우리는 AI 에이전트를 만들고
그들은 우리의 미래를 만듭니다.
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에이전트의 가능성을
현장에서 직접 증명합니다.
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만들고 운영하며
겪은 문제와 해결 과정을 공유합니다.
Insight
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에이전트리아와 Claude 제품군, 도구와 운영 체계의 차이
에이전트리아는 비주얼 빌더로 비즈니스 워크플로를 설계하고, 어빌리티를 조직 자산으로 쌓으며, API·MCP 배포와 거버넌스까지 갖춘 조직 단위 운영 체계입니다. 조직 프로세스엔 에이전트리아입니다.
Tech
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Multi-Agent 협업 설계의 기술
싱글 LLM의 한계를 넘어서는 멀티에이전트 시스템(MAS)은 단순한 역할 분담이 아니라, 구조·협업·커뮤니케이션 설계를 통해 창발적 지능을 만들어내는 아키텍처다. 이 글은 토폴로지, 협업 전략, 동적 오케스트레이션, 커뮤니케이션 프로토콜 등 실제 프로덕션 환경에서 MAS를 설계할 때 필요한 핵심 기술과 트레이드오프를 구체적으로 다룬다.
Tech
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단일 LLM의 한계를 넘어서: Multi-Agent System은 왜 필요한가
단일 LLM으로 복잡한 비즈니스 문제를 해결하는 접근은 현실에서 쉽게 한계에 부딪힌다. 이 글에서는 단일 프롬프트부터 멀티 에이전트 시스템에 이르기까지 AI 아키텍처의 발전 단계를 분석하고, 각 구조가 왜 실패하거나 부족했는지 그 이유를 짚는다. 그리고 그 흐름 속에서 도출되는 멀티 에이전트 스케일링 법칙이 B2B 플랫폼 설계에 어떤 시사점을 주는지 살펴본다.
Tech
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실시간 라벨링 인터페이스: 정신과 임상 판단을 데이터로 구조화한 방법
"힘들지만 버틸 만하다"는 환자의 말을 3점이라 판단하는 임상의의 근거는 어디에 있을까요. 기존 AI는 판단의 결과만 배웠을 뿐 근거를 놓쳤습니다. IASDR 2025에서 발표된 제네시스랩·UNIST·서울대병원 공동 연구는 라벨링 인터페이스 설계로 이 근거를 데이터로 만드는 방법을 보여줍니다.