https://techllm.github.io/tags/enterpriseai/Recent content in EnterpriseAI on TechLLMHugokoSat, 02 May 2026 22:15:00 +0900https://techllm.github.io/posts/ibm-ai-agents-2025-expectations-reality/Sat, 02 May 2026 22:15:00 +0900https://techllm.github.io/posts/ibm-ai-agents-2025-expectations-reality/IBM Think의 AI agents in 2025 글을 바탕으로, 에이전트 hype와 실제 기업 도입에서 필요한 전략·거버넌스·현실적 기대치를 정리한다.https://techllm.github.io/posts/oracle-ai-agent-memory-enterprise/Sat, 02 May 2026 10:45:00 +0900https://techllm.github.io/posts/oracle-ai-agent-memory-enterprise/Oracle AI Agent Memory 발표를 바탕으로, 기업용 AI 에이전트에서 메모리가 왜 벡터 검색 이상의 거버넌스 인프라가 되는지 정리한다.https://techllm.github.io/posts/google-gemini-enterprise-agent-platform/Thu, 30 Apr 2026 23:20:00 +0900https://techllm.github.io/posts/google-gemini-enterprise-agent-platform/Google Cloud가 공개한 Gemini Enterprise Agent Platform의 핵심 기능과 기업용 AI 에이전트 플랫폼 경쟁의 의미를 정리한다.https://techllm.github.io/posts/databricks-memory-scaling-ai-agents/Thu, 30 Apr 2026 19:15:00 +0900https://techllm.github.io/posts/databricks-memory-scaling-ai-agents/Databricks의 Memory Scaling for AI Agents를 바탕으로 에이전트 성능을 높이는 새로운 축으로서 메모리 스케일링, MemAlign 실험, 조직 지식 저장소와 거버넌스 문제를 정리한다.https://techllm.github.io/posts/google-cloud-agentic-ai-partner-ecosystem/Fri, 24 Apr 2026 18:05:00 +0900https://techllm.github.io/posts/google-cloud-agentic-ai-partner-ecosystem/Google Cloud가 Agentic AI 확산을 위해 7억 5천만 달러 규모의 파트너 펀딩을 발표했다. 핵심은 모델 성능보다 기업 현장에 실제로 배포하고 운영할 수 있는 실행 생태계다.