AI 에이전트 구축을 위한 상위 5가지 플랫폼

AI 에이전트 구축을 위한 상위 5가지 플랫폼

AI 에이전트는 사람의 개입을 최소화하면서 복잡한 작업을 수행하고 의사 결정을 내리도록 설계된 자율적인 소프트웨어 개체입니다. 기업들이 이러한 지능형 시스템의 잠재력을 점점 더 많이 인식함에 따라 AI 에이전트를 구축할 수 있는 강력한 플랫폼에 대한 수요가 증가하고 있습니다.
기업이 지금 채용해야 할 10가지 AI 에이전트 - AI&YOU #60

기업이 지금 채용해야 할 10가지 AI 에이전트 - AI&YOU #60

AI 상담원 활용 사례: Klarna의 AI 어시스턴트는 Klarna 고객 서비스 채팅의 3분의 2에 해당하는 230만 건의 대화를 처리했습니다. 이는 700명의 정규직 상담원과 동등한 업무를 수행하고 있으며, Klarna의 수익 개선에 1억 4천만 달러의 기여를 한 것으로 추정됩니다.
AI 에이전트 생성을 위해 AutoGen과 crewAI 중 선택하는 방법

AI 에이전트 생성을 위해 AutoGen과 crewAI 중 선택하는 방법

인공지능 분야는 최근 몇 년 동안 괄목할 만한 발전을 이루었으며, 특히 인공지능 에이전트 개발에서 괄목할 만한 발전을 이루었습니다. 이러한 지능형 엔티티는 자율적으로 작업을 수행하고, 결정을 내리고, 사용자 또는 다른 시스템과 상호 작용하도록 설계되었습니다. 인공지능은
자동 생성 및 라마 3으로 상담원을 만드는 방법

자동 생성 및 라마 3으로 상담원을 만드는 방법

최첨단 멀티 에이전트 프레임워크인 AutoGen과 고급 언어 모델인 Llama 3는 개발자가 AI 에이전트를 만들고 배포하는 방식을 바꾸고 있습니다. Microsoft에서 개발한 AutoGen은 정교한 멀티 에이전트 시스템을 구축하기 위한 포괄적인 플랫폼으로 돋보입니다.
오토젠이란 무엇인가요? 오토젠 멀티 에이전트 플랫폼에 대한 전체 가이드

오토젠이란 무엇인가요? 오토젠 멀티 에이전트 플랫폼에 대한 전체 가이드

최근 인공지능 분야는 보다 역동적이고 적응력이 뛰어난 시스템으로 크게 변화하고 있으며, 이러한 진화에 따라 인공지능 에이전트가 등장했습니다. 이러한 에이전트가 점점 더 정교해짐에 따라 다음 사항에 대한 관심이 높아지고 있습니다.
AI 에이전트 사용 사례를 살펴볼 때 물어봐야 할 10가지 질문

AI 에이전트 사용 사례를 살펴볼 때 물어봐야 할 10가지 질문

반복적인 작업을 자동화하고 워크플로우를 간소화하는 것부터 의사 결정을 강화하고 고객 경험을 개선하는 것까지, AI 에이전트는 비즈니스 운영 방식을 변화시키고 있습니다. 하지만 AI 에이전트 구현에 뛰어들기 전에 먼저 고려해야 할 사항은 다음과 같습니다.
AI 에이전트 + 에이전트 워크플로 및 아키텍처에 대한 엔터프라이즈 가이드 - AI&YOU #59

AI 에이전트 + 에이전트 워크플로 및 아키텍처에 대한 엔터프라이즈 가이드 - AI&YOU #59

"AI 에이전트는 약속 예약부터 재정 관리까지 모든 것을 도와주는 일상 생활의 필수적인 부분이 될 것입니다. AI 에이전트는 우리의 삶을 더욱 편리하고 효율적으로 만들어 줄 것입니다." - Andrew Ng, Google Brain 공동 창립자 및 ...
업계 최고 전문가들이 전하는 AI 에이전트에 대한 10가지 명언

업계 최고 전문가들이 전하는 AI 에이전트에 대한 10가지 명언

인공지능 에이전트는 다양한 산업 분야에서 우리가 인공지능과 상호작용하는 방식을 혁신할 준비가 되어 있습니다. 디지털 비서부터 자율 시스템에 이르기까지 이러한 지능형 에이전트는 기업 안팎에서 우리의 일상을 변화시킬 수 있는 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다.
기업의 생산성 및 수익성 향상을 위한 10가지 AI 에이전트 활용 사례

기업의 생산성 및 수익성 향상을 위한 10가지 AI 에이전트 활용 사례

인공지능(AI) 에이전트는 비즈니스 성공을 이끄는 가장 강력한 도구 중 하나로 부상했습니다. 머신 러닝과 자연어 처리(NLP)를 기반으로 하는 이러한 지능형 에이전트는 복잡한 작업을 자동화하고, 비즈니스 프로세스를 간소화하며, 가치 있는 정보를 제공할 수 있습니다.
AI 에이전트 + 에이전트 워크플로 + 아키텍처에 대한 엔터프라이즈 가이드

AI 에이전트 + 에이전트 워크플로 + 아키텍처에 대한 엔터프라이즈 가이드

AI 분야에서 에이전트는 복잡한 작업을 자율적으로 수행하여 사람의 개입 필요성을 줄여주는 능력으로 인해 기업 환경에서 큰 주목을 받고 있습니다. 이러한 지능형 에이전트는 자연어 처리(NLP)와 같은 고급 기술을 활용합니다.
LLM(예: ChatGPT)을 엔터프라이즈 데이터와 통합하여 ROI를 극대화하는 방법

LLM(예: ChatGPT)을 엔터프라이즈 데이터와 통합하여 ROI를 극대화하는 방법

오늘날의 데이터 중심 비즈니스 환경에서 대규모 언어 모델(LLM)을 엔터프라이즈 시스템에 통합하는 것은 보다 효율적이고 정보에 입각한 의사 결정을 향한 중요한 변화를 의미합니다. 고급 AI 기술을 기반으로 하는 LLM은 다음과 같은 변화를 일으키고 있습니다.
랭체인이란 무엇인가요? + 엔터프라이즈 AI에 어떻게 사용할 수 있나요?

랭체인이란 무엇인가요? + 엔터프라이즈 AI에 어떻게 사용할 수 있나요?

오늘날의 기업과 기업가에게는 엔터프라이즈 AI 애플리케이션을 위해 대규모 언어 모델(LLM)을 활용해야 하는 절대적인 필요성이 있습니다. 방대한 양의 데이터로 학습된 이러한 강력한 모델은 비즈니스 운영 방식을 혁신할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
오픈 소스 벡터 데이터베이스 사용의 10가지 이점

오픈 소스 벡터 데이터베이스 사용의 10가지 이점

오늘날의 기업들은 데이터의 양과 복잡성이 계속 증가하고 있으며, 그 중 대부분은 텍스트, 이미지, 오디오와 같은 비정형 형식의 데이터로 구성되어 있습니다. 기존 데이터베이스는 이러한 비정형 데이터 유형을 효율적으로 처리하는 데 어려움을 겪는 경우가 많으며, 이로 인해 다음과 같은 문제가 발생합니다.
엔터프라이즈 AI를 위한 LangChain 사용 사례 + 모범 사례 + 일반적인 실수 및 과제를 피하는 방법 - AI&YOU #57

엔터프라이즈 AI를 위한 LangChain 사용 사례 + 모범 사례 + 일반적인 실수 및 과제를 피하는 방법 - AI&YOU #57

산업 사용 사례: 상장 투자 리서치 회사인 모닝스타는 애널리스트들에게 개인화된 투자 인사이트를 제공하기 위해 LangChain을 사용하여 모닝스타 인텔리전스 엔진을 구축했습니다. 그들은 고객이 문의할 수 있는 Mo라는 챗봇을 개발했습니다.
랭체인과 라마인덱스 비교: 기업용 앱에 적합한 LLM 커넥터를 선택하는 방법 - AI&YOU #58

랭체인과 라마인덱스 비교: 기업용 앱에 적합한 LLM 커넥터를 선택하는 방법 - AI&YOU #58

산업 사용 사례: 베를린에 위치한 저명한 헬스케어 스케일업 기업인 Avi Medical은 AI 에이전트를 도입하여 기존 지원 직원의 역량을 대폭 강화하여 운영 비용을 43% 절감했습니다. LLM 에코시스템의 주요 프레임워크 중 두 가지를 소개합니다.
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