728x90 반응형 AI/Tool, 모델 소개27 구글이 선보인 오픈소스 AI 에이전트, Gemini CLI 개발자들에게 터미널은 단순한 도구가 아닌 일상의 작업 공간이다. 구글이 이러한 개발자들을 위해 터미널에서 직접 사용할 수 있는 새로운 오픈소스 AI 에이전트 Gemini CLI를 출시했다고 발표했다.Gemini CLI란?Gemini CLI는 구글의 Gemini AI를 터미널에서 직접 사용할 수 있게 해주는 오픈소스 명령줄 도구다. 개발자들이 자주 사용하는 터미널 환경에서 AI의 강력한 기능을 자연어로 활용할 수 있도록 설계되었다. 이 도구는 단순히 코딩 지원을 넘어서 다양한 작업을 수행할 수 있다:코드 작성 및 디버깅콘텐츠 생성문제 해결연구 작업작업 관리업계 최고 수준의 무료 사용량가장 주목할 만한 점은 무료 사용량이다. 개인 구글 계정으로 로그인하면 다음과 같은 혜택을 누릴 수 있다:분당 60회 모델 .. 2025. 6. 26. AI 에이전트의 판도를 바꾼 ReAct: 추론과 행동의 완벽한 결합 AI 분야가 급속도로 발전하면서, 단순히 텍스트를 생성하는 것을 넘어 실제로 '생각하고 행동하는' AI 에이전트에 대한 관심이 폭발적으로 증가하고 있습니다.그 중심에는 Google Research에서 발표한 ReAct(Reasoning and Acting) 프레임워크가 있습니다. 이 혁신적인 접근법이 어떻게 AI 에이전트의 게임 체인저가 되었는지 자세히 알아보겠습니다.🧠 ReAct가 등장한 배경기존의 언어 모델들은 두 가지 주요한 한계를 가지고 있었습니다:1. 추론 전용 모델의 한계Chain-of-Thought(CoT) 같은 추론 방법은 모델의 내부 지식에만 의존외부 환경과의 상호작용 불가능환각(Hallucination) 현상 발생2. 행동 전용 모델의 한계단순히 텍스트를 액션으로 매핑추상적 목표에 대.. 2025. 6. 24. AI의 3대 핵심 기술인 RAG, 대형 모델, 지능형 에이전트에 대한 그림 설명 Transfomer vs Mixture of Experts 대형 모델 미세 조정 기법 5가지 기존 RAG와 Agentic RAG의 비교 5가지 클래식한 지능형 디자인 패턴 상위 5가지 텍스트 청킹 전략 5단계 지능형 시스템 레벨 기존 RAG vs HyDE RAG vs Graph RAG KV 캐싱 2025. 6. 17. 이미지 생성의 새로운 시대: FLUX.1 Kontext가 바꾸는 AI 이미지 편집의 혁명 인공지능 이미지 생성 기술이 또 한 번의 혁신적인 발전을 이루었습니다. Black Forest Labs에서 출시한 FLUX.1 Kontext는 단순한 이미지 생성을 넘어서 진정한 이미지 편집의 새로운 패러다임을 제시합니다.🎯 FLUX.1 Kontext가 특별한 이유기존의 AI 이미지 생성 도구들과 달리, FLUX.1 Kontext는 텍스트 명령만으로 이미지를 정밀하게 편집할 수 있는 혁신적인 멀티모달 AI 모델입니다. 복잡한 편집 프로그램이나 전문 지식 없이도, 자연어로 원하는 변화를 설명하기만 하면 AI가 알아서 처리해줍니다.🔑 핵심 기능들1. 컨텍스트 인식 편집이미지의 맥락과 스타일을 이해하고 유지여러 번의 편집 작업에도 일관성 보장캐릭터와 객체의 정체성 유지2. 반복적 편집 가능하나의 이미지에 .. 2025. 6. 2. Jupyter MCP 서버: Jupyter 환경에서 AI가 원활하게 작동하도록 만들기 오늘날의 디지털 시대에는 데이터 과학과 머신 러닝이 점점 더 긴밀하게 연결되고 있습니다. 데이터 과학자와 개발자를 위한 강력한 도우미로서 Jupyter Notebook의 기능은 끊임없이 확장되고 있습니다. 오늘은 Jupyter MCP 서버를 소개해드리겠습니다. Jupyter MCP 서버는 대규모 언어 모델(LLM)을 Jupyter 환경과 실시간으로 통합할 수 있는 놀라운 도구입니다. Jupyter는 AI 모델이 Jupyter 커널, 파일 시스템 및 터미널과 안전하고 상황에 맞는 방식으로 상호 작용할 수 있도록 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 구현합니다. 다음으로 Jupyter MCP Server의 매력을 자세히 살펴보겠습니다.MCP 서버가 필요한 이유는 무엇입니까?기존의 데이터 과학과 머신 러닝 작업에.. 2025. 5. 30. MCP vs. A2A: AI 개발의 두 신성, 미래를 이끌 주자는 누구인가? 이 글은 AI 개발에서 주목받고 있는 두 가지 새로운 기술, Model Context Protocol(MCP)과 Agent2Agent(A2A)에 대해 설명하며, 각각의 특징과 장점을 비교하고 어떤 상황에서 적합한지 논의합니다. 1. Model Context Protocol(MCP)란 무엇인가?(1) MCP의 배경MCP는 기존의 AI 개발 방식에서 발생하는 비효율성과 제한을 해결하기 위해 등장했습니다. 기존에는 대규모 언어 모델과 데이터를 연결하기 위해 맞춤형 코드와 커넥터를 작성해야 했지만, MCP는 이를 모듈화하여 다양한 AI 시스템이 쉽게 기능을 호출하고 사용할 수 있도록 합니다.(2) MCP의 핵심 개념MCP는 기능을 모듈화하여 공개함으로써, AI 시스템 간의 유연한 연결을 가능하게 합니다. 예를 .. 2025. 5. 29. 이전 1 2 3 4 5 다음 728x90 반응형
