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AI 에이전트는 30분이면 만드는데 왜 운영까지는 두 달이 걸릴까요. 경영진이 자주 놓치는 마지막 단계 이야기를 풀어봤습니다. 그리고 Dify는 이 문제를 어떻게 보고 활용할 수 있도록 설계되어 있을까요.

젠슨 황은 한국에 GPU를 팔겠다고 했지, 투자하겠다고는 하지 않았다. 대만엔 200조를 약속한 그가 한국에서 끝내 비워둔 세 마디를 짚어본다.

AI 에이전트는 왜 실패할까요? MIT NANDA의 95% 실패율과 카네기멜런 벤치마크를 짚고, 컨텍스트 엔지니어링·운영 인프라·거버넌스라는 살아남은 5%의 조건을 현장 관점에서 풀었습니다.

2026년 AI EXPO에 Dify로 만든 실무에 바로 적용 가능한 AI에이전트 사례를 소개하기 위해 참가했습니다. 방문객에게 시연, 체험할 수 있는 부스를 운영해 많은 방문객들의 관심을 받으며 뜨거웠던 그 현장을 스케치 합니다.

Gemini 3.5 Flash가 속도 4배, 가격 3배로 출시됐습니다. 단순한 모델 업데이트가 아닌 AX팀이 반드시 읽어야 할 3가지 신호 — 에이전트 시대 진입, 프런티어 가격 인플레이션, 그리고 모델 추상화의 부상.

아마존 직원들은 AI 사용량을 부풀리고, 메타 직원들은 에이전트를 찾는 에이전트를 만들고 있습니다. 왜 이런 일이 벌어지는 걸까요? 기업 AI 에이전트 도입이 실패하는 진짜 이유와 올바른 시작점을 알려드립니다.

Omni는 Slack, Gmail, Jira를 하나로 연결하는 오픈소스 AI 검색 플랫폼입니다. 어떻게 작동하는지, 그리고 AI 업무 자동화를 고민하는 팀이 다음에 봐야 할 것은 무엇인지 정리했습니다.

한 줄짜리 코드 수정이 인증 시스템을 무너뜨릴 뻔했습니다. 이 문제를 잡은 건 사람이 아니라 AI 에이전트였습니다. Anthropic이 내부에서 먼저 검증한 멀티에이전트 코드 리뷰 시스템의 작동 원리와, 이 구조를 우리 조직 업무에 적용하는 방법까지 정리해보았습니다.

AI 에이전트 개발 플랫폼 Dify의 한국 첫 공식 밋업 현장 리뷰. 120명이 모인 이유, 실무자들의 도입 사례와 인사이트를 직접 담았습니다.

AI 에이전트 도입, 왜 아이디어는 넘치는데 실행은 안 될까요? 가트너가 경고한 2026년 격차와 실무에서 검증된 Dify 활용법을 정리했습니다.

Google DeepMind의 최신 이미지 생성 모델 Nano Banana 2(Gemini 3.1 Flash Image)가 공개됐습니다. Nano Banana Pro의 고급 기능과 Flash 속도를 결합, 4K 해상도·주제 일관성·정밀 텍스트 렌더링까지 실무 현장에서 바로 쓸 수 있는 스펙으로 돌아왔습니다.

Claude가 챗GPT를 제치고 앱스토어 AI 앱 1위에 올랐습니다. 하지만 Claude 앱만으로는 기업 업무 자동화에 한계가 있습니다. Dify와 연동했을 때 Claude의 단점이 어떻게 보완되고, 실무에서 어떤 시너지가 나오는지 실제 경험을 바탕으로 정리했습니다.

투자보고서 작성에 매번 수시간을 쏟고 계신가요? Dify AI 워크플로우를 활용하면 기업 정보 수집부터 템플릿 작성, 자동 발송까지 전 과정을 자동화할 수 있습니다. 실제 도입 사례와 구축 방법을 확인해보세요.

AI가 혼자 결정하고 실행하는 워크플로우는 생각보다 훨씬 위험합니다. 에어캐나다는 챗봇 하나 때문에 법원에서 배상 판결을 받았고, 맥도날드는 3년을 투자한 AI 시스템을 결국 전면 중단했습니다. 이 글에서는 실제 사고 사례부터 Human-in-the-Loop(HITL)의 개념, 그리고 Dify로 이를 실제로 구현하는 방법까지 정리했습니다.

OpenClaw가 증명한 Agentic AI의 가능성, 기업이 안전하게 도입하려면? 개인용 AI 에이전트의 보안 한계와 엔터프라이즈 솔루션 Dify를 비교합니다.

Xcode 26.3 에이전틱 코딩 완벽 분석. Apple이 Claude를 선택한 이유, Model Context Protocol의 의미, 실제 테스트 결과까지. 대체제 및 보강 툴로 Dify를 활용할 수 있는 법과 AI가 개발자를 대체하는 게 아닌, 협업하는 시대의 시작을 살펴봅니다.

MS가 자사 툴인 GitHub Copilot 대신 Claude Code를 전면 도입한 진짜 이유는? 300억 달러 규모의 Azure 전략과 '코딩 에이전트'로의 세대교체, 그리고 M365 코파일럿의 실무적 한계까지—MS의 자존심보다 앞선 실리주의 전략과 향후 AI 시장의 변화를 완벽히 분석해 드립니다.

스페이스X와 xAI 합병이 단순한 결합을 넘어 '우주 AI 제국'의 탄생인 이유를 분석합니다. 우주 데이터 센터가 바꿀 AI 연산의 미래와 삼성전자, SK하이닉스 등 국내 기업에 미칠 영향까지 핵심만 짚어드립니다.

2026년 연말정산(2025년 귀속), 무심코 지나치면 수십만 원 손해입니다. 헬스장 30% 소득공제부터 결혼 100만 원, 월세 대상 확대까지! 실전 환급 꿀팁을 확인하세요.

2026년도 지방공기업 경영평가편람 핵심 분석: AI 도입과 디지털 경영이 평가 등급에 미치는 영향과 구체적인 배점 기준, 국정과제 연계 전략을 전문가의 시선으로 정리했습니다.

CES 2026에서 다시 만난 정의선 회장과 젠슨 황 CEO. 두 달 만의 재회 뒤에 숨겨진 현대차그룹의 자율주행 전략과 엔비디아 알파마요 기술의 모든 것

젠슨 황이 한국에 14조원 규모 GPU 26만 장을 공급한 이유는? 세계 1위 로봇 밀도, HBM 독점 공급, 5G 인프라까지 - 피지컬 AI 시대를 선점할 한국의 3가지 강점과 향후 3년 골든타임 분석

AI 기본법 2026년 시행 대비와 사전 정보 제공하며 각 서비스가 고영향 AI인지 확인하는 법, 생성형 AI 규제 대응 방법, 계도기간 활용 전략까지. 금융·의료·채용·콘텐츠 산업별 실무 체크리스트를 모았습니다.

구글 Opal이 Gemini에 통합되며 코딩 없이 AI 앱을 만드는 바이브 코딩이 더 쉬워졌습니다. 국내 활용 사례부터 실무 적용의 한계점까지, 지금 알아야 할 모든 것을 담았습니다.

지난 3년간 AI 업계를 지켜보면서 가장 흥미로웠던 건 속도보다 방향성의 변화였습니다. 2023년 ChatGPT 충격으로 시작된 LLM 열풍이 2024년 코파일럿 확산으로 이어졌다면, 2026년은 확실히 "에이전트의 해"가 될 것입니다. 하지만 이건 단순히 챗봇이 똑똑해진다는 얘기가 아닙니다.

Dify vs LangChain vs Flowise 객관적 비교 분석. RAG 성능 20% 향상 벤치마크, 개발 속도 5-7배 차이, 실제 프로덕션 사례와 비용 분석. 2025년 AI 앱 개발 플랫폼 선택 가이드

코딩 없이 누구나 AI 챗봇 만드는 노코드 플랫폼 Dify, 국내 기업 오픈네트웍시스템과 파트너십 체결. LLM 기반 AI 서비스를 빠르게 구축하고 운영하는 방법을 확인하세요.

GITC(경북IT융합산업기술원)에 폐쇄망 환경에서의 효율적인 모니터링 및 운영을 위해 Oraci SMS(오르카이)를 성공적으로 구축한 (주)오픈네트웍시스템

국내최초 Dify 공식 파트너 오픈네트웍시스템이 AISE2025에서 발표한 Dify