2025년 4월 29일 화요일
오늘의 신문
2025년 4월 29일 화요일 오늘의 신문
PraisonAI Agent 프레임워크를 활용한 완전 자율 데이터 분석 파이프라인 구축: 코딩 구현

PraisonAI 에이전트가 데이터 분석을 완전 자율, AI 주도 파이프라인으로 발전시키는 방법을 보여주는 튜토리얼. 자연어 프롬프트 몇 개로 워크플로우의 각 단계를 조정하여 CSV 또는 Excel 파일을 로드하고 행 필터링, 트렌드 요약, 사용자 정의 필드별 그룹화, 피벗 테이블, 결과를 익스포트하는 방법을 학습할 수 있음.

2025년 4월 27일 오후 3시 38분
Claude 데스크톱에서 로컬 지식 그래프를 활용한 영속 메모리 구현

지식 그래프 메모리 서버를 사용하여 Claude 데스크톱은 여러 채팅을 통해 사용자에 대한 정보를 기억하고 조직화할 수 있습니다. 이를 통해 Claude는 서로 다른 정보 간의 관계를 이해하고 개인화된 응답을 제공할 수 있습니다.

2025년 4월 26일 오후 10시 59분
구글 AI, 산업 전반에 걸친 601가지 실제 세계 생성 AI 사용 사례 공개

구글 클라우드가 세계 최고 기관들로부터 601가지 실제 세계 생성 AI 사용 사례 compendium을 공개했다. 지난해 구글 클라우드 넥스트 2024에서 공유한 101가지 사용 사례에서 6배로 확장된 이번 공개는 GenAI 기술이 폭발적인 속도로 발전하고 있음을 보여준다.

2025년 4월 26일 오후 6시 29분
복잡한 다중 에이전트 시스템을 구축하기 위한 오픈 소스 IDE인 로우보트 만나보기

로우보트는 다중 에이전트 시스템의 구축, 디버깅, 배포를 가속화하는 오픈 소스 IDE로, OpenAI Agents SDK를 기반으로 하며 MCP 서버와 연결되어 다중 에이전트 AI 워크플로를 구축할 수 있다.

2025년 4월 24일 오후 1시 21분
PydanticAI 에이전트, Pydantic v2 및 SQLite 데이터베이스를 사용하여 에이전틱 AI‑기반 비동기 티켓 보조 프로그램 구축하는 코딩 가이드

PydanticAI 라이브러리를 활용해 티켓 보조 프로그램을 만드는 튜토리얼. Pydantic v2 모델로 데이터 규칙 정의, SQLite 데이터베이스에 티켓 저장, Python의 uuid 모듈로 고유 식별자 생성. 티켓 생성 및 상태 확인을 위한 두 개의 에이전트 사용.

2025년 4월 22일 오후 3시 32분
Atla AI, 목적에 맞게 구축된 LLM 판사의 로컬 인터페이스인 Atla MCP 서버 소개

Atla의 강력한 LLM 판사 모델을 Model Context Protocol (MCP)을 통해 노출시키는 Atla MCP 서버가 AI 시스템 개발의 중요한 측면인 LLM 출력의 신뢰성 있는 평가를 지원한다.

2025년 4월 22일 오전 11시 17분
LLMs는 여전히 의학 자료를 신뢰할 수 없을 정도로 언급하는 데 어려움을 겪고 있음: 스탠포드 연구진이 AI 생성 응답에서 사실적인 지원을 감사하기 위한 SourceCheckup을 소개

LLMs가 의료 분야에서 중요해지면서 신뢰할 수 있는 소스가 그들의 결과물을 뒷받침하는 것이 점점 중요해지고 있다. 아직 FDA가 임상 의사 결정에 승인한 LLM은 없지만, GPT-4o, Claude, MedPaLM과 같은 최고 모델은 USMLE과 같은 표준 시험에서 의사를 능가했다. 이러한 모델들은 이미 정신 건강과 같은 현실적 상황에서 활용되고 있다.

2025년 4월 21일 오후 4시 51분
바이트댄스, 강력한 비전-언어 모델을 기반으로 한 오픈소스 다중모달 AI 에이전트 UI-TARS-1.5 공개

바이트댄스가 GUI 상호작용 및 게임 환경에 초점을 맞춘 최신 다중모달 에이전트 프레임워크인 UI-TARS-1.5를 공개했다. 화면 콘텐츠를 인식하고 대화형 작업을 수행할 수 있는 비전-언어 모델로 설계된 UI-TARS-1.5는 GUI 자동화 및 게임 추론 벤치마크 영역에서 지속적인 개선을 선보이며 선도적인 모델들을 능가하고 있다.

2025년 4월 21일 오전 3시 09분
Google Colab에서 Playwright를 활용한 브라우저 주도 AI 마스터하기

이 튜토리얼에서는 Google Colab 내에서 브라우저 주도 AI 에이전트의 기능을 활용하는 방법을 배우게 됩니다. Playwright의 headless Chromium 엔진과 browser_use 라이브러리의 높은 수준의 Agent 및 BrowserContext 추상화를 활용하여 웹사이트를 자동으로 탐색하고 데이터를 추출하며 복잡한 작업을 자동화할 것입니다.

2025년 4월 20일 오후 4시 31분
Meta AI, 협업 추론자 (코랄)를 소개합니다: LLM에서 협업 추론 기술을 평가하고 향상시키기 위해 특별히 설계된 AI 프레임워크

대형 언어 모델(Large language models, LLMs)은 질문 응답 및 구조적 추론과 같은 단일 에이전트 작업에서 놀라운 능력을 보여주었지만, 협업적으로 추론하는 능력은 여전히 미발달 상태입니다. Meta AI는 협업 추론자인 Coral을 소개하여 다수의 에이전트가 상호 작용하고 의견 충돌을 해결하며 해결책을 도출하는 능력을 향상시키는 AI 프레임워크를 특별히 설계했습니다.

2025년 4월 20일 오전 2시 15분
Model Context Protocol (MCP) 대 Function Calling: AI 통합 아키텍처 심층 탐구

대규모 언어 모델(Large Language Models, LLMs)과 외부 도구, 응용프로그램, 데이터 원본의 통합은 점점 더 중요해지고 있다. Model Context Protocol (MCP)와 Function Calling은 모델과 외부 시스템 간의 원활한 상호작용을 달성하기 위한 두 가지 중요한 방법이다. 두 접근 방식은 AI 모델의 실용적 능력을 확장하기 위해 목표를 두지만, 아키텍처 측면에서 근본적으로 다르다.

2025년 4월 18일 오후 5시 52분
OpenAI, 실제 응용을 위한 LLM 에이전트 구축 실무 안내서 발표

OpenAI가 엔지니어링 및 제품 팀을 위해 자율 AI 시스템 구현을 탐색하는 실무 안내서를 게시했다. 실제 배치 사례를 바탕으로 한 이 가이드는 적합한 사용 사례 식별, 에이전트 아키텍처 구성, 안전성과 신뢰성을 보장하기 위한 견고한 보호장치 내장에 대한 체계적 접근 방식을 제공한다.

2025년 4월 18일 오전 2시 46분