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TL;DRMythos는 코드 작성 없이 Markdown 문서만으로 24/7 AI 에이전트를 설계하고 실행할 수 있는 혁신적인 도구입니다. 이 블로그에서는 Mythos의 핵심 기능, 실제 구축 사례, 그리고 실무 활용 방법을 상세히 설명합니다. AI 에이전트를 간단히 구축하고, 운영하며, 효율적으로 활용하는 방법에 대해 알아보세요.목차Mythos란 무엇인가?Mythos의 주요 기능 및 아키텍처Mythos를 활용한 AI 에이전트 구축 사례Mythos를 사용해야 하는 이유와 한계Mythos와 다른 AI 에이전트 플랫폼 비교자주 묻는 질문 (FAQ)트러블슈팅 가이드: 자주 발생하는 문제 해결Mythos란 무엇인가?Mythos는 코드 작성 없이도 Markdown 문서만으로 강력한 AI 에이전트를 설계하고 실행할 ..

TL;DRAI와 클라우드 환경에서 대규모 언어 모델(LLM)의 보안 문제가 점점 더 중요해지고 있습니다. Rust로 구현된 Isartor는 LLM 트래픽을 60~95%까지 효과적으로 차단할 수 있는 프롬프트 방화벽(prompt firewall) 솔루션입니다. 본 글에서는 Isartor의 주요 기능, 아키텍처, 실무적 활용 방안, 그리고 이를 활용한 보안 강화 전략을 제시합니다.Isartor란 무엇인가?Isartor는 Rust로 개발된 프롬프트 방화벽(prompt firewall) 솔루션으로, LLM(Large Language Model) 트래픽을 효과적으로 관리하고 보안성을 높이기 위해 설계되었습니다.- 포함 범위: Isartor는 AI 모델의 입력과 출력을 필터링하여 비인가된 액세스와 악의적 사용을 차..

TL;DRAI 프로젝트가 데모 단계에서는 성공적이더라도 실제 운영 환경에서 실패로 돌아가는 경우가 많습니다. 이는 기술적 한계, 데이터 품질 문제, 비효율적인 팀 협업, 그리고 적절한 모니터링 부족 등이 주요 원인으로 작용하기 때문입니다. 이 글에서는 AI 프로젝트의 데모에서 운영까지 성공적으로 전환하기 위한 핵심 전략과 실무적인 팁을 제공합니다.AI 프로젝트: 데모와 운영의 차이AI 프로젝트의 성공은 단순히 데모 단계에서 기술이 제대로 작동하는 것만으로는 부족합니다. 데모는 주로 제한된 데이터와 이상적인 환경에서 실행되는 반면, 운영은 복잡한 실제 데이터와 예상치 못한 변수를 다룹니다. 많은 조직이 데모 단계에서는 성공을 거두지만, 실제 운영에 진입하면서 여러 난관에 부딪히고 프로젝트가 실패하는 경우가..

TL;DRAI는 정부와 기업, 그리고 사회 전반에 걸쳐 많은 변화를 일으키고 있습니다. 특히 고용, 재교육, 공공 신뢰와 관련된 문제들이 부각되고 있으며, 이에 대한 체계적인 접근이 요구됩니다. 이 글에서는 Hoover 패널의 주요 논의와 관련 사례들을 통해 AI가 가져올 기회와 도전 과제를 살펴봅니다.AI가 정부와 고용에 미치는 영향AI란 무엇인가?AI(Artificial Intelligence, 인공지능)란 인간의 지능과 유사한 방식으로 학습, 추론, 문제 해결 능력을 모방하는 기술을 말합니다. AI는 머신러닝, 딥러닝, 자연어 처리와 같은 하위 기술을 포함하며, 데이터를 분석하고 예측을 수행해 실질적인 결정을 지원합니다.포함 범위: 데이터 분석, 자동화, 머신러닝, 딥러닝, 자연어 처리 등제외 범위..