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개념적 차이 (목적 및 설계 철학)**Agent-to-Agent 프로토콜 (A2A)**는 구글이 제안한 개방형 표준으로, 서로 다른 AI 에이전트들이 **동등한 협업자(peer)**로서 직접 소통하고 업무를 분담할 수 있게 하는 데 초점을 맞추고 있습니다developers.googleblog.commedium.com. 예를 들어, 서로 다른 벤더나 프레임워크로 구축된 에이전트들도 공통 규칙에 따라 과제를 위임하고 결과를 조합하는 “수평적(interoperability)” 상호작용이 가능하도록 설계되었습니다medium.commedium.com. A2A의 철학은 AI 에이전트들 간의 팀워크를 통해 개별 에이전트 혼자 해결하기 어려운 복잡한 작업을 공동으로 처리하는 것입니다.반면 **Model Context ..

Agent-to-Agent (A2A) 프로토콜은 서로 다른 AI 에이전트들이 공통된 언어로 상호 작용할 수 있도록 정의된 오픈 표준 통신 규약입니다cloud.google.com. 기존에는 각 에이전트를 연동하려면 커스텀 API를 만들어 포인트투포인트 통합을 해야 했지만, A2A는 이러한 비효율을 해결하고자 등장했습니다. 예를 들어, 한 사용자가 메인 AI 비서에게 해외 여행 계획을 문의하면, 항공권 예약, 호텔 예약, 현지 투어 추천, 환전 및 여행 주의사항 등 전문화된 여러 에이전트가 협업해야 할 수 있습니다google.github.io. A2A 없이는 이러한 다중 에이전트 협업을 구현하기 어렵지만, A2A 프로토콜은 프레임워크나 벤더에 상관없이 각 에이전트가 자신의 기능과 인터페이스를 공개하고 표준 ..

Gen 2 하드웨어 업그레이드: 2023년 12월 테슬라는 차세대 humanoid 로봇 “Optimus Gen 2” 프로토타입을 공개하였다. 이 버전은 모든 구동기와 센서를 테슬라가 자체 설계한 부품으로 구성되어 이전 모델 대비 설계 완성도가 크게 향상되었다electrek.coelectrek.co. 기계적 성능 측면에서는 이동 속도가 약 30% 빨라지고 무게는 10kg 경량화되어 안정성이 개선되었다electrek.co. 예를 들어, Gen 2는 균형을 잡으며 쪼그려 앉기(스쿼트) 동작을 수행할 수 있을 정도로 다리 관절과 전신 제어 능력이 발전하였다electrek.co. 손 부위도 강성과 섬세함을 겸비한 신형 로봇 핸드로 업그레이드되어, 무거운 물체 지지부터 정밀 조작까지 대응할 수 있도록 설계되었다el..

Agent Builder와 ADK 소개Google Cloud Vertex AI Agent Builder는 기업용 AI 에이전트를 손쉽게 구축하고 오케스트레이션할 수 있도록 지원하는 플랫폼이며, 이 제품군의 핵심 구성 요소 중 하나가 **ADK (Agent Development Kit)**입니다. ADK는 Python 기반의 오픈소스 프레임워크로서 복잡한 멀티 에이전트 시스템을 소수의 코드만으로 구현하면서도 에이전트들의 동작을 정밀하게 제어할 수 있도록 설계되어 있습니다cloud.google.com. 개발자는 ADK를 활용하여 100줄 미만의 직관적인 Python 코드로 프로덕션 수준의 에이전트를 구축할 수 있으며, 가드레일(deterministic guardrails)과 오케스트레이션 제어를 통해 에이전..

Google Agent Builder는 Google Cloud의 최신 AI 에이전트 구축 플랫폼으로, 로우코드/노코드 환경에서 복잡한 대화형 에이전트를 만들 수 있도록 설계되었습니다. 이를 통해 고객 상담 챗봇, 내부 지식 기반 Q&A 봇, 웹사이트용 챗봇 등 다양한 시나리오의 AI 챗봇을 구축할 수 있습니다. Agent Builder는 기본적으로 대규모 **생성형 AI 모델(LLM)**을 활용하여 자연스러운 대화를 이끌어내며, 추가적인 코딩 없이도 대용량 사내 데이터나 웹 정보 연동(RAG), 엔터프라이즈 애플리케이션 연결 등의 고급 기능을 사용할 수 있습니다pondhouse-data.comcloud.google.com. Google Cloud의 다른 서비스와 긴밀하게 통합되어 있어, 보안/컴플라이언스..

모델 학습 (Training)Vertex AI의 모델 학습 기능: Vertex AI는 다양한 방식의 모델 학습을 지원하는 통합 ML 플랫폼입니다. 사용자는 AutoML과 커스텀 모델 학습 중 선택할 수 있습니다. AutoML은 별도 코딩 없이 테이블 데이터, 이미지, 텍스트 등의 모델을 자동으로 학습해주는 기능이고, 커스텀 학습은 사용자가 직접 작성한 TensorFlow/PyTorch 등의 코드로 모델을 학습시킬 수 있는 기능입니다. 또한 대규모 하이퍼파라미터 튜닝 작업도 지원하며, 원하는 경우 분산 학습으로 여러 머신에서 훈련을 수행할 수도 있습니다. Vertex AI에서는 **학습 잡(job)**을 생성할 때 머신 리소스(예: VM 종류, GPU/TPU 개수), 지역, 예산(학습 시간 제한) 등을 세..

양자 센싱 기술은 향후 10년20년 사이에 크게 발전하여 다양한 상업적 응용을 낳을 것으로 예상된다. 글로벌 시장 규모도 빠르게 증가하고 있는데, 맥킨지의 2024년 분석에 따르면 전 세계 양자센서 시장은 2030년에 약 7억10억 달러 규모에 이를 전망이며, 연평균 1015%의 성장률로 2040년에는 10억60억 달러 수준까지 확대될 것으로 예측된다mckinsey.com. 다른 시장조사에 따르면 2030년까지 연평균 17% 내외의 성장률을 보이며, 2035년 경에는 시장이 수십억 달러대로 진입할 것으로 전망되고 있다mckinsey.compsmarketresearch.com. 초기 시장은 주로 원자시계와 같이 이미 성숙한 센서가 주도하고 있으나psmarketresearch.com, 2030년 이후부터는 ..

양자 센싱은 미국, 중국, 유럽을 중심으로 각국이 전략 투자를 늘리는 분야이며, 일본과 한국도 연구개발을 강화하고 있다. 아래에서는 국가별 주요 동향을 정리한다.미국 (USA)미국은 양자 센싱 기술에서 선도적 위치를 차지하고 있으며, 정부 기관과 민간 기업 모두 활발히 참여하고 있다. 국방고등연구계획국(DARPA)를 비롯한 국방부는 GPS 대체 항법과 차세대 ISR(Intelligence, Surveillance, Reconnaissance) 수단으로 양자센서를 주목하여 대규모 예산을 투자하고 있다defensescoop.comdefensescoop.com. 앞서 언급한 RoQS 프로그램(강건한 양자센서 개발)이나 APFIT 프로그램(혁신기술 조기도입)을 통해 이동 플랫폼용 양자 자이로/가속도계, 신형 원..