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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 ..

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..

캡션: 2023년 기준 국가별 공공지출 계획 비교. 중국이 약 153억 달러로 가장 크며, 미국(약 38억 달러)과 EU 등을 크게 앞선다csis.org.미국미국은 2018년 국가양자이니셔티브법(NQI Act) 제정을 통해 5년간 약 18억 달러의 연방 예산을 양자 연구에 투입하기 시작했다patentpc.com. 이 예산은 에너지부(DOE), 국가과학재단(NSF), 표준기술연구소(NIST) 등 여러 기관에 걸쳐 집행되었고patentpc.com, 2023년에는 NQI 법 재승인을 통해 향후 5년간 추가 18억 달러 지원도 논의 중이다. 미국 정부는 양자기술을 국가 안보·경제 전략의 핵심으로 삼아 국가 양자 전략 개요 보고서를 수립하고, 5개의 국립 양자과학 연구센터를 설립하여 관련 연구를 지원하고 있다. ..

이번 I/O 2025에서 두드러졌던 AI 분야의 발표들을 좀 더 자세히 살펴보면 다음과 같습니다. 구글은 최신 대규모 언어 모델부터 개발자용 AI 도구에 이르기까지 광범위한 AI 혁신을 선보이며, 자사의 AI 전략을 전면에 내세웠습니다medium.com.Gemini 2.5: 차세대 AI 모델Gemini 2.5는 구글 딥마인드가 선보인 최신 AI 언어 모델 시리즈로, AI 성능의 비약적 향상을 담고 있습니다. Gemini 2.5 Pro 버전은 코드 생성 및 복잡한 문제 해결에 최적화되어 있으며, 필요한 경우 심층 추론을 수행하는 “Deep Think” 모드를 실험적으로 지원합니다google-i-o-2025-press-site.prezly.com. 한편 Gemini 2.5 Flash 버전은 경량화와 속도에 ..

그림 1: Model Context Protocol(MCP) 클라이언트-서버 아키텍처 예시. 호스트 애플리케이션(예: Claude 데스크톱, IDE)이 MCP 클라이언트를 통해 여러 MCP 서버로부터 로컬/원격 데이터 소스에 안전하게 접근하는 모습이다.오늘날 Google, Microsoft, Amazon, Meta, OpenAI, Anthropic 등 빅테크와 AI 기업들은 AI 모델의 맥락(context) 연결과 모델 관리를 위한 플랫폼을 공개하고 있다. 특히 Anthropic이 주도한 MCP (Model Context Protocol) 표준이 업계에 확산되면서, 여러 기업이 이를 지원하거나 유사한 방식의 모델 관리 플랫폼을 제공하고 있다redhat.com. 아래 표는 각사의 MCP 서버 또는 이에 준..

이름운영 기업주요 기능 및 제공 방식문맥 관리 방식주요 사용 사례웹사이트/문서 링크Model Context Protocol (MCP)Anthropic (오픈 표준)AI 모델과 외부 데이터 소스를 연결하는 개방형 표준 프로토콜en.wikipedia.org. 여러 개발 언어(Python, TypeScript, Java, C# 등)의 SDK를 제공하며, MCP 서버(커넥터) 구현 예시도 오픈소스로 공개en.wikipedia.orgen.wikipedia.org. Claude 데스크톱 앱 등에서 로컬 MCP 서버를 지원하여 사용자 환경과 직접 연동 가능.MCP 서버를 통해 파일 시스템, 데이터베이스, SaaS 도구 등 외부 시스템의 정보를 안전한 양방향 연결로 불러와 모델에 제공. 이를 통해 LLM이 필요한 정보..

MCP(Model Context Protocol) 서버는 AI/머신러닝 모델의 실행 컨텍스트를 제어하고 배포, 추론 관리, 보안 등을 담당하는 모델 관리 인프라를 의미합니다. 금융권에서는 모델의 **거버넌스(위험 관리)**부터 배포 및 모니터링까지 체계적으로 관리할 수 있는 MLOps/ModelOps 플랫폼에 대한 수요가 높습니다zdnet.co.krmediacenter.ibm.com. 아래 표는 전 세계적으로 금융 분야에 적용되고 있는 대표적인 **20개 MCP 서버(모델 관리 플랫폼)**를 정리한 것입니다. 한국 사례(굵게 표시)도 포함되어 있습니다. 각 항목에는 이름, 운영 기업/기관, 주요 활용 사례/기능, 적용 금융 분야, 위치(국가) 및 웹사이트 정보를 제공합니다.이름운영 기업/기관주요 활용 사..

단순히 MCP 서버와 클라이언트를 연동하는 것을 넘어, 실제 운영 환경에서 안정적이고 효율적으로 작동하는 시스템을 구축하기 위해서는 몇 가지 고급 고려 사항들을 신중하게 다루어야 한다. 이러한 요소들은 초기 개발 단계에서는 간과되기 쉽지만, 장기적인 시스템의 품질과 유지보수성에 큰 영향을 미친다. "효율성"은 종종 이러한 다양한 요소들 간의 트레이드오프(trade-off) 결과로 나타난다. 예를 들어, 강력한 오류 처리 로직은 코드 복잡성을 다소 증가시키고 약간의 성능 오버헤드를 유발할 수 있지만, 시스템의 안정성을 크게 향상시켜 장기적으로는 더 효율적일 수 있다. 마찬가지로, 캐싱은 성능을 높이지만 데이터 일관성 문제를 야기할 수 있다. 개발자는 특정 사용 사례와 요구사항에 맞춰 이러한 트레이드오프를 ..