English cover reading AI Agents 2025 with expectations versus reality and governance, strategy, human-in-the-loop

AI 에이전트의 2025년: 기대와 현실 사이에서 봐야 할 것

핵심 요약 2025년 기술 미디어의 큰 화두는 단연 AI 에이전트입니다. IBM Think의 글 **“AI agents in 2025: Expectations vs. reality”**는 이 흐름을 조금 차분하게 바라봅니다. 에이전트가 분명 중요한 변화이긴 하지만, 지금 시장의 기대처럼 모든 일을 자율적으로 처리하는 단계에 도달한 것은 아니라는 이야기입니다. ...

2026년 5월 2일 · 3 분 · 442 단어 · TechLLM
English cover reading 5 Heavy Lifts for AI Agents with five pillars: Data, Validation, ROI, Drift, and Governance

AI 에이전트 도입의 진짜 난관은 모델이 아니라 조직이다

핵심 요약 AI 에이전트 도입을 이야기하면 많은 조직이 모델 성능, 프롬프트, 데모 완성도에 먼저 집중합니다. 하지만 MIT Sloan의 글 **“5 heavy lifts of deploying AI agents”**가 전하는 결론은 다릅니다. 실제 배포에서 가장 무거운 일은 모델을 더 똑똑하게 만드는 것이 아니라, 조직과 인프라가 에이전트를 감당할 수 있게 바뀌는 것입니다. ...

2026년 5월 2일 · 2 분 · 390 단어 · TechLLM
보안 데이터베이스 코어를 중심으로 여러 AI 에이전트와 메모리 흐름이 연결된 엔터프라이즈 AI 메모리 일러스트

엔터프라이즈 AI 에이전트의 다음 병목은 ‘메모리’다

핵심 요약 AI 에이전트를 만들 때 많은 팀이 먼저 모델과 도구를 고릅니다. 어떤 LLM을 쓸지, 어떤 프레임워크를 붙일지, 어떤 벡터 DB를 연결할지부터 고민합니다. 그런데 Oracle의 글 **“Oracle AI Agent Memory”**가 짚는 핵심은 조금 다릅니다. ...

2026년 5월 2일 · 3 분 · 472 단어 · TechLLM