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#ai-architecture

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We got local models to triage the OpenClaw repo for FREE!*
Article2026년 6월 22일

We got local models to triage the OpenClaw repo for FREE!*

기존 NVIDIA GB10 장비에서 Gemma와 Qwen을 제한된 에이전트 하네스로 구동해 OpenClaw 이슈·PR을 실시간 분류하고, 필요한 항목만 디스코드로 전달하는 로컬 트리아지 시스템을 구축·평가한 사례다.

huggingface.co
#openclaw#anthropic#ai-architecture#llm
The Agent Framework Moment: Why Flue and Eve Look so Much Alike
Article2026년 6월 21일

The Agent Framework Moment: Why Flue and Eve Look so Much Alike

Flue와 Eve는 서로 다른 팀과 기반 기술에서 출발했지만 선언형 구성, 타입 기반 도구, 내구성 있는 실행, 샌드박스와 채널이라는 공통 구조에 도달하며 에이전트 프레임워크의 표준 형태가 형성되고 있음을 보여준다.

Hiba Fathima
#cloudflare#vercel#framework-convergence#durability-by-default
Accelerate campaign workflow with insights from Adobe Marketing Agent for Amazon Quick
Article2026년 6월 19일

Accelerate campaign workflow with insights from Adobe Marketing Agent for Amazon Quick

이 글은 Amazon Quick에서 Adobe Marketing Agent를 MCP 통합으로 연결해, 마케터가 승인된 Adobe 마케팅 데이터에 자연어로 접근하고 캠페인·오디언스·여정·충돌 관련 인사이트를 검토하는 절차를 설명한다.

aws.amazon.com
#service-design#ai-architecture#agent-routing#prompt-library
A startup claims it broke through a bottleneck that’s holding back LLMs
Article2026년 6월 19일

A startup claims it broke through a bottleneck that’s holding back LLMs

마이애미 기반 스타트업 Subquadratic은 LLM의 핵심 병목으로 지목돼 온 dense attention의 계산 비용 문제를 sparse attention 방식의 SubQ로 완화했다고 주장하며, Appen의 일부 독립 평가 결과가 그 주장에 주목할 만한 근거를 제공했다.

technologyreview.com
#anthropic#ai-architecture#llm#semiconductors
GLM 5.2 in Claude Code is Blowing My Mind
YouTube2026년 6월 19일

GLM 5.2 in Claude Code is Blowing My Mind

GLM 5.2 in Claude Code는 모든 작업을 고가의 Opus급 모델에 맡기기보다, 작업 난도에 따라 저렴한 오픈소스 계열 모델과 강한 추론 모델을 나눠 쓰는 흐름을 보여준다.

Nate Herk
#claude-code#explainer#agent-systems#alignment-safety
I Built My Entire Content Workflow With Claude & Higgsfield
YouTube2026년 6월 19일

I Built My Entire Content Workflow With Claude & Higgsfield

Claude & Higgsfield로 만든 Content Workflow의 핵심은 웹사이트 URL만으로 광고 아이디어, 스크립트, 영상 렌더, 캠페인 연결까지 한 번에 실험하는 대량 콘텐츠 제작 파이프라인이다.

Jacob Klug
#agent-routing#workflow-automation#explainer#agent-systems
Amazon Bedrock AgentCore harness is now generally available: Go from idea to production-grade agent in minutes
Article2026년 6월 18일

Amazon Bedrock AgentCore harness is now generally available: Go from idea to production-grade agent in minutes

아마존 베드록 에이전트코어 하네스는 에이전트 실행에 필요한 모델, 도구, 메모리, 샌드박스, 관측성, 스킬 연결을 관리형 구성으로 묶어 아이디어 단계의 에이전트를 운영 가능한 형태로 빠르게 실행하게 해주는 서비스입니다.

aws.amazon.com
#anthropic#service-design#ai-architecture#agent-memory
At Cannes Lions, NVIDIA Partners Reshape Advertising and Marketing With AI
Article2026년 6월 18일

At Cannes Lions, NVIDIA Partners Reshape Advertising and Marketing With AI

칸 라이언즈에서 NVIDIA 파트너들은 광고·마케팅의 AI 전환이 단순 채택을 넘어 대규모·실시간·자율 운영을 버틸 인프라 경쟁으로 이동했음을 보여줬다.

Jamie Allan
#nvidia#ai-architecture#multimodal#agent-routing
Build your own vulnerability harness
Article2026년 6월 18일

Build your own vulnerability harness

이 글은 단일 모델이나 일회성 에이전트 세션이 아니라, 상태를 외부화하고 모델을 교체 가능하게 다루며 탐지·검증·중복 제거·의존성 추적을 이어 붙인 취약점 하네스가 기업 규모 보안 분석에 필요하다고 설명한다.

blog.cloudflare.com
#service-design#ai-architecture#agent-routing#prompt-library
Monitor and debug generative AI inference with SageMaker detailed metrics and Insights dashboard on CloudWatch
Article2026년 6월 18일

Monitor and debug generative AI inference with SageMaker detailed metrics and Insights dashboard on CloudWatch

SageMaker AI의 상세 추론 지표와 CloudWatch의 SageMaker Insights 대시보드는 대규모 생성형 AI 추론 엔드포인트의 지연, 용량, 안정성 문제를 더 빠르게 모니터링하고 진단하도록 돕는다.

aws.amazon.com
#service-design#ai-architecture#agent-memory#context-compression
Video Quick Take: How Small Pieces of Code Can Defend an Entire Operating System - SPONSOR CONTENT FROM THREATLOCKER
Article2026년 6월 18일

Video Quick Take: How Small Pieces of Code Can Defend an Entire Operating System - SPONSOR CONTENT FROM THREATLOCKER

ThreatLocker의 Farid Mustafayev는 운영체제 수준의 작은 코드와 필터 드라이버가 전체 시스템 동작을 통제·보호할 수 있지만, 안전성과 성능을 극도로 신중하게 설계해야 한다고 설명했다.

@harvardbiz
#ai-architecture#semiconductors#applications#compute
This Is What Happens When You CRUSH An AI Video Model
YouTube2026년 6월 18일

This Is What Happens When You CRUSH An AI Video Model

AI Video Model을 과도하게 압축하면 단순히 해상도가 낮아지는 수준이 아니라, 포맷 선택·인물 정체성·오디오 신뢰도까지 함께 무너지며 실전 기준은 대체로 Q4와 Q8 계열의 균형점에 있다.

Alex Ziskind
#explainer#core-thesis#anthropic-model-roadmap#frontier-model-evaluation
GLM-5.2: Built for Long-Horizon Tasks
Article2026년 6월 17일

GLM-5.2: Built for Long-Horizon Tasks

GLM 5.2는 안정적인 100만 토큰 문맥, 강화된 코딩 성능, 효율적인 장문맥 구조와 서빙·강화학습 체계를 결합해 장시간 수행되는 복잡한 엔지니어링 작업을 겨냥한 공개형 주력 모델이다.

huggingface.co
#service-design#ai-architecture#agent-routing#llm
Video Quick Take: Implementing Zero Trust in an AI-Driven Threat Landscape - SPONSOR CONTENT FROM THREATLOCKER
Article2026년 6월 17일

Video Quick Take: Implementing Zero Trust in an AI-Driven Threat Landscape - SPONSOR CONTENT FROM THREATLOCKER

HBR의 Julie Devoll은 ThreatLocker의 Ryan Bowman과 함께 AI로 공격 속도가 빨라진 환경에서 제로 트러스트를 실제 조직 운영에 적용하는 방법을 논의했다.

@harvardbiz
#ai-architecture#semiconductors#applications#compute
Introducing the Cloudflare One stack- agent-powered deployment
Article2026년 6월 17일

Introducing the Cloudflare One stack- agent-powered deployment

Cloudflare One stack은 에이전트가 Zero Trust 환경을 이해하고 구성·배포·관리하도록 Cloudflare의 운영 지식과 마이그레이션 절차를 기술 파일 형태로 제공하는 도구 묶음이다.

blog.cloudflare.com
#service-design#ai-architecture#agent-deployment#agent-routing
Amazon SageMaker AI Async Inference now supports inline request payloads
Article2026년 6월 17일

Amazon SageMaker AI Async Inference now supports inline request payloads

Amazon SageMaker AI Async Inference가 InvokeEndpointAsync 요청 본문에 최대 128,000바이트 payload를 직접 담는 Body 파라미터를 지원해, 작은 입력에 대해 매번 S3에 업로드하던 단계를 없앴습니다.

aws.amazon.com
#service-design#ai-architecture#agent-routing#llm
I Don''t Prompt AI Anymore. I Do LOOPING.
YouTube2026년 6월 17일

I Don''t Prompt AI Anymore. I Do LOOPING.

Prompt AI를 매번 반복하는 방식보다, 목표·검증·수정이 이어지는 LOOPING 설계가 AI 개발 워크플로의 핵심으로 떠오르고 있다는 메시지다.

Build In Public
#explainer#agent-systems#core-thesis#anthropic-model-roadmap
Agent Engineering: A New Discipline
Article2026년 6월 16일

Agent Engineering: A New Discipline

에이전트 엔지니어링은 예측 불가능한 LLM 에이전트를 실제 운영 환경에서 신뢰할 수 있게 만들기 위해 구축, 테스트, 배포, 관찰, 개선을 반복하는 새로운 실무 discipline이다.

langchain.com
#ai-architecture#agent-routing#context-compression#prompt-library
Context Management for Deep Agents
Article2026년 6월 16일

Context Management for Deep Agents

Deep Agents SDK는 장기 작업에서 모델의 제한된 컨텍스트 창을 넘지 않도록 파일시스템 오프로딩과 요약을 결합해 필요한 정보를 보존하면서 작업 기억을 압축한다.

langchain.com
#ai-architecture#llm#semiconductors#applications
Hands Free, AIs Forward: NVIDIA XR AI Brings Agents to AR Glasses
Article2026년 6월 16일

Hands Free, AIs Forward: NVIDIA XR AI Brings Agents to AR Glasses

NVIDIA XR AI는 AR 안경과 XR 기기에서 현실 세계를 인식하고 기업 지식과 도구를 활용해 실시간으로 행동을 돕는 멀티모달 AI 에이전트 개발 프레임워크를 공개 베타로 제공한다.

David Chu
#nvidia#ai-architecture#multimodal#agent-routing
How we build evals for Deep Agents
Article2026년 6월 16일

How we build evals for Deep Agents

딥 에이전트 평가는 많은 테스트를 쌓는 것이 아니라, 프로덕션에서 중요한 행동을 직접 측정하는 표적 평가를 설계하고 반복적으로 개선하는 과정이다.

langchain.com
#ai-architecture#llm#semiconductors#applications
Human judgment in the agent improvement loop
Article2026년 6월 16일

Human judgment in the agent improvement loop

AI 에이전트를 신뢰성 있게 개선하려면 조직 안에 문서화된 지식뿐 아니라 직원들의 암묵지와 판단을 개발·평가·운영 전 과정의 자동화된 개선 루프에 반영해야 한다.

langchain.com
#anthropic#ai-architecture#agent-deployment#agent-routing
Introducing Open SWE: An Open-Source Asynchronous Coding Agent
Article2026년 6월 16일

Introducing Open SWE: An Open-Source Asynchronous Coding Agent

Open SWE는 GitHub와 직접 연동되어 장시간 비동기로 코드베이스 조사, 계획 수립, 구현, 테스트, 자체 리뷰, PR 생성을 수행하는 오픈소스 클라우드 기반 코딩 에이전트입니다.

langchain.com
#anthropic#ai-architecture#agent-routing#context-compression
Monte Carlo: Building Data + AI Observability Agents with LangGraph and LangSmith
Article2026년 6월 16일

Monte Carlo: Building Data + AI Observability Agents with LangGraph and LangSmith

Monte Carlo는 LangGraph와 LangSmith를 활용해 기업 데이터 품질 사고를 병렬로 조사하고 근본 원인 분석을 빠르게 수행하는 데이터·AI 관측성 에이전트를 구축했다.

langchain.com
#service-design#ai-architecture#agent-routing#prompt-library
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