Ai

구글이 터미널 기반의 오픈소스 AI 에이전트인 Gemini CLI를 출시했습니다. 이 글은 Gemini CLI가 Anthropic의 Claude Code 등 경쟁 모델과 비교하여 어떻게 파격적인 무료 정책과 관대한 사용량으로 시장을 뒤흔들고 있는지 분석합니다. 또한 OpenCode를 포함한 여러 AI 코드 에이전트의 실제 성능, 비용, 개발 철학을 비교하며 빠르게 진화하는 AI 코딩 도구 분야의 경쟁 구도와 각 도구의 장단점을 조명합니다.

LLM을 활용한 개인 프로젝트를 해보자. 키보드에 손을때고 잠시 생각해보자. 내가 만들려고 하는게 무엇인지 생각을 정리하자. 그리고 어떻게 만들지 생각을 해보자. 그리고 이 프로젝트를 통해 내가 얻고자 하는 것과 목표를 정해보자

Google Chrome 개발자 유튜브 채널의 강연에서 Web AI 책임자인 Jason Mayes는 웹 브라우저 내에서 클라이언트 측 AI 에이전트를 구현하는 것의 이점과 가능성을 논합니다. 그는 이러한 에이전트가 사용자를 위해 복잡한 작업을 자율적으로 완료할 수 있으며, 이는 개선된 사용자 경험, 개인 정보 보호 강화, 기업의 비용 절감으로 이어진다고 강조합니다. 강연에서는 이러한 에이전트 시스템이 대규모 언어 모델, 도구 및 메모리로 구성되며, 오케스트레이션 레이어가 이러한 구성 요소를 조정하여 사용자 요청을 처리하는 방법에 대해 자세히 설명합니다. 또한, 데모를 통해 로컬에서 실행되는 AI 에이전트가 실제 웹사이트 기능(예: 항공편 검색)과 상호 작용하는 것을 보여주며, 웹사이트가 AI 에이전트와 호환되어야 하는 미래의 가능성을 제시합니다.

Chrome for Developers 유튜브 채널의 영상 스크립트에서 발췌한 이 글은 웹사이트에 인공지능 기능을 구현하기 위한 실제적인 방법을 제시합니다. 이론적인 논의를 넘어, 클라이언트 측, 서버 측, 그리고 하이브리드 접근 방식을 통해 AI를 통합하는 전략을 소개합니다. 또한, MediaPipe 및 transformer.js와 같은 기술과 라이브러리를 활용하여 Bilibili, Vision Nanny, Google Meet, Tokopedia, Policy Bazaar와 같은 실제 기업들이 사용자 경험 개선 및 비즈니스 성과 향상을 위해 AI를 어떻게 성공적으로 적용했는지 구체적인 사례를 보여줍니다.