AI 트렌드

AI 활용 분야에서 쓰이는 용어로, LLM이 질문 난이도에 따라 추론에 쓸 시간·토큰을 알아서 늘리거나 줄여 답하는 방식으로, 추론 모델 시대의 자율적 사고량 조절 능력을 가리킵니다.

AI 활용 분야에서 Anthropic이 2025년에 도입한 기능으로, Claude가 답하기 전에 정해진 토큰 예산만큼 내부적으로 길게 생각한 다음 응답하도록 추론 깊이를 사용자가 직접 조절하는 모드입니다.

AI 활용 분야에서 Anthropic이 2024년 8월에 공개한 API 기능으로, 같은 시스템 프롬프트나 자료를 반복해서 보낼 때 캐싱해 두고 재사용하여 비용과 지연 시간을 함께 줄이는 기술입니다.

AI 활용 분야에서 쓰이는 용어로, ChatGPT·Claude·Cursor 같은 AI 도구에 부가 기능·도구·지식을 끼워 넣을 수 있도록 만든 플러그인 장터를 가리키며, GPT Store·Claude Skills Marketplace·MCP 레지스트리가 대표적입니다.

AI 활용 분야에서 쓰이는 용어로, AI 비서가 사용자가 자주 반복하는 작업을 미리 저장된 절차로 묶어 한 줄 명령이나 정해진 시간에 자동 실행해 주는 기능을 가리킵니다.

AI 활용 분야에서 쓰이는 용어로, AI 에이전트가 받은 큰 작업을 작은 하위 작업으로 쪼개 적합한 도구·하위 에이전트·LLM에게 자동으로 분배해 처리하는 운영 방식을 가리킵니다.

AI 활용 분야에서 Anthropic이 2024년 10월에 공개한 기능으로, Claude가 사람처럼 화면을 보고 마우스·키보드를 조작해 데스크탑 앱·웹사이트를 직접 사용하도록 한 도구입니다.

AI 발전 단계 분야에서 쓰이는 Artificial Super Intelligence(인공 초지능)의 약자로, 모든 분야에서 인간 최고 전문가의 능력을 압도적으로 넘어서는 가상의 인공지능 단계를 가리킵니다.

AI 발전 단계 분야에서 쓰이는 Artificial General Intelligence(범용 인공지능)의 약자로, 사람이 할 수 있는 거의 모든 지적 작업을 동등하거나 그 이상으로 수행할 수 있는 인공지능을 가리킵니다.

AI 모델 학습 분야에서 Anthropic이 2022년에 공개한 RLHF 대체 기법으로, 사람이 매번 답안을 평가하는 대신 미리 정의된 원칙(헌법)에 따라 AI가 스스로 자기 답변을 비판·수정하도록 학습시키는 방식입니다.

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AI 활용 분야에서 쓰이는 용어로, AI를 도입한 기존 서비스가 아니라 처음부터 LLM·에이전트를 핵심 인프라로 삼아 설계한 제품·조직·일하는 방식을 가리킵니다.

AI 활용 분야에서 쓰이는 용어로, 스마트폰·태블릿·노트북 같은 사용자 단말 안에서 모델이 직접 실행되도록 만든 AI 운영 방식을 가리키며, 데이터를 외부로 보내지 않고 응답한다는 점이 핵심입니다.

AI 활용 분야에서 쓰이는 용어로, 클라우드 서버를 거치지 않고 스마트폰·노트북·IoT 기기 같은 사용자 단말에서 직접 모델을 실행해 답을 만들어 내는 인공지능 운영 방식을 가리킵니다.

AI 활용 분야에서 쓰이는 용어로, 데이터·연산·LLM을 사용자 컴퓨터에 우선 두고 필요할 때만 클라우드를 보조로 쓰는 운영 철학으로, 사생활·오프라인·비용 측면에서 강점을 가집니다.

AI 활용 개발 분야에서 쓰이는 용어로, 키보드 대신 음성을 1차 입력으로 두고 자연어로 설계 의도·요구사항·수정 지시를 던지면 AI가 코드를 완성·실행해 주는 새로운 개발 방식입니다.

AI 활용 개발 분야에서 쓰이는 용어로, AI 코딩 도구가 단일 파일이 아니라 전체 코드베이스의 구조·관계·관례를 미리 읽어 두고 답하는 능력을 가리키는 표현입니다.

AI 활용 분야에서 Anthropic이 공개한 모듈형 능력 단위로, Claude가 특정 작업을 더 잘 수행하도록 미리 정의된 지시·자료·코드를 한 묶음으로 만들어 호출 시점에 불러와 쓰게 한 기능입니다.

AI 도구 연결 분야에서 쓰이는 Model Context Protocol(모델 컨텍스트 프로토콜)의 클라이언트 컴포넌트로, AI 모델이나 호스트 앱이 MCP 서버에 접속해 도구·자료를 호출하는 쪽 역할을 합니다.

AI 도구 연결 분야에서 쓰이는 Model Context Protocol(모델 컨텍스트 프로토콜)의 서버 컴포넌트로, AI 모델이 외부 도구·자료에 접근할 수 있도록 도구 목록과 실행 함수를 표준 형식으로 노출합니다.

AI 활용 분야에서 Google이 2025년에 공개한 A2A(Agent-to-Agent, 에이전트 간 통신) 프로토콜로, 서로 다른 회사의 AI 에이전트들이 같은 규약으로 작업·결과·결제 정보를 주고받도록 한 개방 표준입니다.

AI 활용 분야에서 쓰이는 용어로, 여러 LLM·도구·데이터·사람 단계를 작업 흐름으로 묶어 자동으로 호출·분기·재시도하도록 설계한 운영 방식을 가리킵니다.

메인 에이전트가 특정 작업을 위해 별도로 호출하는, 격리된 컨텍스트와 권한을 가진 보조 AI 에이전트입니다.

AI 활용 분야에서 쓰이는 용어로, 역할이 서로 다른 여러 AI(Artificial Intelligence, 인공지능) 에이전트를 한 작업 흐름에 묶어 분담·협업·검토하게 만든 운영 방식입니다.

AI 활용 분야에서 쓰이는 용어로, Vibe Coding을 코딩 너머 시스템 설계·운영·CI/CD·문서화 같은 엔지니어링 전 영역으로 확장해 의도 중심의 자연어 지시만으로 작업을 처리하는 방식을 가리킵니다.

AI 활용 개발 분야에서 쓰이는 용어로, AI 에이전트가 사람이 지시한 목표를 받아 코드 작성·실행·검증을 자율적으로 반복하며 작업을 처리하는 개발 방식입니다.

AI 활용 분야에서 쓰이는 용어로, AI 에이전트를 단순 코딩에 그치지 않고 시스템 설계·운영·CI/CD·문서화 같은 엔지니어링 전 영역으로 확장해 활용하는 작업 방식입니다.

AI 도구 연결 분야에서 쓰이는 Model Context Protocol(모델 컨텍스트 프로토콜)의 약자로, 서로 다른 회사의 AI 모델이 같은 방식으로 외부 도구·자료에 접근하도록 한 공개 규약입니다.

AI 활용 개발 분야에서 쓰이는 용어로, 사람이 자연어로 의도만 던지면 AI가 코드를 써내는 방식입니다.