까요?

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1. 대화형 인공지능이란 무엇인가요?

기존의 단순한 챗봇은 정해진 답변만 할 수 있었지만, 요즘 기술은 자연스러운 언어를 이해하고 실제 계좌 상황까지 파악해요.
사람이 직접 응대하는 것처럼 말이나 글로 소통하며 잔액 조회나 간단한 문의를 실시간으로 해결해 줘요.
24시간 내내 운영되기 때문에 시간에 구애받지 않고 서비스를 이용할 수 있어요.

2. 은행에서 쓰는 인공지능의 종류

대화형 인공지능: 자연어 처리 기술을 바탕으로 실시간 음성 및 채팅 상담을 제공해요.
생성형 인공지능: 복잡한 문서를 분석하고 내부 직원들의 업무 리포트 작성을 도와줘요.
머신러닝: 과거 거래 기록을 분석해서 실시간으로 사기를 탐지하고 위험을 막아줘요.

3. 음성 인공지능으로 전화 은행 업무 보기

본인 확인: 걸려온 전화번호와 고객 정보를 바탕으로 안전하게 본인인증을 먼저 거쳐요.
자연스러운 소통: 다양한 언어와 억양을 이해하며, 은행 전문 용어도 정확하게 발음해요.
빠른 응답과 대처: 고객이 말을 끊거나 중간에 질문을 바꿔도 자연스럽게 대화 흐름을 이어가요.
인간 상담사로 연결: 복잡한 불만이나 사기 관련 문제는 신속하게 사람 상담사에게 연결해 줘요.

이용 방법 / 활용 방안

24시간 상담 활용: 영업 시간이 끝난 야간이나 주말에도 계좌 관련 궁금증을 대화하듯 편하게 물어볼 수 있어요.
대기 시간 줄이기: 간단한 본인 확인이나 결제 내역 확인 등은 인공지능을 통해 빠르게 처리해 보세요.
자연스러운 전화 응대: ARS 버튼을 복잡하게 누를 필요 없이 평소 말하던 대로 편하게 음성으로 은행 업무를 처리할 수 있어요.

여러분이라면 은행 업무를 도와주는 인공지능에게 어떤 질문을 가장 먼저 해보고 싶으신가요?

How your transcript knows where each word is spoken

Wed, 28 Oct 2026 21:00:00 +0900

영화를 보는데 자막과 배우의 입모양이 맞지 않으면 몰입이 확 깨졌던 경험, 다들 있으시죠? 음성 기술이나 영상 편집에서도 텍스트와 소리가 정확히 맞는 것은 정말 중요한데요. 오늘은 AI가 목소리와 글자를 어떻게 딱 맞춰주는지 그 비결을 가볍게 살펴보려고 해요. 일레븐랩스에서 발표한 새로운 기술 소식, 함께 확인해 볼까요?

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강제 정렬이란 무엇인가요?

강제 정렬은 영상이나 오디오 파일과 텍스트를 건네받아, 각 단어가 정확히 언제 말해졌는지 시간 단위로 일치시키는 작업을 말해요.
자막을 띄우거나, 대본의 특정 단어를 클릭했을 때 오디오가 그 위치로 바로 이동하는 기능 등이 모두 이 정렬 기술 덕분에 가능하답니다.

기존 기술의 아쉬운 점

기존 도구들은 30초 정도의 짧은 클립에는 잘 작동하지만, 긴 파일은 여러 조각으로 쪼개야 해서 타이밍 오차가 쌓이기 쉬웠어요.
주변 소음이나 배경 음악이 섞인 실제 녹음 파일, 혹은 지원하는 언어가 제한적인 점도 기존 오픈소스 도구들이 가진 한계였답니다.

속도와 정확도를 모두 잡은 큐(Cue)

일레븐랩스의 새로운 모델 큐는 90개 이상의 벤치마크 언어를 하나의 모델로 지원하며, 긴 녹음 파일도 한 번에 처리해 오차를 줄였어요.
1시간 분량의 오디오를 0.5초 만에 처리할 수 있을 정도로 엄청난 속도를 자랑하며, 잡음이 섞인 실제 환경에서도 정확도가 매우 높아요.
말소리뿐만 아니라 가사가 늘어지는 음악 곡에서도 뛰어난 정렬 성능을 보여주었습니다.

이용 방법 / 활용 방안

영상 자막 작업이나 오디오 편집을 자주 하시는 분들이라면, 텍스트와 음성을 정확하게 일치시켜주는 이런 기술이 작업 시간을 얼마나 줄여줄지 쉽게 상상 가실 거예요.
개발자가 아니더라도 자막 생성, 자동 더빙, 음악 가사 싱크 등 다양한 미디어 콘텐츠를 훨씬 매끄럽고 자연스럽게 만드는 기반 기술로 폭넓게 활용될 수 있답니다.

여러분이라면 이렇게 오디오와 글자가 칼로 자른 듯 딱 맞는 기술을 어디에 가장 먼저 써보고 싶으신가요?

케클s피드 10월호｜기술 경쟁력, 보이지 않는 곳에서 결정된다

Wed, 28 Oct 2026 13:37:32 +0900

안녕하세요 독자님들! AI 서비스가 하루가 다르게 똑똑해지고 있죠? 그런데 이런 서비스들이 원활하게 돌아가려면 눈에 보이지 않는 아주 튼튼한 기반 시설이 필요하다는 사실, 알고 계셨나요? 갑자기 이런 소식 들리면 어렵게 느껴지시죠? 오늘은 우리가 자주 쓰는 AI 서비스 뒤편에서 어떤 일들이 일어나고 있는지 아주 쉽게 풀어드릴게요!

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튼튼한 AI 인프라와 재해복구 전략

AI 서비스가 널리 쓰일수록 방대한 데이터를 안정적으로 처리하고 전달하는 인프라의 중요성이 커지고 있어요.
KT그룹은 오랜 운영 경험과 통신 국사 기반 인프라를 활용해 경쟁력을 강화하고 있답니다.
예상치 못한 장애가 생겨도 공공 서비스를 빠르게 복구할 수 있도록, 시스템 중요도에 맞춘 재해복구(DR) 전략과 서비스 연속성 확보 방안을 고민하고 있어요.

데이터센터 구축과 최신 기술 협력

AI 기술을 활용해 데이터센터를 더 효율적으로 짓고 운영하는 사례들이 소개되었어요.
운영 데이터로 설비 이상에 미리 대응하고 3D 모델로 설계 오류를 확인하는 방식이죠.
수도권에 대규모 AI 데이터센터를 짓기 위해 안산과 청라 사업에 속도를 내고 있으며, 글로벌 전문 기업 버티브와 손잡고 전력과 냉각 기술 등 차세대 인프라 구축에도 힘을 모으고 있어요.

피지컬 AI와 네트워크의 중요성

로봇이 스스로 주변을 인식하고 움직이는 피지컬 AI 시대에는 학습과 시뮬레이션을 위한 다양한 컴퓨팅 자원이 필요해요.
아무리 성능 좋은 GPU가 있어도 데이터가 제때 전달되지 않으면 소용없겠죠?
여러 GPU가 실시간으로 정보를 원활하게 주고받을 수 있도록 뒷받침하는 네트워크 속도와 안정성이 전체 작업 효율을 좌우한답니다.

데이터센터의 숨은 안전 기술

데이터센터가 안정적으로 돌아가려면 전력 케이블부터 냉방 설비, 소방 시스템까지 꼼꼼하게 갖춰야 해요.
냉방이 멈춰 서버가 과열되는 상황을 막기 위한 안전장치인 래칭 릴레이나, 화재 발생 시 장비 손상을 줄이고 서비스를 지키는 소방 설비 등 보이지 않는 곳에서 안전을 지키는 기술들이 함께 운영되고 있어요.

이용 방법 / 활용 방안

이번 소식은 개발자가 아니더라도 우리 일상에 깊숙이 들어온 AI 서비스가 어떤 환경에서 만들어지는지 이해하는 좋은 기회가 돼요.
공공기관이나 기업에서 시스템을 안정적으로 운영하고 재난에 대비하는 방안을 고민할 때, 데이터센터의 복구 전략이나 안전 설비 트렌드를 참고해 볼 수 있답니다.
앞으로 AI 기술이나 로봇 관련 뉴스를 볼 때, 고성능 반도체뿐만 아니라 이를 뒷받침하는 냉각 기술이나 네트워크 인프라의 역할까지 함께 떠올려보세요.

AI 서비스의 발전 뒤에는 이렇게 탄탄하고 안전한 데이터센터와 인프라 기술이 숨어 있었네요. 여러분이라면 눈에 보이지 않는 이 기술들 중에서 어떤 부분이 가장 중요하다고 생각하시나요?

팀이 신뢰할 수 있는 AI 분석 환경 만들기: 추천팀의 컨텍스트 설계

Wed, 28 Oct 2026 10:58:00 +0900

안녕하세요. AI와 데이터를 다루는 기술 소식을 들으면 왠지 복잡하고 나와는 먼 이야기처럼 느껴지시죠?

오늘 소개해 드릴 이야기는 카카오의 추천팀이 AI를 업무에 똑똑하게 쓰기 위해 어떤 노력을 기울였는지에 대한 생생한 후기랍니다. 여러 사람이 AI를 쓰다 보니 같은 데이터도 다르게 해석되는 문제가 생겼다고 하는데요. 팀원 모두가 신뢰할 수 있는 분석 환경을 만들기 위해 어떤 방식을 도입했는지 함께 가볍게 살펴볼까요?

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1. 데이터 분석에서 발생한 뜻밖의 혼란

서로 다른 기준: 개발자마다 각자의 AI 에이전트를 이용해 분석을 진행하면서, 같은 ‘재생수’를 조회했는데도 수치가 서로 다르게 나오는 일이 발생했어요.
암묵지의 문제: 어떤 로그 데이터를 선택하고 어떤 기준으로 집계해야 하는지가 문서로 정리되어 있지 않고, 담당자의 경험이나 머릿속에만 남아 있었기 때문이에요.
분석 방식과 배경의 차이: 사용하는 AI 모델이나 과제의 목적에 따라 리포트의 형태와 중요하게 보는 지표가 제각각 달라지는 한계가 있었답니다.

2. 팀 분석 자동화를 위한 3가지 핵심 컨텍스트

데이터 카탈로그 (What): 테이블을 사용할 때 헷갈리기 쉬운 점과 집계 규칙 등 데이터의 ‘암묵지’를 명확하게 문서화했어요.
분석가 페르소나 (How): 누가 분석하더라도 일관된 검증 절차와 리포트 작성 원칙을 따르도록 분석 패턴을 지침으로 통일했어요.
과제 맥락 (Why): 과제가 왜 시작되었고 지금 어떤 단계인지, 다음에 무엇을 판단해야 하는지 등 작업 배경을 에이전트가 미리 파악할 수 있도록 브리핑 역할을 부여했어요.

3. 일관된 기준으로 바뀐 업무 결과

동일한 출발점: 세 가지 기준을 갖추게 되면서, 누가 분석을 요청하더라도 똑같은 로그와 규칙, 검증 절차를 거치게 되었어요.
명확한 의사결정: 실험 결과가 손해인지 이득인지, 그리고 다음 단계로 나아가야 할지를 객관적인 지표를 바탕으로 함께 논의할 수 있게 되었답니다.

이용 방법 / 활용 방안

체계적인 문서화 도입하기: 업무를 진행할 때 나만 알고 있는 노하우나 기준이 있다면, 팀원이나 AI가 쉽게 읽을 수 있도록 간단한 가이드 문서 형태로 기록해 보세요.
역할과 목적 명확히 하기: AI나 동료에게 업무를 부탁할 때 ‘무엇을(데이터)’, ‘어떻게(방법)’, ‘왜(배경)’ 하는지 명확하게 전달하면 훨씬 더 정확하고 만족스러운 결과물을 얻을 수 있답니다.

이오난사 데이터를 다룰 때 기준이 명확하지 않아 곤란했던 적 있으신가요? 여러분이라면 우리 팀만의 일관된 분석 기준을 만들기 위해 어떤 방식을 써보고 싶으신가요?

Vital Skills: Upskilling Genie Code with Healthcare and Life Sciences skills

Wed, 28 Oct 2026 04:00:00 +0900

데이터 분석을 할 때 코딩 대신 말로 편하게 대화할 수 있다면 얼마나 좋을까요? AI 코딩 도구가 점차 똑똑해지고 있지만, 막상 의료나 생명과학처럼 전문적인 분야를 다룰 때는 뭔가 아쉬운 점이 있었죠. 오늘은 데이터브릭스의 AI 코딩 에이전트인 지니 코드에 헬스케어와 생명과학 전문 지식을 불어넣어 주는 바이탈 스킬스 소식을 소개해 드릴게요.

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1. 지니 코드와 바이탈 스킬스의 만남

지니 코드: 코딩 대신 대화로 데이터 및 AI 작업을 수행할 수 있도록 돕는 데이터브릭스 최적화 코딩 에이전트예요.
보안과 거버넌스: 유니티 카탈로그와 연동되어 기업의 데이터를 정확히 이해하고 플랫폼의 보안 규칙을 그대로 따라요.
바이탈 스킬스의 필요성: 일반 AI 코딩 도구는 의료나 생명과학 분야의 까다로운 임상 기준이나 전문 지식을 놓치기 쉬운데, 바이탈 스킬스가 이 간극을 메워줘요.

2. 현장 전문가의 노하우를 담다

전문가 수준의 지식: 생체통계학자, 프라이버시 담당자 등의 노하우를 패키지 형태의 플레이북으로 제공해요.
성능 검증: 공인된 생물omedical 데이터 분석 벤치마크 테스트에서 바이탈 스킬스를 적용한 경우가 훨씬 더 정확하고 신뢰성 높은 결과를 보여주었어요.
환자 코호트 및 보고서 작성: 자연어로 환자 집단을 정의해 코호트를 만들고, 프리젠테이션 빌더를 통해 결과를 쉽게 공유할 수 있어요.

3. 복잡한 모델 배포와 맞춤형 평가

생물학 파운데이션 모델: 다루기 까다로운 오픈소스 단백질 구조나 단일세포 모델을 안전하게 배포하고 실행할 수 있도록 도와줘요.
맞춤형 평가 도구: 헬스케어 업무 특성에 맞는 평가 환경을 구축하여 결과와 행동 양식을 꼼꼼하게 검증해요.
오픈소스와 확장성: 기본 제공되는 스킬 외에도 필요에 따라 직접 수정하거나 새로운 스킬을 만들 수 있어요.

이용 방법 / 활용 방안

현업 분석가: 복잡한 코딩을 몰라도 자연어로 환자 그룹(코호트)을 정의하거나 필요한 지표를 계산해 대시보드와 보고서까지 매끄럽게 연결해 보세요.
과학자와 연구원: 다루기 어려운 오픈소스 바이오 모델을 직접 구축하고 배포하는 과정에서 빠뜨리기 쉬운 준비 단계들을 안전하게 챙겨갈 수 있어요.
개발 및 관리자: 유니티 게이트웨이를 통해 검증된 스킬을 동료들과 공유하고, 필요에 따라 입맛에 맞게 커스텀하여 활용할 수 있답니다.

데이터 분석과 AI가 현업의 전문성과 만날 때 어떤 시너지가 나는지 조금은 감이 오시죠? 여러분이라면 이 똑똑한 도구를 의료나 생명과학 분야의 어떤 작업에 가장 먼저 써보고 싶으신가요?

Unlocking Investment Insights Without Migrating Your Data: Lakehouse Federation

Wed, 28 Oct 2026 03:00:00 +0900

안전한 데이터 관리가 중요해진 요즘, 혹시 우리 회사 데이터와 외부 데이터를 함께 분석해야 하는데 보안이나 복사 문제로 고민해 본 적 있으신가요?

데이터를 이리저리 옮기지 않고도 필요한 곳에서 바로 분석할 수 있는 편리한 방법이 있다고 해요. 오늘 소개해 드릴 기술을 통해 어떻게 가능해지는지 함께 알아볼까요?

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데이터 이동 없는 똑똑한 연결 방식

기업의 중요한 자산 정보나 고객 정보는 보통 외부 유출을 막기 위해 보안이 철저한 내부 서버에 안전하게 보관되어 있어요.
반면 시장 분석에 필요한 외부 데이터는 클라우드에 있는 경우가 많아, 그동안은 데이터를 클라우드로 복사하거나 복잡한 파이프라인을 만들어야 하는 불편함이 있었죠.
데이터브릭스 레이크하우스 페더레이션을 이용하면 데이터를 이리저리 옮기거나 복사할 필요 없이, 원래 있던 그 자리 그대로 두고 필요한 외부 데이터와 바로 연결해 조회할 수 있답니다.

간단한 설정으로 완성하는 통합 분석

데이터브릭스 화면에서 몇 번의 클릭만 거치면 외부 데이터베이스와 안전하게 연결되는 통로를 만들 수 있어요.
이렇게 연결된 외부 데이터는 마치 원래 내 공간에 있던 것처럼 자연스럽게 나타나고, 실시간으로 원본 데이터를 조회하게 됩니다.
클라우드 마켓플레이스에서 제공하는 다양한 금융 정보 등도 간단한 신청 과정을 거치면 내 작업 공간에서 바로 구독하여 함께 활용할 수 있어요.

복잡한 과정 없이 대시보드와 대화형 조회까지

내부의 민감한 자산 데이터와 클라우드의 외부 시장 데이터를 하나의 SQL 쿼리로 동시에 묶어서 조회할 수 있습니다.
별도의 저장 공간을 따로 만들거나 복잡한 데이터 가공 과정을 거칠 필요가 없어서, 대시보드를 만들거나 고칠 때도 항상 최신 상태의 원본 데이터를 불러오게 되죠.
자연어 기반의 대화형 도구를 연결해 두면, 전문적인 쿼리 작성법을 몰라도 누구나 쉽게 필요한 정보를 질문하고 답을 얻을 수 있습니다.

이용 방법 / 활용 방안

이번 금융 자산 관리 사례처럼 민감한 내부 정보를 철저히 보호하면서 최신 외부 정보를 함께 참고해야 하는 업무에 안성맞춤이에요.
예를 들어 의료 기관이라면 환자의 민감한 기록을 안전하게 지키면서 외부 의약품 정보와 결합해 치료 가이드를 만들 수 있고, 제조 기업이라면 공장의 실시간 기계 데이터와 클라우드의 공급망 데이터를 함께 분석할 수 있답니다.
데이터를 굳이 옮기거나 복잡한 파이프라인을 유지 관리할 필요 없이, 있는 그대로의 데이터를 연결해 효율적으로 분석하는 관점을 적용해 보세요.

데이터를 한곳에 다 모으거나 복잡하게 옮기지 않고도 필요한 분석을 척척 해낼 수 있다면 업무가 훨씬 편해지겠죠? 여러분이라면 이 기능을 어떤 데이터와 조합해보고 싶으신가요?

Automated Snowpipe Setup with Snowflake CoCo Is Now GA

Tue, 27 Oct 2026 21:58:00 +0900

새로운 앱을 만들거나 서비스를 운영하다 보면 쏟아지는 데이터를 실시간으로 분석하는 게 정말 중요하죠? 하지만 막상 데이터를 분석하려고 하면 클라우드 저장소와 데이터베이스를 연결하는 복잡한 설정 과정 때문에 답답했던 경험, 다들 한 번쯤 있으실 거예요.

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자연어 대화로 끝내는 데이터 연결

스노우플레이크의 자동화 기능인 코코를 활용하면 복잡한 설정 없이 자연어 대화만으로 데이터를 연결할 수 있어요.
개발팀에 요청하고 기다릴 필요 없이, 필요한 사람이 직접 파일 형식을 분석하고 파이프라인을 구축할 수 있죠.

똑똑한 파일 분석과 중복 방지

코코가 클라우드 저장소의 파일을 직접 샘플링해서 CSV나 JSON 같은 형식을 알아서 파악해요.
기존에 이미 설정된 파이프라인이 있다면 중복 로드를 막기 위해 미리 알려주고 확인을 거친답니다.

과거 데이터까지 깔끔하게 처리

파이프라인이 만들어지기 전에 쌓인 지난 7일간의 데이터도 놓치지 않고 바로 불러올 수 있어요.
필요에 따라 테라폼 코드로 자동 변환하거나, 아예 아이스버그 테이블 형식으로 데이터를 관리할 수도 있어요.

이용 방법 / 활용 방안

빠른 데이터 분석이 필요할 때: 신규 앱 출시 초기 사용자 반응을 실시간으로 확인하고 싶거나 보안 로그를 추적할 때 기다림 없이 바로 데이터를 조회해 보세요.
상황에 맞는 설정 선택하기: 임시 권한을 부여하거나, 팀에서 쓰는 테라폼 코드로 내보내는 등 우리 팀의 보안 정책과 스타일에 맞는 방식을 고르면 돼요.
상태 점검까지 한 번에: 파이프라인이 잘 작동하는지 직접 복잡한 명령어를 칠 필요 없이, 코코를 통해 오류 여부와 로드 기록을 편하게 확인할 수 있어요.

여러분이라면 이 편리한 자동화 기능을 어떤 데이터를 다루는 데 가장 먼저 써보고 싶으신가요?

How to build an AI voice assistant: Brand-aligned voice AI

Tue, 27 Oct 2026 21:00:00 +0900

안녕하세요! 쇼핑몰에 전화했을 때 사람처럼 자연스럽게 응대해 주는 AI를 만나보신 적 있으신가요? 갑자기 이런 소식 들리면 왠지 어렵게 느껴지시죠?

요즘은 영화 속에서나 보던 똑똑한 AI 음성 비서가 실제 고객 응대 현장에서 활약하고 있답니다. 복잡한 질문도 척척 알아듣고 사람처럼 자연스럽게 대화하는 AI 음성 비서를 과연 어떻게 만들 수 있는지, 그 과정을 함께 살펴볼까요? 🎙️

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AI 음성 비서란 무엇인가요?

사용자의 말(음성)을 이해하고 연결된 시스템과 상호작용하는 소프트웨어예요.
음성을 텍스트로 바꾸고, AI 모델이 생각을 거친 뒤, 다시 자연스러운 목소리로 변환하는 과정을 거쳐요.
단순한 명령만 알아듣던 기존의 ARS와 달리, 고객의 의도를 정확히 파악해 업무를 직접 처리해 준답니다.

AI 음성 비서를 만드는 핵심 단계

목표 설정하기: 음성 에이전트가 고객 지원, 영업, 인사 등 어떤 업무를 맡을지 명확하게 정해야 해요.
도구 선택하기: 처음부터 끝까지 직접 코딩하며 제어할 수도 있고, 다양한 기능이 모여 있는 관리형 플랫폼을 활용해 손쉽게 시작할 수도 있어요.
아키텍처 구성하기: 음성을 인식하는 모델, 생각을 담당하는 AI 엔진, 그리고 목소리를 만들어내는 모델을 서로 연결해요.
규칙과 예외 상황 만들기: 대화가 자연스럽게 이어지도록 발화 타이밍을 잡고, AI가 해결하기 어려운 복잡한 상황이나 불만 고객은 사람 상담사에게 연결하는 안전장치를 마련해요.

## 이용 방법 / 활용 방안

이 기술은 꼭 개발자나 대기업만 쓸 수 있는 것은 아니에요. 내 사업이나 업무에 적용해 보고 싶다면 이렇게 활용해 볼 수 있답니다.

IBM and Kaggle launch Java framework migration leaderboard

Tue, 27 Oct 2026 21:00:00 +0900

갑자기 AI가 코딩을 척척 해낸다는 소식 들리면, 정말 인간의 일을 다 대신해 줄 수 있을지 궁금하면서도 어렵게 느껴지시죠? 오늘은 기업에서 쓰는 복잡한 자바 프로그램을 AI가 얼마나 잘 옮겨주는지 테스트하는 재미있는 소식을 가져왔어요.

IBM과 유명 플랫폼 캐글이 손을 잡고 AI 코딩 에이전트의 실력을 공정하게 겨루는 평가 순위표를 공개했다고 해요.

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스카프벤치란 무엇인가요?

기업에서 쓰는 대형 프로그램은 기술을 바꿀 때 데이터베이스나 웹 화면 등 엄청나게 많은 부분을 동시에 고쳐야 해요.
스카프벤치는 AI가 복잡한 기업용 프로그램을 다른 기술 환경으로 오류 없이 잘 옮겨 담는지 테스트하는 오픈소스 평가 도구예요.
단순한 코드 작성이 아니라, 실제로 프로그램이 정상적으로 실행되고 원래 기능대로 작동하는지 꼼꼼하게 검증해요.

AI는 무엇을 시험받았나요?

자카르타 EE, 쿼쿠스, 스프링 같은 다양한 자바 기술 환경 사이를 오가는 204개의 고난도 마이그레이션 작업이 주어졌어요.
단순히 언어 모델 단독이 아니라, 개발 환경과 소통하는 에이전트 시스템 전체의 조합을 테스트했답니다.
테스트 결과 제미나이 기반 조합과 클로드 기반 조합 등이 상위권을 차지하며 뛰어난 성적을 보여주었어요.

컴파일 성공과 실제 작동의 차이점

AI가 만든 코드가 에러 없이 컴파일되는 비율은 97퍼센트 이상으로 아주 높았어요.
하지만 진짜 문제는 그 다음이었죠! 코드는 완벽해 보여도 실행했을 때 웹페이지를 찾지 못하거나 엉뚱하게 동작하는 런타임 오류가 전체 실패의 72퍼센트를 차지했답니다.
즉, 코드를 글자로 만들어내는 것보다 실제로 작동하게 만드는 것이 훨씬 더 어려운 과제라는 점이 분명해졌어요.

이용 방법 / 활용 방안

개발자가 아니더라도 이 소식이 의미 있는 이유는, AI 기술이 단순한 글쓰기나 간단한 코드 작성을 넘어 실제 비즈니스 환경에서 쓰일 수 있을지 가늠해 볼 수 있는 기준이 되기 때문이에요.
앞으로 새로운 AI 모델이 나올 때마다 이 순위표를 통해 진짜 일 잘하는 AI가 누군지 투명하게 비교해 볼 수 있답니다.
기업에서 복잡한 시스템을 개편할 때 어떤 AI 에이전트를 믿고 맡겨야 할지 실질적인 나침반 역할을 해줄 거예요.

여러분이라면 앞으로 복잡한 프로그램 수정 작업을 AI에게 어디까지 믿고 맡겨보고 싶으신가요?

What shoppers choose once they’ve tried a retail AI agent

Tue, 27 Oct 2026 21:00:00 +0900

온라인 쇼핑을 하다가 궁금한 점이 생겼을 때, 글을 읽는 것보다 말로 편하게 물어볼 수 있다면 어떨까요? 갑자기 이런 소식 들리면 기술이 너무 복잡하게 느껴지시죠? 최근 쇼핑몰에서 흔히 볼 수 있는 AI 상담사, 즉 쇼핑 에이전트를 실제로 써본 사람들은 과연 어떤 방식을 가장 선호했을까요? 일레븐랩스가 전 세계 쇼핑객들을 대상으로 진행한 흥미로운 조사 결과를 함께 살펴볼게요. 🛍️

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1. 직접 써보니 글보다 말하는 걸 더 좋아해요

글로 채팅창에 타이핑하는 것과 음성으로 대화하는 것, 과연 사람들은 어떤 걸 더 선호할까요? 설문조사만 했을 때는 타이핑을 선호한다는 의견이 많았지만, 실제로 음성 AI 에이전트를 직접 써본 사람들의 생각은 완전히 달랐어요. 선물을 고르거나 상품을 찾는 등 다양한 쇼핑 과제를 수행할 때, 무려 10명 중 8명꼴로 글을 치는 것보다 말로 소통하는 방식을 선택했답니다. 다만 두 상품을 꼼꼼히 비교할 때만큼은 말과 글을 함께 제공하는 편이 좋다는 의견이 고르게 나왔어요.

Auto repair for Together GPU Clusters: from GPU fault to healthy node

Tue, 27 Oct 2026 09:00:00 +0900

인공지능(AI) 모델을 학습시키다 보면 대규모 컴퓨터 장비인 GPU에 갑자기 문제가 생기는 일이 종종 발생해요. 이런 상황을 마주하면 어디부터 손대야 할지 막막하게 느껴지시죠?

최근 투게더 AI에서 대규모 GPU 클러스터의 고장을 감지하고 스스로 고치는 자동 복구 시스템의 원리를 공개했다고 해요. 복잡해 보이는 시스템이 어떻게 우리를 도와주는지 쉽게 정리해 드릴게요.

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1. 꼼꼼한 고장 감지 시스템

가상 머신(VM) 안쪽과 바깥쪽(호스트) 양쪽에서 24시간 내내 상태를 지켜봐요.
커널 로그, 그래픽카드 상태 지표, 파일시스템 오류 등을 놓치지 않고 수집하죠.
단순한 통신 장애와 진짜 고장을 구별하는 안전장치가 있어서, 일시적인 문제로 장비를 무작위로 교체하지 않아요.

2. 사람이 직접 결정하는 맞춤형 정책

시스템은 고장을 발견하면 가장 알맞은 해결책을 추천해 줘요.
어떤 오류는 자동으로 바로 고치고, 어떤 오류는 사람이 직접 확인한 뒤 승인하게 설정할 수 있어요.
작업 중인 데이터가 날아가지 않도록, 현재 실행 중인 작업이 끝날 때까지 기다렸다가 수리를 시작하는 기능도 포함되어 있답니다.

3. 단계별 맞춤 수리 과정

가벼운 문제라면 재부팅부터 시작해서, 필요할 경우 새로운 호스트로 이동시키는 등 단계별로 조치해요.
같은 문제가 자꾸 반복되면 더 확실한 방법으로 한 단계씩 수위가 높아져요.
수리가 끝난 빈 장비는 자동으로 성능 검사를 다시 거친 뒤 합격해야만 다시 일에 투입돼요.

이용 방법 / 활용 방안

자동화와 안정성의 조화: 개발자가 아니더라도 복잡한 서버 관리를 맡길 때, 내가 원하는 규칙(자동 승인 또는 수동 승인)을 정해두고 안전하게 시스템을 운영할 수 있어요.
기존 도구와의 연동: 이미 팀에서 쓰고 있는 모니터링 도구나 시스템이 있다면, 간단한 설정만으로 이 자동 복구 파이프라인에 연결해서 함께 쓸 수 있답니다.

여러분이라면 중요한 작업을 할 때 이런 자동 복구 기능을 어디까지 믿고 맡겨보고 싶으신가요?

Unify your productivity and AI data with Lakeflow Connect

Tue, 27 Oct 2026 08:20:12 +0900

사내 문서, 업무 도구, 이메일 속에 흩어져 있는 데이터들을 하나로 모으는 일이 얼마나 번거로운지 공감하시나요? 회사가 커질수록 업무 도구는 늘어나고, 그 안에 갇힌 지식들을 한데 모으기란 정말 어려운 일이죠.

데이터브릭스에서 선보인 레이크플로우 커넥트(Lakeflow Connect)는 바로 이 문제를 해결하기 위해 등장했어요. 사내에 흩어진 업무 데이터를 깔끔하게 모아서 AI 에이전트가 똑똑하게 일할 수 있는 기반을 만들어준답니다.

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흩어진 업무 데이터를 하나로 모으는 레이크플로우 커넥트

위키, 프로젝트 관리 도구, 이메일, 문서함 등 일상 업무에서 쓰이는 다양한 생산성 도구의 데이터를 손쉽게 가져올 수 있어요.
클릭 몇 번이나 간단한 API 설정만으로 복잡한 파이프라인 구축 없이 데이터를 통합 관리할 수 있는 것이 장점이에요.
수집된 데이터는 유니티 카탈로그(Unity Catalog)에 안전하게 저장되어 분석 준비를 끝마치게 돼요.

기업들이 실제로 활용하는 모습

토요타 파이낸스 호주 지사는 지라(Jira) 데이터를 데이터브릭스로 가져와 유지보수 걱정 없는 데이터 파이프라인을 구축했어요.
백신 관리 기업 백스케어(VaxCare)는 컨플루언스(Confluence) 커넥터를 이용해 사내 지식 기반을 AI 챗봇의 답변 자료로 활용하고 있어요.
M3 어카운팅은 깃허브(GitHub)와 셰어포인트(SharePoint)를 연동해 개발자와 제품 문서 데이터를 한눈에 파악하고 있답니다.

AI 모델 사용량까지 한눈에 관리하기

주요 파운데이션 모델 제공업체들과의 커넥터도 지원해요.
우리 회사가 AI 모델을 얼마나 쓰는지, 비용은 얼마나 드는지 통합된 시각으로 파악할 수 있어요.
이를 통해 AI 투자의 성과를 측정하고 관련 보고서 작성도 쉽게 할 수 있죠.

이용 방법 / 활용 방안

사내에 흩어진 문서나 프로젝트 기록을 모으기 위해 매번 복잡한 개발을 할 필요가 없어져요. 개발자가 아니더라도 평소 사용하는 업무 툴과 AI 분석 도구를 연결해 사내 지식 기반의 똑똑한 AI 어시스턴트를 만들고 싶다면 눈여겨볼 만한 기술이에요. 방대한 업무 데이터를 자연어 질문으로 쉽게 찾아보고 싶을 때 활용해보세요.

Building live intelligence: Databricks AI Search supports Streaming Tables, Materialized Views, and Managed tables using Iceberg

Tue, 27 Oct 2026 03:03:59 +0900

안녕하세요 여러분! 데이터나 인공지능 관련 소식 들리면 왠지 복잡하고 어렵게 느껴지시죠?

오늘은 데이터브릭스 AI 검색 기능에 아주 반가운 업데이트가 있어서 알기 쉽게 소개해 드리려고 해요. 복잡한 데이터 변환 과정 없이 다양한 형식의 데이터를 AI 검색에 바로 연결할 수 있게 되었답니다.

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다양한 데이터 소스 기본 지원

AI 검색 기능이 기존 델타 테이블뿐만 아니라 스트리밍 테이블, 구체화된 뷰, 그리고 아이스버그 기반의 관리형 테이블까지 기본으로 지원하기 시작했어요.
이제 실시간 데이터나 개방형 포맷의 데이터를 AI 검색 애플리케이션에 바로 가져다 쓸 수 있습니다.

실시간 데이터와 최신성 유지

실시간으로 변하는 재고나 사용자 활동 같은 데이터는 추가 전용 스트리밍 테이블로 흘려보낼 수 있어요.
AI 검색이 새로운 기록이 도착하는 대로 바로바로 색인화하기 때문에, 최신 데이터를 반영한 검색 경험을 만들 수 있답니다.

맞춤형 상태 관리와 오픈 포맷 활용

구체화된 뷰를 사용하면 여러 소스의 데이터를 합치고 필터링해서 맞춤형 상태를 만들 수 있어요.
관리형 아이스버그 테이블을 데이터 변환이나 이동 없이 직접 검색 소스로 사용할 수 있어서, 대규모 분산 데이터 환경에서도 아주 편리합니다.

복잡한 파이프라인 제거

예전에는 데이터를 변환하고 동기화하기 위해 별도의 중간 단계를 만들고 관리해야 했어요.
이제는 AI 검색이 소스에 직접 연결되므로, 중간 단계를 없애고 복잡한 동기화 작업을 줄일 수 있습니다.

이용 방법 / 활용 방안

이번 업데이트로 우리가 얻을 수 있는 가장 큰 장점은 바로 ‘번거로움의 해소’예요.

Fleet-wide computer vision lifecycle at the edge with SageMaker SDK v3

Tue, 27 Oct 2026 02:56:58 +0900

안녕하세요, 독자 여러분! 공장이나 현장에 카메라를 설치해서 불량을 잡아내는 시스템을 상상해 보신 적 있으신가요?

카메라 한 대일 때는 모든 게 잘 작동하지만, 수십 개 혹은 수천 개의 카메라로 늘어나면 각기 다른 각도와 조명 때문에 머리가 아파지기 시작해요. “이 많은 카메라마다 모델을 다르게 학습시키고 관리해야 한다면 어떨까요?” 오늘은 아마존 세이지메이커 최신 버전을 이용해 이 복잡한 과정을 똑똑하게 자동화하는 방법을 가볍게 살펴보려고 해요.

전체 글 정리

1. 카메라별 맞춤형 모델 학습과 철저한 검증

공장의 카메라마다 환경이 다르기 때문에 하나의 모델로는 한계가 있어요. 이 시스템은 각 카메라별로 이상 감지 모델과 결함 분류 모델을 따로 학습시켜요.
학습이 끝나면 그냥 등록하는 게 아니라, 품질 검사 단계(Quality Gate)를 거쳐 성능이 기준을 통과한 모델만 살아남는답니다.
불량품 데이터가 정상품보다 훨씬 적은 현실을 고려해, 편향되지 않은 정확도를 꼼꼼하게 따져서 검증해요.

2. 대규모 기기를 위한 스마트한 조율과 최적화

수많은 카메라에서 동시에 재학습 요청이 오면 서버가 버틸 수 없겠죠? 대기열(Queue)과 제어 장치를 통해 한 번에 처리하는 양을 조절해요.
검증을 통과한 모델은 세이지메이커 네오(Neo)를 통해 실제 사용할 기기(라즈베리파이나 젯슨 등)에 딱 맞춰 최적화돼요.
기기에서 바로 실행될 수 있는 최적화된 파일 형태로 변환되기 때문에, 나중에 현장에 배포하기도 훨씬 수월해져요.

3. 세이지메이커 SDK v3의 새로운 변화

최신 SDK v3는 기능별로 패키지가 깔끔하게 나누어져 있어서 개발할 때 훨씬 정돈된 느낌을 줘요.
파이프라인을 만들 때 권한이나 역할(Role) 설정 과정에서 몇 가지 주의할 점이 있지만, 가이드에 맞춰 두 단계로 배포하면 큰 무리 없이 설정할 수 있어요.

이용 방법 / 활용 방안

제조 현장의 품질 관리 자동화: 수많은 CCTV나 검사 카메라가 있는 제조 현장에서 불량품 검출 모델을 일일이 수동으로 업데이트하기 어려울 때 이 자동화 패턴을 참고할 수 있어요.
엣지 디바이스 배포 시 참고: 라즈베리파이 같은 소형 기기에서도 모델이 잘 돌아가도록 미리 최적화하고 검증하는 단계를 실무에 응용해 볼 수 있죠.

결국 이 시스템은 수천 개의 AI 모델을 사람이 일일이 손대지 않고도 알아서 학습시키고 검증해 주는 든든한 비서 같은 역할을 해요. 여러분이라면 이렇게 자동화된 AI 관리 시스템을 어떤 현장에 가장 먼저 써보고 싶으신가요?

Groundhog Day for AI agents: Prompt caching patterns for using OpenAI models on Amazon Bedrock

Tue, 27 Oct 2026 02:27:20 +0900

AI 에이전트와 대화하다 보면 매번 똑같은 지시사항과 이전 대화 내용을 처음부터 다시 읽느라 비용도 많이 들고 시간도 걸린다는 생각 해보셨나요?

오늘 소개해 드릴 아마존 베드락의 프롬프트 캐싱 기능을 활용하면 이 문제를 아주 깔끔하게 해결할 수 있답니다. AI가 이전 기억을 효율적으로 재사용할 수 있게 만드는 비법, 함께 알아볼까요?

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프롬프트 캐싱이란 무엇인가요?

AI 에이전트는 대화가 진행될수록 이전 도구 정의나 지시사항까지 매번 처음부터 다시 읽어들이는 반복 작업을 해요.
프롬프트 캐싱은 이렇게 반복되는 입력 내용을 저장해 두었다가 다음 요청 때 재사용하는 기능이에요.
전체를 새로 계산하는 대신 저장된 상태를 불러오기 때문에 입력 비용을 크게 줄일 수 있죠.

암시적 캐싱과 명시적 캐싱의 만남

암시적 캐싱은 대화가 길어질 때 아마존 베드락이 알아서 재사용할 지점을 선택해 주는 방식이에요.
명시적 캐싱은 개발자가 직접 저장 지점을 지정해서 여러 세션이나 보조 에이전트에서 공통으로 재사용할 수 있게 만들어요.
이 두 가지 방식을 함께 사용하면 기본 시작점은 공유하면서 늘어나는 대화는 유연하게 관리할 수 있답니다.

도구 추가와 하위 에이전트 활용하기

도구 목록이나 지시사항은 항상 일정한 순서로 유지해야 캐시가 깨지지 않고 재사용될 수 있어요.
중간에 새로운 도구가 추가되더라도 설정에 맞춰 기존 캐시와 함께 자연스럽게 이어서 쓸 수 있죠.
메인 에이전트가 미리 캐시를 데워두면, 여러 보조 에이전트들이 그 내용을 그대로 이어받아 효율적으로 일할 수 있어요.

이용 방법 / 활용 방안

비용 절감과 속도 개선 노리기: 대화가 길어지는 코딩 세션이나 반복 작업에서 캐싱을 적용해 토큰 비용을 대폭 낮춰보세요.
공통 시작점 공유하기: 여러 사용자의 세션이나 다양한 보조 에이전트를 실행할 때, 기본 지시사항과 도구 목록을 공유하도록 설정해 효율을 극대화해 보세요.
일정한 데이터 유지하기: 캐시는 정확히 똑같은 텍스트를 읽을 때만 작동하므로, 날짜나 사용자 이름처럼 자주 바뀌는 정보는 캐시 범위 뒤에 배치하는 것이 요령이에요.

여러분이라면 이렇게 똑똑해진 AI 에이전트를 어떤 작업에 가장 먼저 써보고 싶으신가요?

PyTorch opens the AI ecosystem to a new accelerator class

Mon, 26 Oct 2026 21:00:00 +0900

새로운 AI 기술 소식을 들으면 왠지 복잡하고 어렵게 느껴지시죠? 요즘은 그래픽카드 외에도 다양한 형태의 AI 전용 칩들이 나오고 있는데요. 오늘은 IBM이 AI 개발 환경을 어떻게 더 편리하게 만들고 있는지 가볍게 알아보도록 할게요.

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AI 하드웨어의 다양화와 소프트웨어의 역할

AI가 금융 거래 처리, 사기 탐지, 보험 청구 분석 등 다양한 업무에 쓰이면서 이를 뒷받침하는 하드웨어 세상도 넓어지고 있어요. 그래픽카드가 여전히 중심이지만, 서로 다른 구조와 성능을 가진 새로운 가속기들이 등장하고 있죠. 하지만 새로운 칩이 나온다고 해서 개발자들이 쓰던 도구나 방식을 다 바꿀 수는 없잖아요? 그래서 소프트웨어가 새로운 하드웨어를 기존과 똑같이 편하게 쓸 수 있도록 돕는 역할을 하고 있어요.

Speech models in Ollama

Sat, 24 Oct 2026 09:00:00 +0900

여러분, 컴퓨터가 내가 쓴 글을 자연스러운 목소리로 읽어주면 좋겠다고 생각한 적 없으신가요?

인기 있는 인공지능 도구 올라마에서 이제 텍스트를 음성으로 바꿔주는 기능을 지원하기 시작했어요! 첫 번째로 탑재된 음성 모델은 그라디움의 소형 고성능 텍스트 음성 변환 모델인 포논인데요. 현재는 맥OS에서 먼저 만나볼 수 있고 윈도우와 리눅스 지원도 곧 준비될 예정이랍니다. 어떤 기능들이 생겼는지 함께 알아볼까요?

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1. 애플 실리콘에서의 뛰어난 성능

애플 실리콘 맥에서 올라마는 애플의 머신러닝 프레임워크인 엠엘엑스로 가속되어 뛰어난 처리 속도를 자랑해요.
엠5 맥북 프로 환경에서는 기존의 다른 빠른 엔진보다 무려 35%나 더 빠른 속도를 보여주었어요.
정확도 역시 허깅페이스 트랜스포머의 기준 구현과 정확도 면에서 완벽하게 일치한답니다.

2. 다양한 목소리와 언어 지원

명령어 옵션을 통해 원하는 목소리를 직접 선택할 수 있어요.
목소리는 그라디움의 음성 카탈로그에서 제공되며, 전체 목록은 명령어 확인을 통해 쉽게 살펴볼 수 있어요.
포논 모델은 아파치 2.0 라이선스로 배포되었고, 40M 모델의 경우 비영리 목적으로만 사용이 제한된 CC BY-NC 4.0 라이선스가 적용돼요.

3. 실시간 음성 변환과 파일 저장

챗봇의 답변을 음성 모델로 연결하면, 문장이 만들어지는 즉시 실시간으로 음성이 재생되도록 만들 수 있어요.
텍스트를 입력하지 않고 실행하면 직접 타이핑하며 음성을 만들 수 있고, 출력 결과를 웨이브 파일 형식으로 간편하게 저장할 수도 있어요.
기존 오픈에이아이와 호환되는 오디오 음성 엔드포인트를 지원하기 때문에, 기존에 사용하던 코드가 있다면 주소만 살짝 바꿔서 그대로 활용할 수 있답니다.
기본 오디오는 24킬로허츠 모노 웨이브 파일로 제공되며, 필요에 따라 원시 16비트 샘플 형식으로도 받을 수 있어요.

이용 방법 / 활용 방안

이번에 업데이트된 음성 기능을 실제로 어떻게 써먹을 수 있을까요? 애플 실리콘 맥을 사용 중이시라면 최신 버전의 올라마를 다운로드한 뒤 포논 모델을 내려받아 바로 시작할 수 있어요. 복잡한 설정 없이 간단한 명령어 입력만으로 글자를 소리로 바꿀 수 있으니, 긴 글을 눈으로 읽기 귀찮을 때 오디오 북처럼 틀어두거나 챗봇의 답변을 음성으로 생생하게 듣는 용도로 가볍게 테스트해 보기 좋답니다.

Built for Agents: The Case for Spark Declarative Pipelines

Sat, 24 Oct 2026 04:00:00 +0900

요즘 업무 자동화를 위해 AI를 정말 많이 쓰시죠? 그런데 AI가 직접 코드를 짜서 데이터를 정리하는 파이프라인을 만들 때, 어떤 방식을 써야 할지 고민되셨을 거예요.

최근 흥미로운 테스트 결과가 나와서 소개해 드리려고 해요. AI 에이전트에게 데이터 파이프라인을 만들게 했을 때, 일일이 순서를 지시하는 절차적 방식보다 원하는 결과만 정의해 주는 선언형 방식이 훨씬 더 똑똑하고 경제적이었다고 해요. 어떤 차이가 있는지 함께 살펴볼까요?

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1. AI 시대에 주목받는 두 가지 방식

절차적 방식: 데이터 처리를 위해 무엇을 먼저 하고 어떤 순서로 할지 하나하나 단계별로 지시하는 방식이에요. 직접 실행해 보기 전에는 오류를 알기 어렵죠.
선언형 방식: 우리가 원하는 최종 결과가 무엇인지만 설명하고, 구체적인 실행 방법은 시스템에 맡기는 방식이에요. LLM에게 프롬프트를 주는 것과 비슷하답니다.

2. 미리 검사해서 아낀 시간과 비용

절차적 코드는 에러를 찾으려면 일단 컴퓨터 자원을 써서 실행해 봐야 해요. 반면 선언형 코드는 실행하기 전에 미리 구조적 오류를 점검할 수 있답니다.
테스트 결과, 선언형 방식은 사전 검증 덕분에 오류를 미리 잡아내어 컴퓨터 자원 소모를 무려 34배나 줄였어요.

3. 더 짧고 깔끔해진 코드 길이

완성된 코드를 비교해보니 선언형 파이프라인은 절차적 파이프라인의 절반 수준으로 길이가 짧았어요.
코드가 짧고 일관성이 유지되니 사람이 직접 리뷰하거나 유지보수하기에도 훨씬 수월했답니다.

4. 비용과 한계점

선언형 방식은 AI가 코드를 다듬는 과정에서 텍스트 토큰 비용이 절차적 방식보다 약 2.3배 더 들었어요. 하지만 금액으로 환산하면 미미한 수준이에요.
다만 실행 전 검사는 잘못된 구조만 잡아낼 뿐, 논리적인 실수(엉뚱한 결과를 내는 것)는 사람의 검토가 여전히 필요해요.

이용 방법 / 활용 방안

AI와 일할 때는 결과 중심 명세가 유리해요: AI에게 복잡한 코딩 순서를 일일이 지시하기보다, “이러한 데이터를 만들어줘"라는 식으로 목표를 명확하게 정의해 주는 것이 오류를 줄이는 지름길이에요.
실행 전 검증 기능 활용하기: 코드를 무작정 실행해서 에러를 확인하는 방식 대신, 실행 전에 구조적 문제를 미리 걸러낼 수 있는 시스템을 적극적으로 도입해보세요. 불필요한 컴퓨팅 자원 낭비를 크게 막을 수 있답니다.

데이터를 다루는 일은 언제나 꼼꼼함이 필요하죠. 여러분이라면 AI와 함께 일할 때 어떤 방식을 더 선호하시나요?

Multi-Turn Reinforcement Learning on Amazon SageMaker AI: A hands-on guide

Sat, 24 Oct 2026 02:48:54 +0900

안녕하세요, 여러분! AI 기술 소식을 들으면 왠지 복잡하고 어렵게 느껴지시죠?

오늘은 여러 단계를 거쳐 문제를 해결해야 하는 똑똑한 AI 에이전트를 키워내는 흥미로운 기술 소식을 준비했어요. 복잡한 코딩 없이도 AI의 실력을 쑥쑥 키워주는 마법 같은 방법, 함께 가볍게 살펴볼까요?

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1. 여러 단계를 거치는 작업에 필요한 강화학습

기존의 AI 학습은 하나의 질문에 좋은 답을 내는 데 집중했어요.
하지만 고객 지원이나 보고서 작성처럼 여러 단계를 거쳐야 하는 작업은 전체 과정이 성공했는지가 훨씬 중요하죠.
세이지메이커 AI의 다중 턴 강화학습(MTRL)은 바로 이런 복잡한 과정을 여러 번 거치며 학습하는 똑똑한 방식이랍니다.

2. 게임으로 배우는 AI 학습 과정

이번 가이드에서는 단어 맞추기 게임(Wordle)을 예시로 들어 설명하고 있어요.
AI가 여러 번의 추측을 통해 정답을 찾아가고, 마지막 결과에 따라 점수를 매기는 방식으로 훈련을 진행해요.
정답을 직접 알려주는 것이 아니라, 결과에 대한 점수만 부여해도 AI가 스스로 학습할 수 있어요.

3. 서버리스 환경으로 간편하게 관리하기

사용자가 직접 복잡한 서버를 구축할 필요 없이, 기본 모델만 선택하면 서비스가 학습 인프라를 알아서 관리해 줘요.
훈련 과정에서 사용된 토큰 수나 비용, 에이전트의 작동 상태까지 꼼꼼하게 모니터링할 수 있답니다.
학습이 끝난 후에는 평가 작업을 통해 AI가 실제로 얼마나 실력이 늘었는지 눈으로 직접 확인할 수 있어요.

이용 방법 / 활용 방안

우리 회사만의 업무 자동화에 활용하기: 공개된 범용 모델이 잘 모르는 내부 업무나 특화된 다단계 워크플로우에 이 방식을 적용해 보세요. 비용은 줄이고 성능은 훌륭한 맞춤형 AI를 만들 수 있어요.
실습용 샘플 코드 참고하기: 제공되는 예제 리포지토리를 활용해 에이전트를 배포하고 데이터셋을 준비하는 과정을 차근차근 따라 해 볼 수 있답니다.

여러분은 AI가 스스로 게임을 학습하며 똑똑해지는 이런 과정이 신기하지 않으신가요? 기술을 우리 업무에 어떻게 적용해 볼 수 있을지 고민해 보는 것도 참 재미있을 것 같아요.

How Bayer Crop Science built an agentic decision engine on Amazon Bedrock AgentCore with AWS Unified Operations

Sat, 24 Oct 2026 01:21:36 +0900

안녕하세요 독자 여러분! 🌾 혹시 방대한 양의 데이터를 다루며 원인을 찾느라 골머리를 앓아본 적 있으신가요? 오늘은 농업 과학 분야에서 복잡한 데이터 분석 과정을 획기적으로 바꾼 흥미로운 기술 이야기를 들려드릴게요. 복잡한 시스템 앞에서도 당황하지 않도록 아주 쉽게 풀어드릴 테니 편하게 따라오세요!

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1. 복잡한 데이터 분석을 쉽게 바꾸기

바이엘 크롭사이언스는 방대한 농업 데이터를 다루기 위해 머신러닝 워크플로우 관리 시스템인 CDE를 운영해 왔어요.
하지만 시스템이 커질수록 결과가 왜 이렇게 나왔는지, 왜 실패했는지 그 이유를 찾는 일이 오히려 더 큰 숙제가 되었답니다.
이 문제를 해결하기 위해 누구나 일상 언어로 질문하면 답을 찾아주는 AI 에이전트 기반의 시스템인 ADE를 개발하게 되었어요.

2. 똑똑한 비서들의 협업 구조

ADE는 여러 전문 AI 에이전트들이 힘을 합쳐 움직이는 구조로 만들어졌어요.
예를 들어 사용자가 “어제 왜 작업이 실패했지?“라고 물어보면, 총괄 관리 역할을 하는 슈퍼바이저 에이전트가 질문의 의도를 파악해 알맞은 전문가 에이전트에게 일을 맡겨요.
문제 해결을 담당하는 에이전트가 로그와 상태를 직접 확인하고 진단 결과를 전달해주기 때문에, 사용자가 직접 복잡한 시스템을 뒤질 필요가 없어진답니다.

3. 안정적인 운영과 비용 관리의 비밀

이 시스템은 아마존 베드락의 에이전트 기능을 활용해 안전하고 독립된 환경에서 실행돼요.
도구와 권한을 깔끔하게 나누어 보안을 지키고, 비용이 어디서 얼마나 쓰이는지 꼼꼼하게 추적할 수 있도록 설계되었어요.
그 결과, 단순한 오류 진단에 1시간 넘게 걸리던 작업이 이제는 10분 아래로 뚝딱 해결되게 되었답니다.

이용 방법 / 활용 방안

직접 개발자가 아니더라도 이 사례에서 배울 수 있는 실용적인 포인트가 있어요. 복잡한 시스템이나 수많은 문서 속에서 정답을 찾아야 하는 업무가 있다면, AI를 하나의 거대한 덩어리가 아니라 역할별 전문가들로 나누어 협업하게 만드는 방식을 고민해보세요. 질문을 던지면 알아서 알맞은 도구를 찾아 척척 답을 내놓는 방식을 도입하면, 일상적인 업무 시간과 수고를 엄청나게 줄일 수 있답니다.

How Immobiliare.it went from one conversational agent to an agentic network

Fri, 23 Oct 2026 21:00:00 +0900

집 구하기나 부동산 매물 알아보실 때, 궁금한 건 바로바로 해결하고 싶은데 막상 전화 통화나 문의는 번거롭게 느껴진 적 있으시죠?

이탈리아의 아주 유명한 부동산 플랫폼인 ‘이모빌리아레(Immobiliare.it)‘가 바로 이 고민을 해결하기 위해 인공지능 음성 상담사를 도입했다고 해요. 하나뿐이던 AI 상담사가 어떻게 여러 개가 힘을 합치는 네트워크로 발전하게 되었는지, 그 흥미로운 이야기를 함께 살펴볼까요?

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1. 첫 번째 AI 상담사의 탄생

이탈리아 최대 부동산 플랫폼인 이모빌리아레는 고객들의 질문에 빠르고 친절하게 답하기 위해 인공지능 음성 상담사를 도입했어요.
특히 이탈리아어와 남유럽 지역의 자연스러운 현지 억양과 목소리를 구현하는 것이 중요했는데, 일레븐랩스의 기술을 통해 이 문제를 훌쩍 해결했답니다.
이 AI 상담사는 밤낮없이 걸려오는 전화를 받아 구매자의 질문에 답하고, 판매자에게는 관심 있는 고객의 정보를 깔끔하게 요약해 전달했어요.

2. 놀라운 성과와 고객 반응

실제로 이 AI 상담사를 도입한 결과, 매물 판매자의 70% 이상이 이 기능을 적극적으로 선택했어요.
구매자들도 문자로 대화하는 것보다 음성으로 소통하는 것을 더 편안하게 여겨, 전화번호 같은 개인 정보를 공유하는 비율이 74%나 껑충 뛰었습니다.
고객들의 긍정적인 평가가 80%에 달할 정도로 반응이 아주 뜨거웠다고 해요.

3. 하나의 상담사에서 에이전트 네트워크로

첫 번째 성공에 힘입어, 회사는 개인 판매자 전용 상담사, 매물 품질 관리 상담사, 고객 지원 및 대화형 검색 기능까지 여러 AI 상담사를 확장했어요.
이 상담사들은 각자 맡은 전문적인 역할(하위 에이전트)이 있어서, 복잡한 일도 뒤에서 착착 나눠서 처리한답니다.
사용자는 마치 한 사람과 대화하는 것처럼 자연스럽고 편안하게 서비스를 이용할 수 있어요.

4. 안전하고 믿을 수 있는 시스템

시스템이 커질수록 보안과 안전성도 중요해지겠죠?
플랫폼이 제공하는 기본적인 안전 장치들과 철저한 기준 덕분에, 개발팀은 안심하고 빠르고 안전하게 서비스를 키워나갈 수 있었습니다.

이용 방법 / 활용 방안

복잡한 업무를 작은 단위로 쪼개기: 꼭 개발자가 아니더라도, 우리가 일상이나 업무에서 여러 가지 일을 한 번에 처리하기 벅찰 때가 있죠? AI 시스템처럼 큰일을 작은 역할로 나누어 순서대로 처리하는 방식을 참고해보세요.
고객과의 소통 방식 돌아보기: 텍스트보다 음성이나 직관적인 대화가 더 편할 때가 많은 것처럼, 서비스나 소통을 기획할 때 사용자가 정말로 편하게 느끼는 지점이 어디인지 고민해보면 좋답니다.

인공지능이 혼자가 아니라 여러 명이 팀을 이뤄 일하는 모습, 상상만 해도 정말 든든하지 않나요? 여러분이라면 이렇게 똑똑하게 일하는 AI 상담사 네트워크를 어떤 일에 가장 먼저 써보고 싶으신가요?

The AI Bill is coming

Fri, 23 Oct 2026 03:12:49 +0900

개발 업무 속도를 높이려고 AI 코딩 도구를 도입했는데, 어느 날 보니 비용이 눈덩이처럼 불어난 적 있으신가요?

데이터브릭스의 공동 창업자 패트릭 웬델이 최근 인터뷰에서 AI 코딩 비용이 폭증했던 경험과 이를 해결한 노하우를 공개했어요. AI 생산성은 놓치지 않으면서도 비용을 똑똑하게 관리하는 방법, 함께 살펴볼까요?

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1. AI 코딩 도구 도입과 비용 폭탄의 위기

데이터브릭스는 개발 속도를 높이기 위해 직원들에게 가장 비싸고 좋은 AI 모델과 무제한 토큰을 제공했어요.
하지만 사용량이 늘어나면서 비용이 상상 이상으로 불어나는 ‘지출 폭탄’ 문제를 마주하게 되었죠.
무조건 쓰게 두기만 하면 수익보다 비용이 더 커질 수 있다는 걸 깨닫고 직접 관리에 나서게 되었어요.

2. 비용을 잡기 위한 현실적인 대책들

무작정 사용을 막아버리면 개발자의 흐름이 끊기고 개인 계정을 쓰는 부작용이 생겨요.
대신 경고를 보내고, 승인을 거치게 하거나, 저렴한 모델로 자연스럽게 전환하는 방식을 택했어요.
팀원들에게 본인의 사용 금액을 투명하게 공유하는 것만으로도 비용의 10%를 아낄 수 있었답니다.

3. 비용을 최대 90까지 낮춘 핵심 비결

가장 큰 효과를 본 것은 성능이 좋으면서도 가격이 저렴한 신규 모델이 나올 때마다 빠르게 작업 환경을 갈아탄 거예요.
복잡한 문제에는 비싸고 똑똑한 모델을 쓰고, 단순한 작업에는 저렴한 모델을 자동으로 연결해 주는 라우팅 시스템을 도입했어요.
이 모든 트래픽을 한곳에서 관리하는 ‘컨트롤 레이어(게이트웨이)‘를 만든 것이 비용 절감의 일등 공신이었죠.

이용 방법 / 활용 방안

우리 회사의 AI 지출 현황 파악하기: 어디에 돈이 쓰이고 있는지 팀별, 모델별로 먼저 투명하게 확인해보세요.
상황에 맞는 모델 선택하기: 모든 일에 가장 비싼 최고급 모델을 쓸 필요는 없어요. 단순 반복 작업은 저렴한 모델로도 충분하답니다.
지출 가시화하기: 개발자들에게 비용이 얼마나 드는지 투명하게 보여주면, 자연스럽게 더 효율적인 방식을 고민하게 돼요.

여러분이라면 회사의 AI 사용 비용이 갑자기 늘어날 때 어떤 방법을 가장 먼저 써보고 싶으신가요?

NVIDIA Unveils Minerva to Bring End-to-End Observability for AI Factories

Fri, 23 Oct 2026 00:00:02 +0900

요즘 AI 기술이 대세라지만, 그 거대한 시스템을 관리하는 일은 정말 복잡하고 어렵게 느껴지시죠? 수많은 장비가 쉴 새 없이 돌아가는 데이터 센터에서는 작은 부품 하나만 문제가 생겨도 전체 작업이 멈출 수 있거든요.

오늘은 엔비디아가 이러한 고민을 해결하기 위해 새롭게 선보인 플랫폼 소식을 준비했어요. 복잡한 시스템 관리 속에서 어떤 변화가 생길지 함께 살펴볼까요? 🚀

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AI 공장을 위한 특별한 관리 도구, 미네르바

엔비디아가 AI 공장의 문제를 더 일찍 발견하고 생산성을 유지할 수 있도록 돕는 AIOps 플랫폼 미네르바를 새롭게 출시했어요.
인프라와 AI 작업에서 나오는 다양한 데이터를 모은 뒤, 목적에 맞는 AI 모델을 활용해 빠르게 실용적인 통찰로 바꿔주는 역할을 해요.
수많은 GPU와 고속 네트워크가 얽혀 있는 복잡한 AI 공장은 작은 이상 신호를 놓치기 쉬운데, 이 플랫폼은 바로 그런 문제를 해결하기 위해 만들어졌죠.

흩어져 있던 데이터를 하나로 모으는 기술

기존의 모니터링 도구들은 네트워킹이나 컴퓨팅, 머신러닝 팀 등 각 부서가 서로 다른 부분만 따로 보게 만드는 한계가 있었어요.
미네르바는 GPU와 네트워크, 스토리지, 작업 관리자까지 모든 신호를 연결하고, 인프라와 실행 중인 작업을 논리적으로 연결하는 동적 지식 그래프를 만들어요.
이를 통해 수십만 개의 GPU가 있는 거대한 환경에서도 속도가 느려진 작업의 원인이 되는 부품을 정확하게 찾아낼 수 있답니다.

똑똑한 분석과 자연스러운 대화형 인터페이스

매시간 수십억 개의 데이터 포인트를 분석해 정상적인 행동을 학습하고, 새로운 이상 현상을 감지하며, 문제가 커지기 전에 예측해요.
수많은 경고를 무작위로 보내는 대신, 관련 있는 문제들을 하나의 핵심 사건으로 묶어 원인과 함께 보여주죠.
내장된 AI 비서나 외부 AI 도구와 연결되어 있어서, 운영자가 자연스러운 대화를 통해 클러스터의 건강 상태를 조사하고 해결책을 추천받을 수 있어요.

이용 방법 / 활용 방안

사전 예방 중심의 유지보수 활용하기: 수많은 경고 알림에 일일이 대응하던 방식에서 벗어나, 미네르바가 분석해 주는 핵심 원인을 바탕으로 문제가 커지기 전에 미리 조치를 취해보세요.
부서 간 협업과 통합 시각 확보하기: 네트워크와 AI 작업 부서가 각각 따로 보던 데이터 대신, 전체 시스템을 아우르는 하나의 통합된 화면을 통해 효율적으로 소통할 수 있어요.
자동화 시스템과 연동하기: 직접 수동으로 문제를 해결하는 방식뿐만 아니라, 외부 시스템이나 인프라 인터페이스와 연결해 자동화된 대응 체계를 구축하는 데 활용할 수 있답니다. 💡

결론적으로 미네르바는 복잡한 AI 공장의 운영을 단순화하고 GPU의 가동 시간을 극대화하는 데 큰 도움을 주는 플랫폼이에요.

NVIDIA Cosmos Opens New Tools to Train, Evaluate and Deploy World Models

Thu, 22 Oct 2026 14:00:27 +0900

로봇이나 자율주행차가 실제 세상을 이해하고 시뮬레이션할 수 있도록 돕는 기술, 한 번쯤 들어보셨나요? 갑자기 이런 소식 들리면 왠지 복잡하고 어렵게 느껴지시죠? 하지만 걱정 마세요. 오늘 소개해 드릴 엔비디아의 코스모스 플랫폼 확장 소식은 우리 일상 속 로봇과 자율주행 기술이 한 층 더 똑똑해지는 과정을 담고 있답니다. 쉽고 재미있게 하나씩 살펴볼까요?

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1. 방대한 데이터를 척척 정리하는 코스모스 데이터 팩토리

물리적 인공지능을 훈련하려면 엄청난 양의 멀티모달 데이터가 필요해요.
코스모스 데이터 팩토리는 비디오 데이터셋을 골라내고 가공하며 평가하는 작업을 도와주는 도구예요.
가상의 데이터를 만들어내는 기능까지 갖추고 있어서 데이터 준비 과정을 훨씬 수월하게 만들어 준답니다.

2. 입맛에 맞게 골라 쓰는 프레임워크와 모델

개발자들은 준비된 데이터를 바탕으로 자신만의 아키텍처를 훈련하거나 미리 학습된 모델을 활용할 수 있어요.
다양한 오픈 소스 모델들을 입맛에 맞게 미세 조정하고 최적화하여 빠르게 배포할 수 있는 길 열려있죠.
320억 개의 매개변수를 가진 거대한 모델을 성능 저하 없이 가볍게 줄여서 쓸 수도 있답니다.

3. 시뮬레이션과 실시간 모니터링 기능 강화

새로운 시뮬레이션용 모델을 통해 실제 세상에서 테스트하기 어려운 위험하고 복잡한 상황을 가상으로 안전하게 실험해 볼 수 있어요.
비디오 분석 마이크로서비스를 활용하면 실시간으로 영상을 검색하고 요약하여 안전사고나 이상 징후를 빠르게 감지할 수 있죠.

이용 방법 / 활용 방안

이번에 확장된 코스모스 플랫폼은 자동차부터 산업용 로봇까지 다양한 현장에서 이미 활발하게 쓰이고 있어요. 예를 들어 포르쉐는 반복적인 야외 주행 테스트를 크게 줄이고 개발 주기를 단축하는 데 이 기술을 활용하고 있답니다. 로봇 제조사인 ANYbotics는 공장 내부의 액체 유출 같은 이상 상황을 스스로 감지하도록 인공지능을 훈련하는 데 활용하고 있죠.

Donating Agent Skills to the Agentic AI Foundation

Thu, 22 Oct 2026 09:00:00 +0900

안녕하세요 블로그 독자 여러분! 요즘 AI가 알아서 척척 일해주는 기능들이 참 많이 나오고 있죠? 혹시 AI가 우리가 시키는 일은 대충 알지만, 우리 회사의 구체적인 업무 방식이나 전문적인 절차를 몰라서 답답하셨던 적 있으신가요? 오늘은 AI가 특정 업무나 전문 지식을 더 똑똑하게 배울 수 있도록 돕는 기술에 대한 반가운 소식을 가져왔어요.

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에이전트 스킬의 재단 기부 소식

앤스로픽이 AI 에이전트에게 전문 지식과 작업 흐름을 알려주는 오픈 표준인 에이전트 스킬을 에이전틱 AI 재단에 기부했어요.
이 표준은 지난 2025년 12월 공개된 이후 챗지피티, 커서, 깃허브 코파일럿 등 70개 이상의 AI 플랫폼에서 적용해 사용하고 있어요.
이번 기부에는 에이전트 스킬이라는 이름과 로고, 깃허브 조직, 관련 웹사이트 도메인까지 모두 포함되었답니다.

에이전트 스킬이란 무엇인가요?

스킬은 에이전트에게 특정 작업이나 도메인을 가르쳐주는 폴더를 뜻해요.
이 폴더 안에는 작업 방법을 설명하는 파일과 필요한 스크립트, 참고 자료가 담겨 있어요.
원래는 클로드 코드를 개발하는 과정에서 일반적인 업무 처리는 잘하지만 실제 비즈니스에 필요한 절차적 지식이 부족하다는 점을 해결하기 위해 만들었어요.

놀라운 성장과 앞으로의 운영 방식

개발자들이 수천 개의 스킬을 깃허브에 올리고 다양한 로더를 작성하면서 엄청난 인기를 끌었죠.
지금까지 무려 100만 개의 스킬이 발행되고 2억 8천만 번 가까이 설치되었어요.
특정 기업에 치우치지 않고 누구나 자유롭게 사용하고 기여할 수 있도록 중립적인 재단에서 관리하게 되었답니다.

이용 방법 / 활용 방안

이번 소식은 AI를 활용해 복잡한 업무를 자동화하고 싶은 분들에게 아주 중요해요.
다양한 AI 도구들이 공통된 표준을 사용하게 되면서, 내가 만든 전문 지식이나 업무 방식을 여러 AI 프로그램에서 문제없이 함께 쓸 수 있게 되죠.
꼭 개발자가 아니더라도, 앞으로 내가 쓰는 AI 도구들이 더 다양한 전문 업무를 매끄럽게 처리하는 모습을 자연스럽게 만나보실 수 있을 거예요.

AI가 점점 더 우리 일상과 업무에 깊숙이 들어오고 있네요. 여러분이라면 이 AI 맞춤형 전문 지식 기능을 가장 먼저 어디에 써보고 싶으신가요?

Before the ambulance arrives: How AI is helping the NHS rethink patient care

Thu, 22 Oct 2026 01:24:40 +0900

구급차가 환자에게 도착하기까지, 우리가 눈으로 보는 것보다 훨씬 더 많은 준비와 계획이 필요하다는 사실 알고 계셨나요? 🚑

영국의 국민보건서비스인 NHS는 의료진과 지원 스태프들이 겪는 복잡한 서류 작업과 행정 부담을 줄이기 위해 인공지능을 도입하기 시작했어요. 막막하게만 느껴지는 의료 현장의 디지털 변화, 어떤 이야기인지 함께 살펴볼까요?

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1. 현장 의료진에게 날개를 달아준 AI

NHS는 3만 명 규모의 사전 테스트를 거친 후, 2026년 6월부터 최대 50만 명 이상의 직원에게 마이크로소프트 코파일럿을 도입하기로 발표했어요.
테스트에 참여했던 직원들은 하루 평균 43분, 일 년으로 치면 약 5주에 달하는 시간을 아낄 수 있었다고 해요.
AI는 환자를 직접 치료하는 용도가 아니라, 복잡한 보고서 작성이나 이메일 정리 같은 행정 업무 지원에만 엄격하게 사용되고 있답니다.

2. 업무 속 서류 더미에서 길을 찾다

요크셔 구급대의 운영 매니저인 톰 스미스는 난독증이 있어 긴 보고서나 이메일 작성에 시간이 오래 걸렸지만, AI 덕분에 업무 부담을 크게 덜었어요.
코파일럿은 결정을 직접 내려주는 대신, 복잡한 정보를 한눈에 알아보기 쉬운 형태로 정리해 준답니다.
사내의 방대한 데이터를 분석하고 공통된 주제를 찾아내는 데 걸리는 시간을 몇 시간에서 순식간으로 줄여주어, 직원들이 서로 소통하고 업무 방향을 잡는 데 큰 도움을 주고 있어요.

3. 환자에게 더 알맞은 치료 연결하기

NHS는 응급실로 향하는 환자의 비율을 줄이고, 집에서 안전하게 치료를 받거나 알맞은 지역사회 서비스로 연결하는 방안을 추진하고 있어요.
코파일럿을 통해 데이터를 분석하고 공유한 덕분에, 응급실 이송률을 기존 60%에서 56%까지 낮추는 성과를 거두기도 했답니다.
결국 AI의 목표는 사람을 대체하는 것이 아니라, 의료진이 행정 업무에서 벗어나 환자와의 소통과 치료에 온전히 집중할 수 있도록 돕는 것이에요. 💡

이용 방법 / 활용 방안

이번 소식은 꼭 병원이 아니더라도, 평소 방대한 서류와 이메일, 데이터 정리에 지쳐 있는 우리 일상에 힌트를 줍니다.

A new plugin can enable fast runtime monitoring and control

Wed, 21 Oct 2026 21:00:00 +0900

인공지능이 답변을 만들어낼 때, 그 속에서 어떤 과정을 거쳐 답이 나오는지는 눈으로 보기 힘들죠. 특히 속도가 생명인 비즈니스 환경에서는 안전 장치를 추가하고 싶어도 속도가 느려지는 문제 때문에 고민이 많았는데요. 갑자기 이런 소식 들리면 어렵게 느껴지시죠? 오늘은 IBM이 개발한 속도 저하 없는 인공지능 모니터링 기술에 대해 아주 쉽게 알아보려고 해요. 🛠️

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인공지능 내부를 들여다보기 어려운 이유

인공지능은 답변 속도를 높이기 위해 반복되는 실행 단계를 하나의 고정된 그래프로 묶어서 처리해요.
이 방식은 속도를 엄청나게 빠르게 만들어 주지만, 인공지능이 생각하는 과정을 중간에 들여다보거나 수정하기는 아주 어렵게 만들어요.
기존의 안전 도구들은 이 속도 최적화 기능을 꺼야만 작동했기 때문에 전체적인 속도가 크게 느려지는 단점이 있었어요.

속도와 투명성을 모두 잡은 신기술 MIA

IBM 연구진이 공개한 vLLM-Hook MIA는 속도 최적화 기능을 끄지 않고도 인공지능의 내부 상태를 관찰하고 수정할 수 있는 플러그인이에요.
GPU 연산 과정에서 개발자가 원하는 요청을 미리 저장해 두었다가, 그래프가 실행될 때 함께 처리하는 방식을 사용해요.
악성 프롬프트를 차단하거나, 사실이 아닌 내용을 걸러내고, 답변의 어조를 수정하는 등의 작업을 속도 저하 거의 없이 수행할 수 있어요.

기존 방식보다 압도적인 성능 향상

실험 결과, MIA는 이전 버전의 플러그인보다 최대 20배, 모델에 코드를 직접 넣는 유사한 방식보다 최대 14배 더 빠른 성능을 보여주었어요.
소형 모델의 경우 속도 지연이 고작 2% 정도에 불과했고, 70B 규모의 대형 모델에서도 지연율이 6%에 그쳤어요.
이로써 기업들이 속도를 희생하지 않고도 인공지능의 안전성을 실시간으로 검사할 수 있는 길이 열렸어요.

이용 방법 / 활용 방안

인공지능 서비스를 운영하는 기업들은 이 플러그인을 활용해 사용자의 위험한 질문을 실시간으로 차단하거나 답변의 정확도를 높일 수 있어요.
개발자들은 IBM의 Steerability 툴킷을 통해 다양한 제어 방식을 손쉽게 설계하고 테스트해 볼 수 있답니다.
인공지능의 투명성과 안전성을 높이면서도 속도를 유지해야 하는 실무 환경에서 아주 유용하게 쓰일 수 있어요.

인공지능의 속도와 안전성은 늘 양립하기 어려운 문제였지만, 이번 기술로 그 해결책에 한 걸음 다가간 것 같아요. 여러분이라면 이 기술을 활용해 어떤 인공지능 안전 장치를 만들어보고 싶으신가요?

Webinar Recap: Reaching At-Risk Patients When Minutes Matter

Wed, 21 Oct 2026 21:00:00 +0900

집에서 건강 상태를 확인하는 원격 모니터링 기기, 요즘 주변에서 꽤 자주 보이죠? 혹시 내 건강에 이상 신호가 왔을 때 누군가 바로 연락을 준다면 얼마나 안심이 될까요? 오늘은 환자의 위험 신호를 놓치지 않고 빠르게 소통하는 기술에 대한 이야기를 해보려고 해요. 🩺

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환자와 연락하는 시간을 확 줄인 음성 에이전트

원격 모니터링 기기에서 위험한 수치가 감지되면 속도가 결과를 좌우해요.
캐디스(Cadence)라는 팀은 일레븐에이전트(ElevenAgents)를 도입해 환자 연락 소요 시간을 기존 평균 1시간 48분에서 3.5분으로 크게 단축했어요.
빠른 연락 덕분에 응급 상황에 신속히 대처할 수 있었고, 환자의 전화 응답률도 사람에게 직접 걸려올 때보다 훨씬 높아졌답니다.

환자의 안전을 최우선으로 설계하는 방법

에이전트가 완벽하지 않을 수 있다는 점을 전제로 두고 시스템을 설계해야 해요.
애매한 답변은 ‘확인되지 않음’으로 처리하여 알림을 해결하지 않고, 위험을 놓치기보다는 간호사에게 곧바로 연결하는 편이 안전해요.
에이전트는 본인 확인과 증상 체크를 거친 뒤 필요할 때 의료진에게 인계하며, 대화 내용 분석과 시뮬레이션 테스트를 통해 성능을 꾸준히 검증해요.

의료 현장을 돕는 현명한 활용법

음성 에이전트가 첫 연락과 간단한 증상 조사를 맡아주기 때문에, 간호사들은 더 중요한 의료 업무에 집중할 수 있어요.
실제 통화 경험을 바탕으로 에이전트의 실수를 테스트 케이스로 추가하고, 반복되는 예외 상황을 보완하며 완성도를 높여가고 있어요.

이용 방법 / 활용 방안

반복적이고 구조화된 업무에 먼저 적용하기: 의료 분야뿐만 아니라 고객 응대나 안내처럼 정해진 프로토콜이 있는 업무에 에이전트를 먼저 도입해 보세요.
철저한 예외 처리와 안전장치 두기: 시스템이 불확실한 판단을 내렸을 때는 무리하게 처리하지 않고 사람(담당자)에게 넘기도록 설계하는 것이 중요해요.
작은 피드백을 모아 시스템 개선하기: 실제 이용 과정에서 발생하는 사소한 오류나 미스들을 그냥 넘기지 말고, 테스트 항목으로 추가해 서비스를 계속 다듬어보세요.

건강을 지키는 일에서 ‘시간’은 정말 중요하죠. 여러분이라면 이처럼 빠르게 소통하는 음성 기술을 일상 속 어떤 곳에 가장 먼저 써보고 싶으신가요?

로봇은 왜 챗봇과 GPU 수요가 다를까? 피지컬 AI 시대의 인프라 전략

Wed, 21 Oct 2026 10:37:19 +0900

안녕하세요 독자 여러분! 최근 엔비디아의 수장 젠슨 황 CEO가 한국을 다시 찾았다는 소식, 혹시 들으셨나요? 챗봇처럼 말로만 대화하던 AI를 넘어, 이제는 직접 눈으로 보고 움직이는 ‘로봇 AI’의 시대가 성큼 다가오고 있다고 해요. 갑자기 이런 소식을 들으면 “로봇이랑 챗봇이 뭐가 다르지?” 하고 어렵게 느껴지시죠? 오늘 그 궁금증을 아주 쉽게 풀어드릴게요!

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챗봇과 로봇, 무엇이 다를까요?

우리가 흔히 쓰는 챗봇은 인터넷에 쌓인 방대한 텍스트를 읽고 글을 만들어내는 방식이에요.
반면 로봇의 두뇌가 되는 기술은 ‘보고, 이해하고, 행동하는’ 과정을 하나로 합쳐야 해요.
챗봇은 대답이 틀려도 다시 물어보면 되지만, 로봇은 행동이 틀리면 물리적인 사고로 이어지기 때문에 훨씬 더 정밀하고 안전해야 한답니다.

왜 로봇은 GPU를 더 많이 필요로 할까요?

로봇이 실제 현실에서 수백만 번 넘어져가며 데이터를 모으는 것은 불가능에 가까워요.
그래서 가상 세계에서 수많은 시뮬레이션을 돌려 데이터를 미리 만들어내야 하는데요.
이 과정에서 텍스트 중심의 챗봇보다 훨씬 더 많은 컴퓨터 연산 능력, 즉 GPU가 필요하게 되는 것이죠.

한국 시장이 주목받는 이유

한국은 세계 최고 수준의 제조 현장과 다양한 산업 데이터를 가지고 있는 곳이에요.
특히 보안이 중요한 제조 및 공공 분야에서 철저한 데이터 관리를 바탕으로 한 인프라가 큰 경쟁력이 될 수 있어요.

주목해야 할 점

이번 소식은 우리에게 기술이 단순히 화면 속을 넘어 현실 세계로 들어오고 있음을 보여줘요. 앞으로의 AI 경쟁은 단순히 누가 더 말싸움을 잘하느냐가 아니라, 얼마나 안전하고 정교한 가상 환경을 만들어 현실의 로봇을 잘 뒷받침해 주느냐에 달려있답니다. 우리가 쓰는 스마트폰이나 컴퓨터처럼, 로봇을 움직이는 보이지 않는 인프라가 얼마나 탄탄한지 눈여겨보면 좋겠어요.

MemCurrent: Designing Persistent Memory for Production Agents

Wed, 21 Oct 2026 03:15:47 +0900

인공지능(AI) 에이전트를 실제로 써보면서 “이전 대화를 왜 이렇게 자주 까먹지?” 하고 답답하셨던 적 있으신가요?

우리가 일을 할 때 지난 실수를 기억하고 노하우를 쌓듯, AI도 똑똑하게 기억할 수 있다면 훨씬 유용할 텐데요. 오늘은 복잡한 AI 에이전트가 과거의 대화와 경험을 효율적으로 기억해 성능을 확 끌어올려 주는 기술인 MemCurrent에 대해 쉽게 알아볼게요!

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1. AI에게도 ‘기억력’이 중요한 이유

AI 에이전트를 만들 때 개발자들은 보통 ‘정확한 답변’과 ‘낮은 비용 및 속도’ 사이에서 고민하게 돼요.
모든 과거 대화를 다 기억하게 하면 비용이 너무 많이 들고, 반대로 다 잊어버리면 반복적인 실수를 하게 되죠.
핵심은 필요한 기억만 남기고, 어떻게 유지하며, 어떻게 활용할지 결정하는 것이랍니다.

2. MemCurrent의 두 가지 기억 창고

에피소드 기억: AI가 작업한 원본 대화 기록을 차곡차곡 쌓아두는 공간이에요.
파생 기억: 대화 속에서 중요한 내용만 쏙쏙 뽑아 정리한 구조화된 파일과 색인(목차)이에요.
이 두 가지를 조합해 AI가 시작할 때부터 자기가 무엇을 알고 있는지 파악할 수 있게 돕는답니다.

3. 세 가지 접근 방식의 조화

플러그인: 세션이 시작될 때 자동으로 기억 색인을 불러와요.
도구: AI가 필요할 때 직접 기억을 검색하거나 수정할 수 있어요.
오프라인 백그라운드 파이프라인: 뒤에서 혼자 묵묵히 기억을 정리하고 중복을 없애주는 똑똑한 역할을 해요.

4. 실제 테스트 결과는 어땠을까?

기존 방식이나 기억이 아예 없는 경우와 비교했을 때, 정확도와 효율성 면에서 훨씬 뛰어난 성과를 보여주었어요.
특히 복잡한 기업 업무 환경에서 AI가 예전 실수를 반복하지 않도록 막아주고, 처리 시간을 획기적으로 줄여주었답니다.

이용 방법 / 활용 방안

반복적인 작업 자동화에 활용하기: 매번 처음부터 설명해야 했던 업무 지침이나 규칙을 AI 기억 속에 저장해 두면, 다음부터는 긴 설명 없이도 알아서 척척 처리하게 만들 수 있어요.
실수 방지 노트로 쓰기: AI가 엉뚱한 실수를 했을 때 교훈을 기억하도록 설정해 두면, 똑같은 실수를 반복하는 확률을 크게 줄일 수 있답니다.
개발자가 아니더라도, 우리가 일상에서 쓰는 AI 비서가 내 취향이나 지난 대화 내용을 기억하고 맞춤형 답변을 주는 원리가 바로 이런 기술에서 비롯된다고 이해하시면 돼요.

AI가 과거의 경험을 바탕으로 점점 더 똑똑해지는 모습을 보니 신기하지 않으신가요? 여러분이라면 이 똑똑한 기억 기능을 일상 속 어떤 일에 가장 먼저 써보고 싶으신가요?

Introducing Agent Memory on Databricks

Wed, 21 Oct 2026 02:26:56 +0900

인공지능(AI) 비서랑 대화하다 보면, “아까 그 얘기 또 해야 하네?” 하고 답답했던 적 혹시 없으신가요?

AI가 지난 대화를 자꾸 까먹으면 매번 똑같은 설명과 교정을 반복하게 되죠. 개발자들도 이 문제를 해결하려고 머리를 싸매곤 했는데요. 이번에 데이타브릭스에서 AI가 사용자의 중요 정보와 선호도를 기억해 똑똑하게 일할 수 있도록 돕는 기능을 선보였어요. 어떤 내용인지 함께 살펴볼까요?

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AI에게 기억력이 필요한 이유

기억력이 없는 AI는 중요한 사실을 매번 새로 찾아내거나 사용자의 선호도를 잊어버리고, 이미 고쳐준 실수를 반복하는 문제가 있어요.
개발자들이 직접 기억장치를 만들려고 해도 어디에 저장하고 어떻게 불러와야 할지 복잡한 고민이 생기죠.
데이타브릭스는 이런 번거로움을 덜어주기 위해 AI가 핵심 사실과 작업 방식을 기억할 수 있는 기능을 내놓았어요.

똑똑하고 효율적인 기억 구조

데이타브릭스의 에이전트 메모리는 ‘MemCurrent’라는 최신 연구 아키텍처를 기반으로 만들어졌어요.
대화 내용을 자동으로 기록하고 불러오는 기능, AI가 필요할 때 꺼내 쓰는 도구, 그리고 백그라운드에서 기억을 깔끔하게 정리해 주는 똑똑한 파이프라인이 합쳐져 있답니다.
내부 테스트 결과, 이 기억 구조를 적용한 AI는 실제 업무에서 성공 확률이 약 3배 높아졌고 사용하는 데이터 양도 31% 줄었다고 해요.

안정적이고 빠른 실행 환경

이 모든 기능은 레이크베이스(Lakebase) 기반으로 작동해서 속도가 매우 빠르고 안정적이에요.
별도의 복잡한 시스템을 따로 구축할 필요 없이 기존 작업 환경에서 바로 활용할 수 있는 것이 큰 장점이죠.
이미 자연어 분석 서비스인 지니(Genie)에도 이 기술이 적용되어 안정성을 입증받았어요.

이용 방법 / 활용 방안

기존 에이전트에 기억 더하기: 개발 도구(CLI)를 활용하면 단 몇 분 만에 기존 에이전트나 새로 만드는 에이전트에 기억 기능을 붙일 수 있어요.
맞춤형 서비스 경험하기: 사용자와의 이전 대화 내용을 기억하기 때문에, 다음 접속부터는 AI가 내 취향과 이전 작업 내역을 반영해 훨씬 자연스럽고 개인화된 답변을 제공해요.
실무 적용 검토하기: 데이타브릭스의 에이전트 개발 플랫폼을 통해 데모 수준에 머물던 AI 기능을 실제 업무와 일상생활에 유용한 수준으로 업그레이드해 볼 수 있어요.

AI가 매번 내 지난 대화를 기억하고 알아서 척척 맞춰준다면 업무 속도가 훨씬 빨라질 것 같죠? 여러분이라면 이 기억하는 AI 기능을 어떤 일에 가장 먼저 써보고 싶으신가요?

Voxtral 3

Tue, 20 Oct 2026 21:00:22 +0900

목소리로 AI와 자연스럽게 대화하는 영화 같은 장면, 이제 익숙하시죠? 하지만 실제로 컴퓨터가 내 말을 찰떡같이 알아듣고, 감정을 담아 대답하고, 복잡한 예약까지 한 번에 처리하게 만드는 일은 기술적으로 꽤 까다로웠답니다.

갑자기 이런 최신 AI 소식 들리면 왠지 복잡하고 어렵게 느껴지시죠? 걱정 마세요! 오늘 소개해 드릴 기술은 우리 일상 속에서 어떻게 쓰이게 될지 아주 쉽게 정리해 드릴게요.

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1. 귀는 쫑긋, 말은 자연스럽게: 음성 인식과 합성

귀가 아주 밝아졌어요: 50개 이상의 언어를 완벽하게 알아듣는 음성 인식 기능을 갖추고 있어요. 누가 말을 했는지(화자 분리) 척척 구분하고, 전문 용어도 척 알아듣는답니다.
감정이 살아있는 목소리: 35개 이상의 언어와 다양한 방언을 지원하는 음성 합성 기능이에요. 상황에 맞게 목소리의 톤이나 빠르기를 조절해서 사람처럼 자연스럽게 대화할 수 있죠.

2. 말 한마디로 척척: 실시간 음성 에이전트

기다릴 필요 없는 실시간 대화: 듣기, 생각하기, 말하기가 실시간으로 매끄럽게 이어져서 대답이 늦어답답할 일이 없어요.
내 일처럼 척척 해결: 전화나 웹상에서 실시간으로 대화하면서 필요한 정보를 찾거나, 시스템과 연동해 예약을 잡는 등의 복잡한 일도 알아서 처리해 준답니다.

3. 내 목소리 그대로, 내 서버에서 안전하게

나만의 목소리 복제: 단 30분의 음성 파일만 있으면 고유한 목소리의 특징이나 감정선까지 그대로 재현해 주는 기능도 담겼어요.
철저한 데이터 보안: 유럽 등에 위치한 안전한 API를 쓰거나, 아예 기업 자체 서버에 직접 설치해서 쓸 수 있어서 민감한 대화 내용도 안심하고 지킬 수 있어요.

이용 방법 / 활용 방안

이번에 나온 기술은 꼭 개발자가 아니더라도 우리 주변에서 아주 유용하게 쓰일 수 있어요. 예를 들어, 고객센터에 전화했을 때 대기 시간 없이 AI가 내 목소리의 감정과 의도를 파악해 바로 예약이나 환불 처리를 도와주는 스마트한 상담원으로 활용될 수 있답니다.

Introducing Eleven Realtime: a simpler way to build natural voice agents

Tue, 20 Oct 2026 21:00:00 +0900

안녕하세요 독자님들! AI 목소리 기술 소식 들으면 왠지 복잡하고 어렵게 느껴지시죠? 오늘은 자연스러운 목소리로 대화하는 AI를 훨씬 쉽게 만들 수 있는 새로운 기술 소식을 가지고 왔답니다. 복잡한 과정 없이 바로 대화할 수 있는 음성 에이전트 모델이 나왔다고 해요. 어떤 내용인지 함께 가볍게 살펴볼까요?

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1. 음성 에이전트 제작을 쉽게 만드는 모델 등장 🗣️

자연스러운 목소리로 대화하는 에이전트를 만들려면 음성 인식, 대화 타이밍, AI 두뇌, 음성 합성 등 여러 기술을 하나로 합쳐야 해서 복잡했어요.
일레븐랩스에서 이런 복잡한 과정을 없애고 90개 이상의 언어와 1만 7천 개 이상의 목소리를 지원하는 새로운 실시간 음성 모델을 선보였답니다.

2. 목적에 따라 골라 쓰는 두 가지 버전 ⚡

미니 버전은 비용이 적게 들고 자연스러운 대화가 가능해 AI 비서나 선생님, 대화형 캐릭터에 가장 알맞아요.
맥스 버전은 복잡한 작업을 처리할 수 있어서 고객 응대나 여러 단계의 업무 처리가 필요한 곳에 어울려요.

3. 성능과 속도 모두 잡은 결과

음성 추론 능력을 테스트한 결과 맥스 버전은 98.8퍼센트, 미니 버전은 75.9퍼센트의 정답률을 기록했어요.
말하기 시작하는 속도도 맥스는 평균 0.57초, 미니는 0.62초로 빠르며, 사람처럼 자연스럽게 대화하고 끼어드는 능력을 테스트한 지표에서도 높은 점수를 받았어요.

이용 방법 / 활용 방안

일레븐에이전트 플랫폼 활용하기: 에이전트를 만들거나 기존 에이전트를 열어 드롭다운 메뉴에서 실시간 모델을 선택하면 바로 이용할 수 있어요. 전화, 웹, 왓츠앱 등 다양한 채널과 지식 베이스 기능을 함께 쓸 수 있답니다.
실시간 API 연동하기: 이미 오픈에이전트의 실시간 API 코드를 가지고 있다면, 코드 내의 주소와 모델 이름만 바꿔서 빠르고 쉽게 적용해 볼 수 있어요.

자연스러운 대화가 가능한 음성 AI 기술, 여러분이라면 일상 속 어떤 순간에 가장 먼저 써보고 싶으신가요?

Trinity Logistics gets 25% higher margins on shipments booked with ElevenAgents

Tue, 20 Oct 2026 21:00:00 +0900

물류 회사가 AI를 도입해서 업무를 척척 해내고 있다는 소식, 혹시 들어보셨나요? 복잡한 물류 시스템 이야기를 들으면 왠지 머리가 아프고 어렵게 느껴지시죠? 하지만 걱정하지 마세요. 오늘 전해드릴 이야기는 기술적인 내용보다 우리 일상과 일하는 방식의 변화에 더 가깝답니다. 함께 가볍게 살펴볼까요? 🚚

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사람 중심의 철학을 지키는 물류 회사

미국의 물류 회사인 트리니티 로지스틱스는 사람과의 관계를 무엇보다 중요하게 생각하는 곳이에요. 화물 운송을 연결하는 과정에서 따뜻한 소통을 강조해왔죠. 그런데 최근 늘어나는 전화 문의를 감당하기 위해 일레븐랩스의 인공지능 솔루션인 일레븐에이전트를 도입했어요. 전화 상담을 자동화하여 운송사들이 대기 시간 없이 바로 예약을 마칠 수 있도록 시스템을 바꿨답니다.

How to continue a GitHub Copilot app session in VS Code

Tue, 20 Oct 2026 03:47:22 +0900

안녕하세요 여러분! 🤖 AI 도구로 코딩하다가 세부적인 수정을 위해 편집기로 넘어갈 때, 대화 내용을 처음부터 다시 설명해야 해서 번거로우셨던 적 있으신가요? 오늘은 깃허브 코파일럿 앱에서 하던 작업을 비주얼 스튜디오 코드로 끊김 없이 가져와서 이어하는 아주 유용한 방법을 소개해 드릴게요!

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1. 코파일럿 앱에서 VS Code로 세션 열기

코파일럿 앱에서 작업이 끝나면 대화 내용과 수정된 파일, 작업 계획까지 그대로 유지된 상태를 확인합니다.
세션 메뉴에서 VS Code에서 열기를 선택하면, 연결된 프로젝트가 VS Code에서 바로 열리며 사이드바에 기존 세션이 그대로 나타납니다.
처음부터 다시 대화를 시작하거나 기록을 복사할 필요가 없어 매우 편리해요.

2. 코드 변경 사항 검토와 추가 대화

VS Code의 소스 제어 뷰에서 변경된 파일들을 줄 단위로 꼼꼼하게 살펴봅니다.
코파일럿이 왜 이런 방식을 선택했는지 궁금하다면 사이드바에서 이유를 물어볼 수 있어요.
맥락이 유지되기 때문에 처음부터 다시 설명할 필요 없이 바로 추가 수정이나 질문을 이어갈 수 있습니다.

3. 직접 수정 및 로컬 테스트

손으로 직접 수정하는 게 더 빠른 부분은 VS Code에서 바로 편집할 수 있습니다.
통합 터미널을 열어 테스트를 실행하고, 로컬 서버를 통해 브라우저에서 결과를 직접 눈으로 확인해 보세요.
UI 변경 사항이나 에러 상태 등을 꼼꼼하게 체크한 뒤, 필요하다면 코파일럿에게 추가 테스트 작성을 부탁할 수도 있답니다.

4. 최종 마무리와 푸시

모든 작업이 완료되면 최종 변경 사항을 다시 한번 꼼꼼하게 검토합니다.
소스 제어 뷰나 터미널을 이용해 커밋하고 푸시하면, 기존에 연결되어 있던 풀 리퀘스트에 바로 반영됩니다.
파일을 다른 폴더로 복사하거나 브랜치를 수동으로 연결할 필요가 없어서 작업 흐름이 아주 깔끔해요.

이용 방법 / 활용 방안

역할 분담으로 효율 높이기: 반복적이거나 큰 규모의 작업은 코파일럿 앱에 맡겨두고, 꼼꼼한 코드 검토와 미세 조정, 로컬 테스트는 익숙한 편집기인 VS Code로 넘어와서 직접 진행해 보세요.
번거로운 반복 작업 줄이기: 앱과 편집기를 오갈 때 맥락이 끊기지 않기 때문에, AI가 해둔 작업을 바탕으로 곧바로 이어서 세부적인 마무리를 할 수 있습니다.

여러분이라면 코파일럿 앱에서 작업하던 내용을 가져와서 어떤 프로젝트를 가장 먼저 완성해보고 싶으신가요?

Accelerating the search for antimicrobial peptides with Google Antigravity

Fri, 16 Oct 2026 01:08:03 +0900

요즘 뉴스를 보면 세균이 항생제에 버텨내는 문제 때문에 걱정이 많다는 이야기, 한 번쯤 들어보셨죠?

새로운 항생제를 찾는 일이 원래는 시간도 아주 오래 걸리고 복잡한 과정이라는데요. 구글이 이 과정을 훨씬 쉽게 만들어줄 똑똑한 도구를 선보였다고 해요. 복잡한 과학 이야기가 될까 봐 걱정되시나요? 걱정 마세요! 오늘 아주 쉽게 풀어드릴게요. 🦠

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1. 새로운 항생제가 필요한 이유와 ‘항균 펩타이드’

세균이 항생제에 내성을 가지게 되면서, 2050년에는 전 세계적으로 매년 수백만 명이 위험에 처할 수 있다는 경고가 나오고 있어요.
이를 막기 위해 전통적인 항생제 대신 주목받는 것이 바로 **‘항균 펩타이드(AMP)’**랍니다.
이 물질은 세균의 약점을 자연스럽게 공격하도록 진화해 와서, 세균이 내성을 쉽게 갖추기 어렵다는 장점이 있어요.

2. 숨겨진 단백질을 찾아내는 ‘ProtNLM’

전 세계 데이터베이스에는 수많은 아미노산 서열이 쌓여 있지만, 어떤 기능을 하는지 밝혀지지 않은 채 ‘단백질의 암흑 물질’처럼 남아있는 것들이 많아요.
구글은 아미노산 서열의 언어를 읽어내어 기능을 예측하는 딥러닝 모델 **‘ProtNLM’**을 개발했어요.
이 모델 덕분에 연구원들은 이름조차 없던 수백만 개의 데이터 속에서 유용한 단백질 기능을 정확하게 예측해낼 수 있게 되었죠.

3. AI와 연구원의 팀플레이, ‘구글 안티그래비티’

구글의 개발 플랫폼인 **‘구글 안티그래비티’**는 생물학자들이 빠르고 쉽게 유망한 타깃을 찾을 수 있도록 돕는 과학 작업대예요.
연구원이 방향을 제시하고 질문을 던지면, AI 에이전트는 복잡한 데이터베이스 조회와 구조 분석 등 손이 많이 가는 일을 척척 도맡아 해준답니다.
며칠씩 걸리던 데이터 검색 작업을 이제는 하나의 매끄러운 세션 안에서 끝낼 수 있게 되었어요.

4. 한눈에 보는 3D 캔버스와 연구 가속화

안티그래비티 안에는 **‘생체분자 구조 뷰어’**라는 3D 시각화 도구가 쏙 들어가 있어요.
연구원과 AI가 3D 화면을 함께 보면서 특정 부위를 짚어 가며 이야기를 나누고, 바로바로 의견을 주고받을 수 있죠.
예전에는 여러 프로그램을 따로 쓰며 복잡하게 거쳐야 했던 과정들이 한곳으로 모이면서, 과학자들이 실험에 더 집중할 수 있는 환경이 만들어졌어요.

이용 방법 / 활용 방안

이번 소식은 직접 실험을 하는 과학자들을 위한 기술이지만, 우리에게 주는 시사점도 분명해요.

How Postman runs Agent Mode for 40 million developers on Amazon Bedrock

Sat, 10 Oct 2026 00:35:02 +0900

API 테스트나 문서 작업할 때 정말 유용하게 쓰이는 포스트맨(Postman), 다들 한 번쯤 들어보셨죠?

오랫동안 개발자들의 필수 도구였던 이 포스트맨이 무려 4000만 명의 사용자를 위한 AI 기능인 **‘에이전트 모드(Agent Mode)’**를 도입했다고 해요. 🤖

데모용 AI를 만드는 것과 전 세계 수천만 명이 쓰는 실서비스에 AI를 적용하는 것은 하늘과 땅 차이일 텐데요. 오늘 포스트맨이 아마존 베드락(Amazon Bedrock)을 활용해 이 거대한 기술적 허들을 어떻게 넘었는지 아주 쉽게 정리해 드릴게요!

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1. 화면 대신 ‘데이터’를 이해하게 만들기

포스트맨은 지난 11년 동안 사람이 마우스로 탭을 열고 사이드바를 누르며 쓰는 인터페이스였어요. 하지만 AI 에이전트는 화면을 보는 게 아니라 데이터를 기반으로 생각해야 하죠. 그래서 팀은 AI가 화면 조작을 흉내 내지 않고, 백그라운드에서 직접 API를 다룰 수 있도록 구조를 바꾸었답니다.

Into the Omniverse: How Developers Turn Ideas Into Simulations With Frontier AI Agents

Fri, 09 Oct 2026 06:06:35 +0900

복잡한 아이디어를 가상 세계로 뚝딱 만들어내는 이야기, 평소에 상상만 해보셨나요? 🤖

갑자기 이런 기술 소식을 들리면 왠지 어렵게 느껴지시죠? 하지만 걱정 마세요. AI와 가상현실 기술이 어떻게 우리의 상상을 현실로 만들어가고 있는지, 아주 쉽고 재미있게 정리해 드릴게요!

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### AI와 말로 소통하며 만드는 시뮬레이션

개발자들은 이제 말로 지시하는 AI 에이전트와 엔비디아의 기술(옴니버스 라이브러리)을 함께 활용해 가상 공간을 만들고 있어요.
복잡한 코딩을 길게 칠 필요 없이, 자연어로 수정 방향을 알려주면 AI가 척척 결과물을 만들어낸답니다.

### 로봇과 자율주행 테스트를 더 똑똑하게

휴머노이드 로봇: AI의 도움으로 창고 작업을 수행하는 로봇이나, 장애물을 넘는 스포츠 로봇의 움직임을 가상으로 미리 테스트해 볼 수 있어요.
자율주행과 센서 검증: 샌프란시스코 도로를 본뜬 가상 환경에서 날씨나 조명을 바꿔가며 자율주행 모델을 시험하고, 실제 센서 데이터와 얼마나 일치하는지 꼼꼼하게 비교합니다.

### 우주정거장부터 자동차 부품까지 실시간 구현

우주정거장 3D 모델에 실시간 데이터를 연결해 웹브라우저로 보거나, 자동차 부품을 분해할 수 있는 로봇용 공구를 가상으로 설계할 수 있어요.
카메라로 찍은 방 안의 모습을 편집 가능한 가상 스튜디오로 뚝딱 바꿔서 문이나 서랍이 잘 열리는지 테스트하기도 한답니다.

이용 방법 / 활용 방안

실제 업무와 아이디어 검증에 활용하기: 꼭 개발자가 아니더라도, 머릿속에만 있던 아이디어를 가상 공간에서 먼저 실험해보고 싶을 때 이 기술을 참고할 수 있어요.
시행착오 줄이기: 제품을 직접 만들거나 로봇을 현장에 배치하기 전에, 가상 시뮬레이션을 통해 미리 문제점을 발견하고 수정 비용을 아끼는 방안으로 활용된답니다.

여러분은 AI와 함께 가상 세계를 만드는 이런 기술을 보니 어떤 생각이 드시나요? 신기하기도 하고 내 일상엔 어떻게 다가올지 궁금해지기도 하죠? 😊

Pay-per-inference for AI agents: How BlockRun and Incarna use Amazon Bedrock AgentCore payments

Fri, 09 Oct 2026 03:33:29 +0900

AI 에이전트가 스스로 일하다가 필요한 서비스를 직접 결제할 수 있다면 믿으시겠어요? 🤖 오늘은 AI가 스스로 소액 결제를 안전하게 처리할 수 있게 해주는 최신 기술 소식을 전해드릴게요!

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1. AI 에이전트의 소액 결제 고민 해결

AI 에이전트가 작업을 수행하려면 모델 추론이나 웹 콘텐츠 접근 등 다양한 서비스를 이용해야 해요. 이때 발생하는 비용은 건당 1센트도 안 되는 아주 적은 금액인 경우가 많죠. 하지만 기존 신용카드 시스템은 이런 초소액 결제에 맞지 않고, 에이전트가 스스로 돈을 쓰게 하려면 결제 프로토콜 구축부터 지출 제한까지 복잡한 문제를 해결해야 했어요. ‘아마존 베드락 에이전트코어 페이먼츠(Amazon Bedrock AgentCore payments)‘는 바로 이 번거로움을 덜어주는 관리형 서비스랍니다.

AI 에이전트가 온라인 여행 시장을 재편한다…승자와 패자는?

Sun, 04 Oct 2026 18:21:24 +0900

요즘 AI가 못 하는 게 없다는 이야기, 정말 자주 들으시죠? ✈️ 그런데 우리가 자주 쓰는 호텔 예약 사이트나 여행 앱들도 AI 때문에 큰 변화를 앞두고 있다고 해요.

갑자기 이런 소식 들리면 복잡하게 느껴지시죠? 걱정 마세요! 오늘 그 내용을 아주 쉽고 재미있게 정리해 드릴게요.

전체 글 정리

1. AI 에이전트의 등장, 기존 여행사의 위기 🤖

여행 검색부터 가격 비교, 예약까지 알아서 해주는 AI 에이전트가 나타났어요.
부킹홀딩스나 익스피디아 같은 대형 온라인 여행사(OTA)들이 에어비앤비보다 더 큰 장기적 위험에 노출되어 있다고 분석돼요.
당장은 AI를 통해 예약이 들어오면 고객 유치 비용을 아끼는 효과가 있지만, 장기적으로는 기존 여행사들에게 세 가지 큰 위험(중개 기능 약화, 수수료율 압박, 가격 경쟁 심화)을 가져올 수 있어요.

2. 왜 대형 여행사들이 위협받을까요?

AI 에이전트는 호텔과 공급업체를 직접 검색할 수 있어서, 여러 숙박 상품을 모아두던 기존 여행사의 경쟁 우위가 줄어들 수 있어요.
높은 수수료를 주는 상품으로 고객을 유도해 매출을 올리던 방식이, 고객 선호도를 우선시하는 AI 때문에 타격을 입을 수 있죠.
실제 2026년 미국 검색 결과, 대형 여행사들이 최저가를 제시한 경우는 15%에 불과한 반면, 소규모 여행사는 77%에 달해 AI 환경에서 더 유리할 수 있어요.

3. 에어비앤비는 왜 비교적 안전할까요?

에어비앤비는 전체 숙소 900만 개 중 약 70%가 독점 매물이라, AI가 다른 곳에서 똑같은 숙소를 찾기 어려워요.
전체 웹 트래픽의 45%가 직접 유입되기 때문에 광고비 의존도가 낮고, 게스트의 90%가 호스트와 메시지를 주고받으며 플랫폼 내에 머물러요.
결국 AI 에이전트가 어떤 수익 모델(이용자 유료 방식 vs 광고 기반 모델)을 택하느냐에 따라 기존 여행 유통 구조에 미치는 영향이 달라질 거예요.

이용 방법 / 활용 방안

스마트한 여행 준비하기: 앞으로 AI가 추천해 주는 여행 서비스를 이용할 때, 단순히 유명 사이트만 믿기보다는 AI를 통해 더 숨겨진 최저가를 찾아보는 똑똑한 소비자가 되어 보세요.
플랫폼의 독점력 주목하기: 여행 서비스를 고를 때, 그곳에서만 예약할 수 있는 독점 상품이나 차별화된 매물이 있는지 살펴보는 것도 좋은 팁이랍니다.

여러분은 AI가 예약을 대신 해주는 세상이 오면 어떻게 이용하고 싶으신가요?