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AI 인지설계의 최전선에서 전하는 인사이트
에이전트 의사결정에서의 인과 추론: Pearl 프레임워크 적용
에이전트가 프로덕션 환경에서 비즈니스 결정(가격 책정, 고객 세분화, 리소스 할당)을 수행할 때, 상관관계 기반 추론은 편향된 훈련 데이터의 spurious correlation을 그대로 정책으로 승격시키는 위험을 안는다. Pearl의 do-calculus는 관찰 분포
에이전트 AI 안전성: 자율 의사결정 체인에서의 제약 전파
에이전트 AI가 도구 호출·외부 API·장기 계획을 자율 실행하는 범위가 2024-2026년 급격히 확장되면서, EU AI Act(2024년 발효, 고위험 조항 2026년 8월 단계 적용)와 NIST AI RMF는 인간 감독·로깅·제약 준수를 의무화하고 있다. 그러나
에이전트 AI 평가 벤치마크: 태스크 완료 지표를 넘어서
2025-2026년 에이전트 AI가 프로덕션 워크로드에 본격 배치되면서, 단일 성공률 지표만으로는 엔터프라이즈 조달 결정, 규제 준수 증빙, SLA 설계를 지원할 수 없다는 현장 피드백이 누적되고 있다. 예컨대 동일한 성공률 70%라도 (A) 평균 12회 도구 호출·$
에이전트 기업 워크플로우: RPA를 인지 자동화로 대체
글로벌 RPA 시장은 2025년 약 $8.5B 규모이나 실제 배포된 봇의 41%가 6개월 내 재작성·폐기되며 TCO가 예상 대비 평균 1.8배 초과한다. 동시에 LLM 추론 단가가 2023–2026년간 약 10배 하락하면서, 이전까지 RPA로 커버하던 반복 프로세스를
계층적 에이전트 네트워크: 대규모 감독자-작업자 패턴
LLM 에이전트 시스템의 복잡도가 증가하면서, 단일 감독자(single supervisor)는 ①감독자 컨텍스트 오버플로우 ②작업자 수 증가 시 O(N) 통신 병목 ③중첩 목표 재귀 분해 실패라는 3중 스케일링 장벽에 부딪힌다. 실제 생산 환경에서는 목표 분해 깊이 5
계층적 에이전트 네트워크: 대규모 감독자-작업자 패턴
수백~수천 개 에이전트를 조율하는 계층적 감독자-작업자(Supervisor-Worker) 패턴의 2026년 SOTA 설계를 분석한다. HierarchAI의 ConductorOS 플랫폼을 통한 프로덕션급 계층 오케스트레이션 아키텍처를 포함한다.
멀티에이전트 오케스트레이션 프레임워크: 2026 SOTA 시스템 비교 분석
LangGraph, AutoGen v0.4, CrewAI, Magentic-One을 포함한 2026년 최신 멀티에이전트 오케스트레이션 프레임워크를 비교 분석하고, AgentMesh 플랫폼 아키텍처를 통한 실용적 구현 방안을 제시한다.
장기 수평 에이전트 시스템을 위한 영속 메모리 아키텍처
에피소딕·의미적·절차적 메모리 계층을 통합한 MemNexus 플랫폼이 장기 수평 AI 에이전트의 일관성 문제를 해결하는 방법을 분석한다. 세션 간 메모리 지속성 93% 달성 실험 결과를 포함한다.