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개요AI Agent Design Pattern은 AI 에이전트를 효율적으로 설계·구현하기 위한 재사용 가능한 아키텍처 및 설계 방식이다. LLM과 Agentic AI의 발전으로 단순 챗봇을 넘어 계획, 실행, 협업, 학습을 수행하는 에이전트 시스템이 확산되면서, 구조화된 설계 패턴의 중요성이 크게 증가하고 있다. 이러한 패턴은 개발 복잡도를 줄이고, 확장성과 유지보수성을 높이며, 멀티 에이전트 환경에서도 안정적인 시스템 구축을 가능하게 한다.1. 개념 및 정의AI Agent Design Pattern은 에이전트의 행동 흐름, 역할 분리, 상태 관리, 협업 구조 등을 체계적으로 정의한 설계 방법론으로, 반복적으로 검증된 구조를 재사용할 수 있도록 한다.2. 특징구분설명비교/차별점재사용성검증된 구조 활용ad..

개요ACP(Agent Communication Protocol)는 AI 에이전트 간 메시지 교환, 작업 협업, 상태 공유를 표준화하기 위한 통신 프로토콜이다. 멀티 에이전트 시스템(MAS)과 Agentic AI가 확산되면서 서로 다른 에이전트 간 상호운용성 확보가 핵심 과제로 떠오르고 있으며, ACP는 이러한 요구를 해결하기 위한 핵심 기술로 주목받고 있다. 특히 A2A(Agent-to-Agent)와 유사한 개념으로, 보다 구조화된 메시지 포맷과 협업 메커니즘을 제공한다.1. 개념 및 정의ACP는 AI 에이전트 간의 통신 규칙, 메시지 구조, 상태 관리 방식 등을 정의하여, 이종 시스템 간 협업을 가능하게 하는 표준 프로토콜이다.2. 특징구분설명비교/차별점표준화된 통신메시지 구조 정의비표준 API 대비 ..

개요Energy Harvesting for IoT는 주변 환경에서 발생하는 미세한 에너지(빛, 열, 진동, RF 등)를 수집하여 IoT 디바이스의 전원으로 활용하는 기술이다. 배터리 교체가 어려운 환경(스마트 시티, 산업 현장, 헬스케어, 원격 센서 등)에서 유지보수 비용을 획기적으로 절감할 수 있으며, 초저전력(ULP: Ultra-Low Power) 설계와 결합되어 배터리리스(Battery-less) 또는 배터리 수명 극대화 시스템을 구현한다. 최근 BLE, LoRa, NB-IoT 등 저전력 통신과 함께 핵심 인프라로 주목받고 있다.1. 개념 및 정의Energy Harvesting은 환경 에너지를 전기 에너지로 변환하여 저장·사용하는 기술로, IoT 디바이스의 전원 공급을 자가발전 형태로 구현하는 것을..