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2024년은 에이전트(Agent) 기술이 실무(프로덕션)에서 본격적으로 활용되기 시작한 해로 꼽힙니다.• 과거 AutoGPT처럼 완전히 자율적이고 광범위한 범위를 커버하는 ‘만능 에이전트’보다는,• 특정 목적과 업무에 최적화된 수직형(vertical), 좁은 범위(narrowly scoped), 관리가 쉬운(controllable) 에이전트들이 많은 주목을 받았습니다.이러한 ‘맞춤형 에이전트’를 성공적으로 만들기 위해서는 다음과 같은 요소들이 중요합니다.1. 명확한 목표: 에이전트가 어떤 문제를 해결하고, 어떤 결과를 낼지 정의2. 설계된 인지 구조(architecture): 에이전트 내부가 숨겨져 있지 않고, 투명하게 설계되고 제어 가능해야 함3. 기업별 요구사항 반영: 각 회사가 자체 업무에 맞게 워..

1. This AI Agent Just Replaced Dozens of Internal Tools for 2 Lakh Wipro Employeeshttps://analyticsindiamag.com/ai-features/this-ai-agent-just-replaced-dozens-of-internal-tools-for-2-lakh-wipro-employees/기업들은 점차 AI 개념 증명(POCs)에서 제품으로 이동하고 있습니다. 그러나 사실, 대부분은 여전히 아이디어 단계에 머물러 있어 이는 우려스러운 상황입니다. 이러한 망설임은 주로 기업들이 자신들의 데이터를 AI 시스템에 입력하는 것을 꺼려하기 때문입니다... [5843 자]2. Agility Robotics’ humanoid robot rep..

NVIDIA Cosmos 플랫폼의 핵심은 생성형 세계 모델(World Foundation Model, WFM)입니다. Cosmos의 WFM은 로봇이나 자율주행 차량과 같은 물리적 AI가 주변 물리 세계를 학습하고 예측할 수 있도록 돕는 거대 모델입니다​[blogs.nvidia.com].  예를 들어 대규모 영상 데이터로 학습된 신경망을 통해, 가상 환경의 미래 상태를 나타내는 물리적으로 그럴듯한 비디오를 생성 및 예측할 수 있습니다​. 이를 통해 로봇은 현재 관찰한 텍스트, 이미지, 동영상, 센서 데이터 및 자신의 동작 등을 입력 받아 앞으로 전개될 상황을 시뮬레이션 하게 됩니다​[nvidianews.nvidia.com]. 다시 말해 WFM은 로봇에게 세계의 디지털 트윈과 같은 역할을 하며, 로봇의 정책..

1. 2025 Could Be the Year Humanoid Robots Enter Your Homehttps://analyticsindiamag.com/deep-tech/2025-could-be-the-year-humanoid-robots-enter-your-home/AI는 이미 우리의 디지털 세계를 변화시켰습니다. 그러나 이제, AI는 물리적 세계로도 광범위하게 진출하고 있습니다. 다음 AI의 큰 파도는 단순히 소프트웨어에 관한 것이 아니라, 물리적 AI - 생각하고, 추론하며, 사람들과 상호작용하는 지능형 기계와 시스템에 관한 것입니다... 2. Agility Robotics’ humanoid robot reportedly raising $400Mhttps://finance.yahoo.com/ne..

1) HD 맵(고정밀 지도) 의존도• 웨이모는 정밀 라이다 스캔을 바탕으로 미리 만든 HD 맵과, 주행 중 획득한 라이다 데이터를 대조해 차량 위치를 파악합니다.• 이는 지오펜스 구역 안에서는 매우 안정적이지만, HD 맵이 없는 곳에서는 운행이 어려워 지역 확장성이 제한됩니다. 2) 실시간 비전 의존도 • 테슬라는 HD 맵 없이 카메라+뉴럴 네트워크로 환경을 파악하고, 일반적으로 제공되는 기본 내비게이션 데이터(위성 지도 등)와 결합해 자율주행을 수행합니다.• 이 방식은 전 세계 어디든 이론적으로 주행 가능하지만, 정확한 차선 정보나 도로 구조 파악에 있어 HD 맵보다 신뢰도가 낮을 수 있어, 지속적인 AI 성능 개선이 요구됩니다.[6][7] 3) 최근 추세: 비전 중심 방식으로 전환• 한때 “카메라+라..

1. Agility Robotics’ humanoid robot reportedly raising $400Mhttps://finance.yahoo.com/news/agility-robotics-humanoid-robot-reportedly-183833656.html시카고의 ProMat에서의 Digit. (사진: Agility Robotics)인간형 로봇 Digit의 제작사인 Agility Robotics는 새로운 투자금 4억 달러를 확보하려는 계획에 있다는 보고가 있습니다. 이 회사는 12월에 1억 5천만 달러를 모집하여 공식적으로 총...2. 2025 Could Be the Year Humanoid Robots Enter Your Homehttps://analyticsindiamag.com/deep-t..

조직은 다양한 유형의 AI 에이전트를 활용하여 비즈니스 문제를 해결하고 프로세스를 개선할 수 있습니다. 각 에이전트 유형은 고유한 의사결정 메커니즘과 적용 범위를 갖추고 있으며, 아래는 각 유형에 알맞은 예시를 제시합니다. 단순 반응 에이전트단순 반응 에이전트는 외부 환경에서 얻은 즉각적인 정보와 사전에 정의된 규칙에 따라 작동합니다. 이들은 과거 이력이나 미래 예측 없이 단순히 현재 상태에 대한 반응을 수행하므로, 최소한의 학습 자원으로도 간단한 문제 해결에 적합합니다.예시:공장 생산 라인에서 센서 데이터를 바탕으로 일정 온도 이상이 되면 냉각 장치를 작동시키는 에이전트는 단순 반응 에이전트의典型적인 사례입니다. 모델 기반 반응 에이전트모델 기반 에이전트는 내부 세계 모델을 유지하며, 이를 통해 다양한..

1. Agility Robotics’ humanoid robot reportedly raising $400Mhttps://finance.yahoo.com/news/agility-robotics-humanoid-robot-reportedly-183833656.htmlProMat에서의 Digit (사진: Agility Robotics)인간형 로봇 'Digit'를 개발한 회사인 Agility Robotics가 4억 달러의 새로운 투자를 확보하는 데 가까워진 것으로 알려졌습니다. 이 회사는 지난 12월에 1억 5천만 달러를 모금하여 공식적으로 총...2. 2025 Could Be the Year Humanoid Robots Enter Your Homehttps://analyticsindiamag.com/deep..