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  • threads - choi.openai 님이 추천하는 ai도구 　
    [리서치]ChatGPT DeepResaerch - https://chatgpt.com/[검색]라이너(KR) - https://getliner.com/Grok - https://grok.com/Perplexity - https://www.perplexity.ai/Felo - https://felo.ai/ko/searchGemini DeepResearch - https://gemini.google.com/app[회의]Tiro(KR) - https://tiro.ooo/ko/[영상분석]구글 AI Studio - https://aistudio.google.com/[시각화]Claude - https://claude.ai/V0 - https://v0.dev/[도해]Mapify - https://mapify.so/koNapkin AI - https://www.napkin.ai/[바이브코딩]Cursor - https://www.cursor.com/Windsurf - https://windsurf.com/bolt - https://bolt.new/Replit - https://replit.com/Lovable - https://lovable.dev/[AI 모델]허깅페이스 - https://huggingface.co/Fal - https://fal.ai/ReplicateAI - https://replicate.com/[디자인올인원] Krea - https://www.krea.ai/[AI 만능 올인원]Genspark - https://www.genspark.ai/[이미지 생성]ImageFX - https://imgex.ai/koRecraft - https://www.recraft.ai/[동영상]Pika - https://pika.art/Kling - https://app.klingai.com/global/Hailuo - https://hailuoai.video/Wan - https://wan.video/Runway - https://runwayml.com/[AI 올인원] Poe - https://poe.com/[AI 아바타] 헤이젠 - https://www.heygen.com/[음악]Suno - https://suno.com/homeUdio - https://www.udio.com/[기타]PDF 번역 : PDFMathTranslate노트북LM https://notebooklm.google/
    알레드로　2025-06-07　자유게시판
  • 인공지능 비서, AI 에이전트 만들기 | MCP, Google ADK 　
    에이전트 개발 키트(ADK)는 AI 에이전트를 개발하고 배포하기 위한 유연하고 모듈화된 프레임워크입니다. Gemini와 Google 생태계에 최적화되어 있지만, ADK는 모델과 배포에 구애받지 않으며 다른 프레임워크와 호환되도록 설계되었습니다. ADK는 에이전트 개발을 소프트웨어 개발처럼 느껴지도록 설계되어 개발자가 간단한 작업부터 복잡한 워크플로까지 다양한 에이전트 아키텍처를 더욱 쉽게 생성, 배포 및 조정할 수 있도록 합니다.
    알레드로　2025-06-07　LLM
  • 프롬프트 작성에 도움이 되는 사이트 2곳. 　
    https://pocket-prompt.com/https://www.maskara.ai/저는 주로 2곳을 통해 프롬프트를 만들어서 사용합니다.
    알레드로　2025-06-07　자유게시판
  • 자동화를 도와주는 툴 　
    AI를 통해서 가장 많이 관심가지는 부분이바로 '자동화'라고 생각합니다.ChatGPT 가 나오면서 부터 더 많이 부각되고 있지만, 사실 그전부터 활용되고 있었습니다.처음 활용하기가 어렵다면 json 파일을 통해서 이용해보시면 편하게 활용하실 수 있습니다.지금부터 사용하신다면 make 가 가장 편하게 사용하실 수 있는 툴 이라고 생각합니다.1. Zapier (난이도 下-中)http://zapier.com/2. Make (난이도 下-中)https://make.com/en/3. Dify (난이도 中)https://dify.ai/4. n8n (난이도 中-上)https://n8n.io/
    알레드로　2025-06-07　자동화
  • 바이브코딩 ai 　
    요즘 핫한 바이브 코딩.아직 서포트의 영역이라고 봅니다.직접 코딩에 대한 부분과 일부 용어 에 대해서 잘 모른다면오류투성이를 만나게 될 수 있습니다. 하지만 어느 정도 코딩 지식과 DB를 다루실 수 있다면생산성을 높여주는 도구가 될것입니다. ⭐1. Cursor aihttps://www.cursor.com/2. V0.devhttps://v0.dev/3. replithttps://replit.com/4. Lovablehttps://lovable.dev/
    알레드로　2025-06-07　바이브코딩
  • 시각화에 유용한 ai 　
    지금까지 주로 클로드만 이용했었다가지금은 Genspark. Napkin. 을 함께 병행합니다.그러다보니 훨씬 퀄리티가 올라갔습니다.✅ Genspark 에 사업계획서 PDF파일만 올려놔보세요. 멋진 PPT를 만들어줍니다.(개인적으로는 프롬프트 없이 사용할 때,Gamma 보다 퀄리티가 높다고 봅니다.)✅ Napkin 급하게 도표가 필요할때 사용해보세요! 업무생산성을 높여줍니다! 
    알레드로　2025-06-07　AI Agent
  • AI 에이전트란? 　
    ✅ AI 에이전트란?AI 에이전트는 간단히 말해 당신의 지시에 따라 특정 작업을 자율적으로 수행하는 AI 시스템입니다.일반 AI 도구(예: ChatGPT에 질문하고 답변받기)와 달리, AI 에이전트는:스스로 계획을 세우고여러 단계의 작업을 자동으로 수행하며문제가 생기면 대안을 찾아냅니다쉬운 비유로:일반 AI = 질문에 답변만 하는 도우미AI 에이전트 = 프로젝트 전체를 자율적으로 수행하는 팀원✅ A2A와 MCP: 알아두면 좋은 핵심 개념A2A(Agent-to-Agent) 통신A2A는 AI 에이전트들이 서로 직접 소통하고 협업하는 것을 의미합니다. 당신이 일일이 중재하지 않아도, 에이전트끼리 정보를 주고받으며 작업을 완료할 수 있습니다.업무 상황에서의 예:‘리서치 에이전트’가 데이터를 수집하면‘분석 에이전트’가 그 데이터를 해석하고‘보고서 에이전트’가 최종 문서를 작성합니다당신은 최종 결과물만 확인하면 됩니다.MCP(Multi-agent Collaboration Protocol)MCP는 여러 AI 에이전트가 효율적으로 협업할 수 있게 하는 규칙 체계입니다. 팀워크에 규칙이 필요한 것처럼, AI 에이전트들도 효과적인 협업을 위한 프레임워크가 필요합니다.직장인의 일상을 바꾸는 AI 에이전트 활용법1. 이메일 및 메시지 관리하루에 수십 개의 이메일과 메시지에 압도되나요? AI 에이전트를 활용해보세요:중요도에 따라 메일을 분류하고반복적인 질문에 자동 응답을 생성하며후속 조치가 필요한 사항을 정리합니다실제 효과: 이메일 처리 시간 75% 감소2. 회의 준비 및 정리회의 전후로 들이는 시간을 줄여보세요:회의 자료를 자동으로 요약핵심 논점과 결정사항 정리회의록 작성 및 할일 목록 생성실제 효과: 회의 준비 시간 60% 단축, 회의 후속 조치 완료율 80% 향상3. 보고서 작성 지원보고서 작성에 시간을 너무 많이 쓰고 계신가요?데이터 수집 및 기초 분석 자동화보고서 초안 작성시각 자료(그래프, 차트) 생성실제 효과: 보고서 작성 시간 50% 감소, 상사의 피드백 반영 횟수 감소✅ 직장인을 위한 시작 가이드AI 에이전트를 업무에 활용하는 것은 생각보다 쉽습니다. 다음 단계를 따라해 보세요:1. 가장 시간 소모적인 업무 파악하기먼저, 당신의 업무 중 가장 시간이 많이 소요되는 반복적인 작업을 찾아보세요. 이것이 자동화의 첫 번째 대상입니다.2. 단일 에이전트로 시작하기ChatGPT Plus나 Claude와 같은 도구를 사용해 간단한 에이전트를 만들어 보세요. 예를 들어:당신은 [업무명] 전문 에이전트입니다. 다음 정보를 바탕으로 [결과물]을 생성해주세요.목표: [명확한 목표]입력: [필요한 정보]출력 형식: [원하는 결과물 형태]3. 점진적으로 확장하기성공을 경험한 후, 2-3개의 에이전트를 연결해 더 복잡한 업무 흐름을 자동화해 보세요.주의사항: 직장에서 AI 에이전트 활용 시 고려할 점회사 정책 확인: AI 도구 사용에 관한 회사 규정을 미리 확인하세요민감 정보 보호: 기밀 정보를 AI 시스템에 입력하지 마세요결과물 검토: AI가 생성한 내용은 항상 직접 검토하세요팀원과의 소통: AI 도구 활용 사실을 동료들과 투명하게 공유하세요✅ 마치며: 미래 업무의 모습AI 에이전트의 등장은 직장인의 업무 방식을 근본적으로 변화시키고 있습니다. 반복적이고 시간 소모적인 작업에서 벗어나, 우리는 더 창의적이고 전략적인 업무에 집중할 수 있게 될 것입니다.중요한 점은 AI 에이전트가 당신의 일자리를 대체하는 것이 아니라, 당신이 더 가치 있는 일에 집중할 수 있도록 돕는 것이라는 사실입니다.
    알레드로　2025-06-07　AI Agent
  • 아주 기초적인 ai 용어해설. 　
    ✅ 기본용어 해설AI (Artificial Intelligence, 인공지능): 인간의 지능을 모방하여 컴퓨터가 학습, 추론, 문제 해결 등의 기능을 수행할 수 있도록 하는 기술 분야.LLM (Large Language Model, 거대 언어 모델): 방대한 텍스트 데이터를 학습하여 인간의 언어와 유사한 텍스트를 생성하고 이해하는 능력을 가진 인공신경망 모델. 예: GPT, Claude, Gemini.프롬프트 (Prompt): 언어 모델에게 특정 작업이나 답변을 유도하기 위해 제공하는 입력 텍스트. 질문, 명령, 지시 등의 형태를 가질 수 있음.프롬프트 엔지니어링 (Prompt Engineering): 언어 모델이 원하는 결과를 효과적으로 생성하도록 최적의 프롬프트를 설계하고 개발하는 과정 또는 기술.인컨텍스트 러닝 (In-Context Learning): 사전 학습된 언어 모델이 명시적인 파인튜닝 없이 주어진 프롬프트의 맥락(예시, 설명)을 이해하고 새로운 작업을 수행하거나 응답을 생성하는 능력.할루시네이션 (Hallucination): 언어 모델이 사실과 다르거나 존재하지 않는 정보를 마치 사실인 것처럼 생성하는 현상.RAG (Retrieval-Augmented Generation, 검색 증강 생성): 언어 모델이 답변을 생성하기 전에 외부 지식 베이스(인터넷, 문서 등)에서 관련 정보를 검색하고, 검색된 정보를 활용하여 답변의 정확성과 관련성을 높이는 기술.제로샷 프롬프팅 (Zero-Shot Prompting): 언어 모델에게 별도의 예시 없이 프롬프트만 제공하여 작업을 수행하도록 하는 방법.퓨샷 프롬프팅 (Few-Shot Prompting): 언어 모델에게 작업 수행 방법이나 원하는 답변 형태에 대한 몇 가지 예시를 프롬프트와 함께 제공하는 방법.원샷 프롬프팅 (One-Shot Prompting): 퓨샷 프롬프팅의 한 유형으로, 하나의 예시만을 제공하는 방식.CoT (Chain of Thought, 생각의 사슬): 언어 모델이 최종 답변을 도출하기 전에 중간 단계의 추론 과정이나 단계별 해결 과정을 텍스트로 생성하도록 유도하는 프롬프팅 기법. 답변의 논리성과 정확성을 향상시키는 데 도움을 줄 수 있음.멀티모달 (Multimodal): 텍스트, 이미지, 음성, 비디오 등 다양한 형태의 데이터를 함께 처리하고 이해할 수 있는 인공지능 모델의 능력.API (Application Programming Interface): 서로 다른 소프트웨어 애플리케이션이 데이터를 교환하고 기능을 공유할 수 있도록 정의된 인터페이스.
    알레드로　2025-06-07　자유게시판
  • 구글에서 5월 6일 제공한 Agents Companion 자료 　
    구글이 5월 6일 발표한 Agents Companion 시리즈 2편은 AI 에이전트 개발자들을 위한 76페이지 분량의 심화 기술 백서입니다. 1편의 기초 개념을 바탕으로, 실제 운영 환경에서 에이전트를 확장하는 방법에 대해 깊이 있게 다룹니다. ✅ 핵심 내용 한눈에 보기 ✅ 진화된 RAG: Agentic RAG 기존의 정적인 RAG에서 벗어나 반복적 추론이 가능한 지능형 RAG로의 진화: 동적 쿼리 확장: 작업 맥락에 따라 검색 쿼리를 실시간으로 재구성 다단계 분해: 복잡한 질의를 논리적 하위 작업으로 나누어 순차 처리 적응형 소스 선택: 고정된 벡터 저장소가 아닌 상황에 맞는 최적 소스 선택 사실 검증: 전용 평가 에이전트가 내용 일관성과 근거를 검증 ✅ 체계적인 에이전트 평가 프레임워크 AI 에이전트 성능 평가를 위한 3차원 접근법: 능력 평가: 지시 수행, 계획 수립, 추론, 도구 사용 능력 벤치마킹 궤적 및 도구 사용 분석: 결과뿐만 아니라 에이전트의 행동 순서 추적 최종 응답 평가: AI 평가자와 인간 평가를 결합한 종합적 품질 측정 ✅ 멀티 에이전트 아키텍처로의 확장 전문화된 에이전트들의 협업 시스템: 모듈형 추론: 계획자, 검색자, 실행자, 검증자 에이전트 간 역할 분담 오류 내성: 중복 검사와 피어 핸드오프로 시스템 신뢰성 향상 확장성 개선: 독립적인 에이전트 확장 및 교체 가능 ✅ 실제 사례: 자동차 AI 시스템 백서의 하이라이트는 커넥티드 차량 환경에서의 완전 구현된 멀티 에이전트 시스템입니다: 주요 설계 패턴 계층적 오케스트레이션: 중앙 에이전트가 도메인 전문가에게 작업 라우팅 다이아몬드 패턴: 조절 에이전트가 응답을 사후 개선 P2P 핸드오프: 에이전트가 잘못된 분류를 감지하고 자율적으로 재라우팅 협업 합성: Response Mixer를 통한 에이전트 간 응답 병합 이 모듈형 설계를 통해 저지연 온디바이스 작업(예: 온도 조절)과 리소스 집약적 클라우드 기반 추론(예: 맛집 추천)의 균형을 맞출 수 있습니다. ✅ 엔터프라이즈 솔루션 AgentSpace 구글의 엔터프라이즈급 에이전트 오케스트레이션 플랫폼으로, 에이전트 생성, 배포, 모니터링을 지원하며 구글 클라우드의 보안 및 IAM 기능을 통합합니다. NotebookLM Enterprise 연구 지원 프레임워크로서 맥락적 요약, 멀티모달 상호작용, 오디오 기반 정보 합성 기능을 제공합니다. ✅ 왜 중요한가? 이 백서는 AI 에이전트를 실제 운영 환경에서 확장하는 방법에 중점을 두고 있습니다. 특히 의료, 법률 준수, 금융 인텔리전스와 같은 고위험 영역에서 더욱 지능적이고 적응 가능한 AI 시스템 구축을 위한 실용적 가이드를 제공합니다.
    최고관리자　2025-06-07　정보게시판
  • Anthropic's Prompt Engineering Interactive Tutorial [PUBLIC ACCESS]-250607 　
    왜 프롬프트 엔지니어링을 배워야 할까요? 단순히 AI에게 질문을 던지는 것과 정교하게 설계된 프롬프트로 원하는 결과를 얻어내는 것 사이에는 하늘과 땅 차이가 있습니다. 이 튜토리얼을 통해 여러분은 다음과 같은 핵심 능력을 기를 수 있습니다: 효과적인 프롬프트 구조 마스터하기 일반적인 실패 패턴 인식 및 해결법 습득 Claude의 강점과 한계 정확히 파악하기 다양한 사용 사례에 맞는 강력한 프롬프트 구축하기 체계적인 9단계 학습 여정 ✅ 기초 단계 (1-3장) 1장: 기본 프롬프트 구조 모든 좋은 프롬프트의 기반이 되는 핵심 구조를 배웁니다. 2장: 명확하고 직접적인 소통 모호함을 제거하고 정확한 의도를 전달하는 방법을 익힙니다. 3장: 역할 할당하기 AI에게 특정 역할을 부여하여 더 전문적인 응답을 이끌어내는 기법을 학습합니다. ✅ 중급 단계 (4-6장) 4장: 데이터와 지시사항 분리 복잡한 정보를 효율적으로 구조화하는 방법을 배웁니다. 5장: 출력 포맷팅 & Claude 대변하기 원하는 형태의 결과물을 얻기 위한 구체적인 지시 방법을 익힙니다. 6장: 단계별 사고 (Precognition) AI가 논리적으로 사고하도록 유도하는 강력한 기법을 마스터합니다. ✅ 고급 단계 (7-9장) 7장: 예제 활용하기 Few-shot learning을 통해 AI의 성능을 극대화하는 방법을 배웁니다. 8장: 환각 방지하기 AI가 잘못된 정보를 생성하는 것을 방지하는 핵심 전략을 습득합니다. 9장: 복잡한 프롬프트 구축 (산업 사용 사례) 실제 비즈니스 환경에서 활용할 수 있는 고급 프롬프트 설계법을 익힙니다. 이 튜토리얼은 Anthropic의 GitHub 저장소에서 무료로 이용할 수 있으며, Google Sheets 버전을 통해 더욱 쉽게 접근할 수 있습니다.
    최고관리자　2025-06-07　정보게시판