
현재 LLM 기반 에이전트는 기억력이 부족하고 모든 작업을 처음부터 다시 시작하는 문제가 있다. LifelongAgentBench는 지속적 학습을 평가하기 위한 벤치마크로, 지난 경험을 통해 학습할 수 없는 상태인 LLM 기반 에이전트들의 한계를 보완하고 일반 지능으로 나아가는 진정한 발전을 목표로 한다.
현재 LLM 기반 에이전트는 기억력이 부족하고 모든 작업을 처음부터 다시 시작하는 문제가 있다. LifelongAgentBench는 지속적 학습을 평가하기 위한 벤치마크로, 지난 경험을 통해 학습할 수 없는 상태인 LLM 기반 에이전트들의 한계를 보완하고 일반 지능으로 나아가는 진정한 발전을 목표로 한다.
인공지능 모델을 사용하여 생성된 딥페이크가 어떻게 만들어지는지, 주로 사용되는 AI 아키텍처인 GANs와 autoencoders에 대해 설명하고 있다. 이러한 딥페이크가 선거 정보 조작에 어떤 영향을 미칠 수 있는지에 대한 법적 책임에 대해 다룬다.
씨스코의 최신 적극적 AI 보고서는 적극적 AI의 발전으로 B2B 기술 내 고객 경험(CX) 패러다임이 심변하고 있음을 제공. AI 에이전트는 자율적 의사 결정, 맥락 인식 및 적응 학습으로 특징 지어져 CX를 근본적으로 재구성하며, 이전에 이루기 어려웠던 정도의 개인화, 적극성 및 예측 능력을 제공한다.
이 튜토리얼에서는 Lyzr을 활용하여 YouTube 비디오 트랜스크립트를 추출, 처리, 분석하는 간소화된 방법을 소개합니다. Lyzr의 직관적인 챗봇 인터페이스와 youtube-transcript-api, FPDF를 결합하여 사용자는 비디오 콘텐츠를 구조화된 PDF 문서로 변환하고 동적 분석을 수행할 수 있습니다.
이 튜토리얼에서는 Anthropic의 Claude API와 완벽하게 통합된 간소화된 그래프 기반 AI 오케스트레이션 프레임워크인 LangGraph의 구현에 대한 실용적인 가이드를 제공합니다. Google Colab에 최적화된 자세하고 실행 가능한 코드를 통해 개발자들은 간결한 답변 생성, 응답의 분석, AI 워크플로우 시각화 등을 수행하는 상호 연결된 노드로 AI 워크플로우를 구축하는 방법을 학습합니다.
구글이 NotebookLM 모바일 앱을 출시했다. 이 앱은 사용자의 포켓으로 맞춤 학습과 콘텐츠 통합을 제공하며 이동성, 문맥 인식 및 상호 작용 기능을 결합한 새로운 기능을 소개했다.
NVIDIA의 Joey Conway와의 인터뷰에서 오픈 소스 대형 언어 모델인 Llama Nemotron Ultra 및 Parakeet에 대한 흥미로운 작업에 대해 이야기했습니다.
LangGraph와 NetworkX를 사용하여 자동화된 지식 그래프 파이프라인을 구축하는 방법에 대해 안내하는 튜토리얼. 지능적 에이전트들이 데이터 수집, 개체 추출, 관계 식별, 개체 해결, 그래프 유효성 검사 등의 작업을 협업적으로 수행하는 과정을 모의한다.
본 튜토리얼에서는 Lovable.dev를 사용하여 현대적이고 세련된 AI 블로깅 웹사이트를 만들고 게시하는 과정을 단계별로 안내합니다. Lovable.dev는 웹사이트 생성을 간단하게 만들어주며 사용자가 AI와 기술과 같은 특정 niche에 맞게 시각적으로 매력적이고 반응 형 웹 페이지를 손쉽게 개발할 수 있도록 돕습니다. 홈페이지를 빠르게 구축하는 방법, 대화형 구성 요소 통합 방법 등을 설명할 것입니다.
구글이 AI 에이전트 시스템 개발 전문가를 위한 76페이지 화이트페이퍼를 발표했다. 에이전트 평가, 다중 에이전트 협업, RAG의 진화 등에 중점을 두고 에이전트를 대규모로 운영하는 데 초점을 맞췄다.
구글 코랩과 그라디오 인터페이스를 활용해 안정성 AI의 세 가지 확산 모델을 비교하고 창의적인 이미지 생성하는 방법을 알아본다. 세 강력한 파이프라인을 비교하고 빠른 프롬프트 반복과 GPU 가속을 경험할 수 있다.
대규모 언어 모델(LLM) 기반 에이전트를 운영 환경에 배치하면 종종 신뢰성 문제가 발생한다. 에이전트의 실패 원인을 정확히 식별하고 선행적인 자가 수정 메커니즘을 구현하는 것이 중요하다. Atla의 최근 분석에 따르면, τ-Bench 벤치마크에서 얻은 세부적인 인사이트는 에이전트의 실패에 대해 전통적인 집계 성공 지표를 넘어 Atla의 EvalToolbox 접근법을 강조한다.
이 튜토리얼에서는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)의 실용적인 구현을 안내하며, ModelContextManager를 구축하여 Google Colab과 같은 환경에서 대규모 언어 모델을 다룰 때 발생하는 컨텍스트 관리의 중요성과 효율적인 방법을 다룹니다.
Arcad는 LangGraph 에이전트를 정적 대화형 인터페이스에서 동적인, 행동 중심 어시스턴트로 변환시켜주는 풍부한 도구 모음을 제공한다. 이 튜토리얼에서는 ArcadeToolManager를 초기화하고 Web.ScrapeUrl과 같은 개별 도구나 전체 툴킷을 가져오는 방법을 배운다.
씨티은행의 최신 ‘에이전틱 AI 금융 및 ‘나를 대신해 해라’ 경제’ 보고서에서는 금융 서비스에서 진행 중인 중요한 패러다임 변화를 탐구한다. 이 보고서는 룰 기반 지침에 의존하는 기존 AI 시스템과는 다르게, 에이전틱 AI는 자율성을 갖추어 직접적인 인간 개입 없이 미리 예방적으로 행동하고 의사 결정을 내리며 다단계 워크플로우를 실행한다.
구글이 Gemini API를 통해 접근 가능한 AI 모델인 Gemini 2.5 Flash를 소개했다. Gemini 2.0 Flash의 기초를 바탕으로 하면서 추론 능력을 향상시키고 속도와 비용 효율성에 중점을 둔다. Gemini의 주요 기능 중 하나는 조정 가능한 사고 예산과 하이브리드 추론이다.
LLM 평가는 인공지능의 신뢰성과 유용성을 높이는 데 중요하며, 이를 위한 튜토리얼에서는 철저하고 다양한 방법론을 제시한다.
MIT의 BioMicro Center 소속인 Stuart Levine은 부서 연구원들을 시스템 생물학의 최전선에 두고 있습니다.