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#agent-deployment

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#applications공동문서 220 · 연관도 50%#llm공동문서 226 · 연관도 47%#semiconductors공동문서 211 · 연관도 45%#agent-routing공동문서 94 · 연관도 30%#agent-memory공동문서 69 · 연관도 22%#context-compression공동문서 59 · 연관도 21%#service-design공동문서 55 · 연관도 21%#workflow-automation공동문서 32 · 연관도 19%#ai-architecture공동문서 53 · 연관도 18%#prompt-library공동문서 35 · 연관도 17%
How to Build Async AI Apps with Convex and TypeScript
Article2026년 7월 5일

How to Build Async AI Apps with Convex and TypeScript

이 글은 LLM 기반 TypeScript 앱에서 작업을 단일 HTTP 요청이나 서버 메모리에 묶어 두면 실패하기 쉬우며, Convex의 반응형 데이터베이스·스케줄링·타입 안전성을 통해 비동기 AI 워크플로를 내구성 있게 구성하는 방식을 설명한다.

stack.convex.dev
#ai-architecture#agent-deployment#agent-routing#prompt-library
Ask an AI expert: What exactly is the full stack?
Article2026년 6월 29일

Ask an AI expert: What exactly is the full stack?

구글의 리처드 세로터는 풀스택 AI를 하드웨어, 모델, 오케스트레이션, 사용자 인터페이스를 하나의 연결된 시스템으로 다루는 접근이라고 설명한다.

blog.google
#service-design#agent-routing#llm#semiconductors
How Dub Builds AI Affiliate Landing Pages with Firecrawl
Article2026년 7월 5일

How Dub Builds AI Affiliate Landing Pages with Firecrawl

Dub는 Firecrawl로 회사 웹사이트의 지저분한 웹 데이터를 깨끗한 마크다운으로 변환해, 몇 초 만에 제휴 프로그램 랜딩 페이지를 만드는 AI 페이지 빌더를 구현했다.

Eric Ciarla
#llm#semiconductors#applications#agent-deployment
Reducing EV range anxiety: How a simple AI model predicts port availability
Article2025년 11월 21일

Reducing EV range anxiety: How a simple AI model predicts port availability

구글 리서치는 전기차 충전 대기와 주행거리 불안을 줄이기 위해, 특정 충전소에서 30~60분 뒤 포트가 비어 있을 가능성을 예측하는 경량 선형 회귀 모델을 개발·배포했다.

research.google
#privacy-design#agent-deployment#travel-hospitality#llm
Stanford HAI Launches AI and Organizations Lab to Study Science of AI in the Workplace
Article2026년 7월 5일

Stanford HAI Launches AI and Organizations Lab to Study Science of AI in the Workplace

스탠퍼드 HAI가 직장 내 AI의 실제 영향을 실증적으로 연구하기 위해 AI and Organizations Lab을 출범했다.

hai.stanford.edu
#semiconductors#applications#compute#agent-deployment
AI Data Centers
Article2026년 7월 5일

AI Data Centers

Epoch AI의 AI Data Centers Hub는 위성 이미지, 허가 문서, 공개 자료를 바탕으로 전 세계 주요 AI 데이터센터 60곳의 전력, 연산, 비용, 건설 일정을 추정·검증한 공개 데이터베이스입니다.

epoch.ai
#anthropic#ai-safety#llm#applications
Resilient AI End-to-End Tests with Stagehand and Convex
Article2026년 7월 5일

Resilient AI End-to-End Tests with Stagehand and Convex

이 글은 Stagehand의 자연어 브라우저 제어와 Convex의 실행별 임시 백엔드를 결합해, 선택자 중심 E2E 테스트의 취약성을 줄이고 실제 사용자 의도에 가까운 테스트를 구성한 경험을 정리한다.

stack.convex.dev
#agent-deployment#agent-routing#llm#semiconductors
Build a Smart AI Trading Assistant: Connect Zerodha Kite to Claude AI via MCP Server
Article2026년 6월 14일

Build a Smart AI Trading Assistant: Connect Zerodha Kite to Claude AI via MCP Server

이 글은 Zerodha Kite 계정을 Claude Desktop에 MCP 서버로 연결해 자연어로 실시간 시장 데이터 조회, 옵션 전략 분석, 포트폴리오 구성을 수행하는 방법과 활용 예시를 소개한다.

medium.com
#privacy-design#agent-routing#llm#semiconductors
How much does it cost to train frontier AI models?
Article2026년 7월 5일

How much does it cost to train frontier AI models?

Epoch AI는 프런티어 AI 모델의 최종 훈련 비용이 2016년 이후 연 2~3배 수준으로 빠르게 증가해 왔으며, 현재 추세가 이어지면 2027년 최대 규모 훈련 실행은 10억 달러를 넘을 수 있다고 분석한다.

Ben Cottier
#llm#semiconductors#applications#agent-deployment
More details on Fable 5’s cyber safeguards and our jailbreak framework
Article2026년 7월 5일

More details on Fable 5’s cyber safeguards and our jailbreak framework

Anthropic은 Claude Fable 5 재배포와 함께 사이버 보안 분류기의 차단 기준, 듀얼유스 판단, 안전 여백, 그리고 AI 탈옥 심각도 프레임워크 초안을 공개했다.

anthropic.com
#anthropic#service-design#agent-deployment#ai-safety
From the Hugging Face Hub to robot hardware with Strands Agents and LeRobot
Article2026년 6월 17일

From the Hugging Face Hub to robot hardware with Strands Agents and LeRobot

이 글은 Strands Robots가 LeRobot 데이터셋, 시뮬레이션, 정책 실행, 하드웨어 경로를 하나의 에이전트 루프로 묶어 Hugging Face Hub의 데모 데이터에서 실제 로봇 실행까지 이어지는 흐름을 설명한다.

huggingface.co
#anthropic#service-design#agent-deployment#agent-routing
Harbor x LangChain: A Unified Stack for Evaluating Agents
Article2026년 7월 5일

Harbor x LangChain: A Unified Stack for Evaluating Agents

Harbor와 LangChain 통합은 장기 실행·상태 변경형 에이전트를 격리된 샌드박스에서 병렬 평가하고, LangSmith로 점수와 실행 추적을 함께 확인하게 해주는 평가 스택이다.

langchain.com
#llm#semiconductors#applications#agent-deployment
HPE AI Factory With NVIDIA Expands for the Era of Agents
Article2026년 6월 16일

HPE AI Factory With NVIDIA Expands for the Era of Agents

NVIDIA와 HPE는 에이전틱 AI가 개념검증을 넘어 운영 단계로 이동하는 흐름에 맞춰 Vera CPU, Agent Toolkit, Confidential Computing, 네트워킹·소프트웨어 통합을 HPE AI Factory 전반으로 확장했다.

Chris Marriott
#nvidia#ai-infrastructure#capex-cycle#llm
What Experts Ask ChatGPT vs What Beginners Ask: The Shocking Difference
Article2026년 6월 14일

What Experts Ask ChatGPT vs What Beginners Ask: The Shocking Difference

이 글은 ChatGPT 결과 차이가 지능이나 도구 자체보다 역할·목표·대상·형식·제약을 분명히 주는 프롬프트 구조에서 나온다고 설명한다.

mosamtech.medium.com
#service-design#context-compression#prompt-library#llm
Accelerating Gemini Nano models on Pixel with frozen Multi-Token Prediction
Article2026년 6월 26일

Accelerating Gemini Nano models on Pixel with frozen Multi-Token Prediction

구글은 Pixel의 Gemini Nano v3에 별도 드래프터 없이 동결된 모델 위에 Multi Token Prediction 헤드를 덧붙여 온디바이스 추론 속도와 메모리 효율을 높이는 방식을 소개했다.

research.google
#ai-architecture#agent-deployment#agent-memory#context-compression
Introducing /agent: Gather Data Wherever It Lives on the Web
Article2026년 7월 5일

Introducing /agent: Gather Data Wherever It Lives on the Web

Firecrawl의 /agent는 URL 지정이나 사이트별 스크래핑 코드 없이 프롬프트만으로 웹 전반을 검색·탐색·클릭하고 구조화된 데이터를 수집하도록 설계된 연구 프리뷰 기능입니다.

Eric Ciarla
#agent-routing#context-compression#prompt-library#llm
Pro-worker AI, explained
Article2026년 7월 5일

Pro-worker AI, explained

MIT Sloan 글은 AI를 사람을 대체하는 자동화 도구가 아니라 인간의 판단·전문성·새로운 과업 수행 능력을 키우는 방향으로 설계해야 한다고 설명한다.

mitsloan.mit.edu
#service-design#semiconductors#applications#compute
Algorithmic progress in language models
Article2026년 7월 5일

Algorithmic progress in language models

Epoch AI는 사전학습 언어모델에서 같은 성능에 필요한 컴퓨트가 약 8개월마다 절반으로 줄었지만, 지난 10년의 성능 향상은 알고리즘 혁신보다 컴퓨트와 데이터 확장의 영향이 더 컸다고 분석한다.

Anson Ho
#model-scaling#ai-architecture#capex-cycle#llm
Temporary Cloudflare Accounts for AI agents
Article2026년 6월 19일

Temporary Cloudflare Accounts for AI agents

Cloudflare는 AI 에이전트가 계정 가입·브라우저 인증 없이 Wrangler의 temporary 옵션으로 즉시 배포하고 60분 안에 사람이 계정을 소유권 이전할 수 있는 임시 계정 기능을 공개했다.

blog.cloudflare.com
#agent-deployment#llm#semiconductors#applications
Run NVIDIA Nemotron and OpenAI GPT OSS models on Amazon Bedrock in AWS GovCloud (US)
Article2026년 7월 1일

Run NVIDIA Nemotron and OpenAI GPT OSS models on Amazon Bedrock in AWS GovCloud (US)

AWS GovCloud(US)의 보안·규정 준수 경계 안에서 OpenAI GPT OSS와 NVIDIA Nemotron 오픈웨이트 모델을 Amazon Bedrock으로 호출할 수 있게 됐다는 안내입니다.

aws.amazon.com
#nvidia#openai#service-design#ai-architecture
ScarfBench: Benchmarking AI Agents for Enterprise Java Framework Migration
Article2026년 6월 30일

ScarfBench: Benchmarking AI Agents for Enterprise Java Framework Migration

ScarfBench는 기업용 자바 애플리케이션의 프레임워크 마이그레이션에서 AI 코딩 에이전트가 실제로 빌드·배포·동작 보존까지 해내는지를 평가하는 공개 벤치마크입니다.

huggingface.co
#service-design#agent-deployment#llm#semiconductors
OpenAI and Broadcom unveil LLM-optimized inference chip
Article2026년 6월 24일

OpenAI and Broadcom unveil LLM-optimized inference chip

OpenAI와 Broadcom은 LLM 추론에 최적화한 OpenAI의 첫 인텔리전스 프로세서 ‘Jalapeño’를 공개하며, 모델·제품·인프라까지 직접 최적화하는 풀스택 전략을 칩 단계로 확장했다.

openai.com
#broadcom#openai#privacy-design#ai-architecture
Collective alignment: public input on our Model Spec
Article2025년 8월 27일

Collective alignment: public input on our Model Spec

OpenAI는 모델의 기본 행동과 개인화의 경계를 더 다양한 공적 가치에 맞추기 위해 전 세계 참여자 의견을 수집하고, 이를 Model Spec 개선 제안과 데이터셋 공개로 연결하는 초기 집단 정렬 실험을 수행했다.

openai.com
#huggingface#openai#model-spec#model-spec-ranker
Back to The Future: Evaluating AI Agents on Predicting Future Events
Article2025년 7월 20일

Back to The Future: Evaluating AI Agents on Predicting Future Events

FutureBench는 AI 에이전트가 과거 지식 암기나 고정 벤치마크 풀이를 넘어, 실제 미래 사건을 정보 수집·종합·확률적 추론으로 예측할 수 있는지 평가하려는 벤치마크다.

huggingface.co
#futurebench#manifold#polymarket#hugging-face