1️⃣ AI 에이전트란 무엇인가?많은 사람들이 AI를 떠올리면 챗봇을 생각합니다.예를 들면질문 → 답변코드 요청 → 코드 생성하지만 AI 에이전트는 조금 다릅니다.AI가 목표를 받고 여러 작업을 스스로 수행하는 시스템예를 들어 목표: 경쟁사 시장 조사 보고서 작성 AI 에이전트는 다음을 수행합니다.1️⃣ 인터넷 검색2️⃣ 관련 기사 분석3️⃣ 데이터 정리4️⃣ 보고서 작성즉 단순 답변이 아니라 “작업 수행” 중심 AI입니다.2️⃣ AI 에이전트가 주목받는 이유최근 AI 산업에서는 Agentic AI라는 용어가 많이 등장합니다.이 개념은 다음과 같은 특징을 가집니다.✔ 목표 기반 실행사용자가 목표만 제시하면 AI가 작업을 나누어 수행합니다.✔ 도구 사용 능력AI는 다양한 도구를 활용합니다.예시웹 검색데이터..
1️⃣ RAG란 무엇인가?RAG는 Retrieval Augmented Generation의 약자입니다.쉽게 말하면LLM + 기업 데이터 검색 시스템입니다.기존 AI 방식은 이렇게 동작했습니다.사용자 질문 → AI 모델 → 답변 하지만 기업 환경에서는 문제가 있습니다.최신 정보 부족사내 데이터 접근 불가환각(Hallucination) 발생그래서 등장한 것이 바로 RAG 구조입니다.사용자 질문 ↓벡터 검색 (Vector DB) ↓관련 문서 조회 ↓LLM에게 컨텍스트 제공 ↓정확한 답변 생성 2️⃣ 왜 기업들은 RAG를 선택할까?기업이 LLM을 사용할 때 가장 큰 고민은 데이터입니다.대표적인 문제는 다음과 같습니다.✔ 최신 데이터 반영LLM은 학습 이후 데이터는 알 수 없습니다.RAG는 실시간으로 데이터를 검..
1️⃣ 왜 갑자기 “온디바이스 AI”가 뜨는 걸까?지금까지 생성형 AI는 대부분 클라우드 기반이었습니다.사용자 → 서버 → 모델 추론 → 응답그런데 2026년의 흐름은 다릅니다.개인정보 보호 강화네트워크 지연(Latency) 문제비용 절감 요구실시간 반응 필요성이 네 가지가 맞물리면서 기기 안에서 직접 AI를 돌리는 구조가 급부상하고 있어요.2️⃣ 빅테크는 이미 움직이고 있다🍎 Apple – 온디바이스 중심 AI 전략Apple은 최신 iPhone과 Mac 칩셋에 AI 연산 최적화를 강화하며, 개인정보를 외부로 보내지 않는 구조를 강조하고 있습니다.🤖 Google – 경량화 모델 확산Google은 Gemini 계열 모델을 경량화하여 모바일·엣지 환경 확장을 빠르게 추진 중입니다.💻 Qualcomm –..
1) 왜 지금 “에이전틱 AI”인가?2024~2025년이 “생성형 AI를 써보는 해”였다면, 2026년은 “성과가 나는 운영 단계(Production)”로 넘어가는 해입니다. 실제로 글로벌 빅테크와 컨설팅/IT서비스 기업들이 PoC(파일럿) → 전사 확산을 전제로 한 협업·플랫폼 전략을 강화하고 있어요.여기서 핵심 키워드가 Agentic AI(에이전틱 AI) 입니다.단순히 “답변을 잘 하는 모델”이 아니라,목표를 이해하고필요한 도구/데이터를 호출하고중간 결과를 점검하며작업을 끝까지 완료하는**‘업무 수행형 AI’**에 가깝습니다.2) 챗봇 vs 에이전트: 기업에서 체감 차이가 큰 포인트 3가지(1) “대화” 중심에서 “업무” 중심으로챗봇은 질문→답변에서 끝나지만, 에이전트는 티켓 생성, 코드 PR 작성,..