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#context-compression

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총 424건 중 121-144건

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
Pro-worker AI, explained
Article2026년 6월 17일

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
Why Fleet Has General Purpose Chat and Specialized Agents
Article2026년 6월 17일

Why Fleet Has General Purpose Chat and Specialized Agents

Fleet은 일회성·탐색형 업무에는 General Purpose Chat을, 반복적으로 맡겨야 하는 업무에는 지속 설정과 메모리를 갖춘 Specialized Agents를 쓰도록 두 에이전트 유형을 구분한다.

langchain.com
#agent-memory#agent-routing#context-compression#retrieval-index
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
5 Things To Consider When Working Ai
Article2026년 6월 16일

5 Things To Consider When Working Ai

MIT Sloan은 AI가 직장에 실제로 자리 잡은 지금, 조직이 AI를 더 잘 활용하려면 설계 적합성, 조언의 객관성, 업무 흐름 재편, 비판적 점검, 노동 영향까지 함께 고려해야 한다고 정리한다.

mitsloan.mit.edu
#privacy-design#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
Fox Buys Roku, The Problem With Fox’s Smart Strategy, Streaming That Works – Stratechery by Ben Thompson
Article2026년 6월 16일

Fox Buys Roku, The Problem With Fox’s Smart Strategy, Streaming That Works – Stratechery by Ben Thompson

제공된 본문에서 확인되는 핵심은 시장이 Fox의 Roku 인수를 부정적으로 보지만, 글은 이를 권리 보유자에게서 가치를 뽑아내는 방식에서 임차인으로서 협상력을 확보하는 방식으로 전환하는 전략으로 설명한다는 점입니다.

stratechery.com
#anthropic#service-design#semiconductors#applications
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
LangSmith: Redesigned product homepage and Resource Tags for better organization
Article2026년 6월 16일

LangSmith: Redesigned product homepage and Resource Tags for better organization

LangSmith는 LLM 애플리케이션 개발 흐름을 관찰성, 평가, 프롬프트 엔지니어링으로 재정리한 새 홈페이지와 워크스페이스 리소스 관리를 위한 Resource Tags 개선을 공개했다.

langchain.com
#agent-routing#context-compression#prompt-library#llm
Quickly Start Evaluating LLMs With OpenEvals
Article2026년 6월 16일

Quickly Start Evaluating LLMs With OpenEvals

LangChain 팀은 LLM 애플리케이션과 에이전트를 프로덕션 수준으로 평가하기 쉽게 하기 위해 openevals와 agentevals를 공개하고, 데이터·평가지표·평가 유형별 출발점을 제시한다.

langchain.com
#ai-architecture#context-compression#prompt-library#llm
Reusable Evaluators and Evaluator Templates in LangSmith
Article2026년 6월 16일

Reusable Evaluators and Evaluator Templates in LangSmith

LangSmith Evaluation은 30개 이상의 평가자 템플릿과 재사용 가능한 평가자 관리를 추가해, 에이전트 평가를 온라인 모니터링과 오프라인 실험 전반에서 더 일관되게 운영하도록 한다.

langchain.com
#multimodal#llm#semiconductors#vision-language-models
Safeguard your agentic AI applications with the Amazon Bedrock Guardrails InvokeGuardrailChecks API
Article2026년 6월 16일

Safeguard your agentic AI applications with the Amazon Bedrock Guardrails InvokeGuardrailChecks API

Amazon Bedrock Guardrails의 InvokeGuardrailChecks API는 에이전트형 AI 애플리케이션의 각 단계에서 필요한 안전 점검만 선택적으로 실행하고, 점수 기반 결과를 애플리케이션 로직으로 처리하게 해 주는 감지 전용 API다.

aws.amazon.com
#agent-routing#context-compression#prompt-library#llm
Sharing LangSmith Benchmarks
Article2026년 6월 16일

Sharing LangSmith Benchmarks

LangChain 팀은 LangSmith에서 평가 데이터셋·결과·실행 트레이스를 공유하고, LangChain 문서 Q&A 벤치마크와 langchain benchmarks 패키지로 LLM 애플리케이션 아키텍처를 재현·비교할 수 있게 했다고 설명한다.

langchain.com
#anthropic#ai-architecture#agent-memory#context-compression
Testing Fine Tuned Open Source Models in LangSmith
Article2026년 6월 16일

Testing Fine Tuned Open Source Models in LangSmith

이 글은 LangSmith를 사용해 파인튜닝한 오픈소스 Llama2 모델들을 구조화된 SQL 출력 과제로 평가하고, 모델 크기·학습 데이터·응답 시간·GPT 3.5와의 경쟁력을 비교한 사례를 설명한다.

langchain.com
#ai-architecture#llm#semiconductors#applications
First Look at GLM-5.2: Open Weights Model On Par with Frontier Models?
YouTube2026년 6월 16일

First Look at GLM-5.2: Open Weights Model On Par with Frontier Models?

First Look at GLM 5.2의 핵심은 open weights model이 장기 컨텍스트, 코딩, 도구 사용, 멀티모달 실사용 태스크에서 frontier models에 어느 정도 근접했는지를 초기 실험으로 확인한 데 있다.

Tonbi''s AI Garage
#anthropic-model-roadmap#frontier-model-evaluation#agent-systems#core-thesis
How I Put Hermes Agent Inside Excel (And Made It a Custom Function)
YouTube2026년 6월 16일

How I Put Hermes Agent Inside Excel (And Made It a Custom Function)

Hermes Agent Inside Excel의 핵심은 엑셀을 떠나지 않고 에이전트 채팅, 승인형 시트 편집, Custom Function 호출까지 연결해 반복 분석과 정리 작업을 줄이는 것이다.

Tonbi''s AI Garage
#frontier-model-evaluation#agent-systems#core-thesis#explainer
Aligning LLM-as-a-Judge with Human Preferences
Article2026년 6월 15일

Aligning LLM-as-a-Judge with Human Preferences

LangSmith는 사람이 수정한 LLM as a Judge 평가 결과를 few shot 예시로 축적해, 별도의 반복적인 프롬프트 엔지니어링 없이 평가기를 인간 선호에 점진적으로 맞추는 self improving evaluator를 소개한다.

langchain.com
#agent-memory#context-compression#prompt-library#retrieval-index
Announcing LangSmith is now a transactable offering in the Azure Marketplace
Article2026년 6월 15일

Announcing LangSmith is now a transactable offering in the Azure Marketplace

LangChain은 기업이 LangSmith를 Azure Marketplace에서 Azure Kubernetes Application 형태로 구매하고 배포할 수 있게 됐다고 발표했다.

langchain.com
#service-design#agent-deployment#context-compression#prompt-library
Balance AI innovation and risk with ‘minimum viable governance’
Article2026년 6월 15일

Balance AI innovation and risk with ‘minimum viable governance’

MIT CISR 연구진은 생성형 AI 확산에서 혁신을 막지 않으면서 위험을 관리하려면 ‘최소 실행 가능 거버넌스’가 필요하다고 제안한다.

mitsloan.mit.edu
#agent-deployment#llm#semiconductors#applications
The U-bit Model: Human and AI Coexistence
Article2026년 6월 15일

The U-bit Model: Human and AI Coexistence

이 글은 인간의 비알고리즘적 통찰과 유한성이 AI에게 의미, 역사성, 죽음의 감각을 제공한다는 ‘U bit 모델’을 통해 인간과 AI의 공존을 설명한다.

medium.com
#privacy-design#ai-architecture#llm#semiconductors
Building a 100x Cheaper Trace Judge with Fireworks
Article2026년 6월 15일

Building a 100x Cheaper Trace Judge with Fireworks

LangChain Labs는 Fireworks와 함께 Qwen 3.5 35B를 미세조정해 사용자가 에이전트 응답에서 오류를 느꼈는지 판별하는 Trace Judge를 만들었고, 프런티어 모델 수준의 정확도를 유지하면서 최대 100배 저렴한 추론 비용을 보였다고 설명한다.

langchain.com
#llm#semiconductors#applications#agent-deployment
The Cost of Curiosity
Article2026년 6월 15일

The Cost of Curiosity

이 글은 과도한 질문과 보고를 사회적으로 처벌하는 문화가 관찰, 기록, 과학적 보고, 제도적 기억을 약화시키며, 과학의 출발점은 실험실보다 먼저 ‘볼 수 있도록 허락하는 문화’에 있다고 주장한다.

medium.com
#privacy-design#semiconductors#applications#compute
Evaluating Deep Agents: Our Learnings
Article2026년 6월 15일

Evaluating Deep Agents: Our Learnings

LangChain 팀은 네 가지 딥 에이전트 애플리케이션을 출시하며, 딥 에이전트 평가는 일반 LLM 평가보다 테스트별 성공 기준, 실행 범위 선택, 재현 가능한 환경 구성이 훨씬 중요하다는 점을 정리했다.

langchain.com
#ai-architecture#agent-memory#context-compression#retrieval-index
Growing the Cloudflare AI team with talent from Ensemble AI
Article2026년 6월 15일

Growing the Cloudflare AI team with talent from Ensemble AI

Cloudflare는 Ensemble AI의 핵심 인력을 합류시켜 모델 압축, 효율적 추론, 대규모 AI 배포 비용 개선을 Workers AI와 글로벌 인프라 전반에서 강화하려 한다.

blog.cloudflare.com
#ai-architecture#multimodal#agent-memory#context-compression