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개요AI-Native Development는 소프트웨어 개발 전 과정에 인공지능(AI)을 내재화하여 설계, 구현, 테스트, 배포, 운영까지 자동화·지능화를 구현하는 개발 방식이다. 기존 DevOps가 자동화 중심이었다면, AI-Native Development는 코드 생성, 아키텍처 설계, 품질 개선, 운영 의사결정까지 AI가 주도적으로 참여하는 것이 특징이다. 특히 LLM, Agentic AI, Copilot 등의 발전으로 개발 생산성과 품질이 동시에 향상되며 새로운 개발 패러다임으로 자리잡고 있다.1. 개념 및 정의AI-Native Development는 개발 생명주기(SDLC) 전반에 AI를 통합하여, 개발자의 생산성을 극대화하고 자동화된 지능형 개발 환경을 구축하는 접근 방식이다.2. 특징구분설명..

개요ADK(Agent Development Kit)는 지능형 소프트웨어 에이전트의 개발, 시뮬레이션, 테스트를 위한 프레임워크입니다. 이는 인공지능, 멀티 에이전트 시스템(MAS), IoT, 게임 개발 등 다양한 분야에서 사용되며, 복잡한 에이전트 기반 시스템을 효율적으로 설계하고 구현하는 데 필수적인 개발 도구입니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의ADK는 에이전트 기반 시스템을 개발할 수 있도록 지원하는 도구 모음 또는 개발 환경입니다.목적에이전트의 행동, 학습, 상호작용 모델링 및 테스트필요성자율적인 의사결정 및 환경 반응을 요구하는 시스템의 증가특히, 강화학습 기반 에이전트 및 복잡한 분산 환경에 적합한 개발 및 디버깅 환경을 제공합니다.2. 특징특징설명비교모듈화 구조에이전트 행동, 인지, 통..

개요AI 엔지니어링(AI Engineering)은 인공지능 모델을 실제 서비스 및 제품에 안정적이고 지속 가능하게 적용하기 위한 종합적인 엔지니어링 접근법이다. 이는 단순한 모델 개발을 넘어, 운영 환경에서의 지속적 개선, 자동화된 배포, 거버넌스 및 모니터링 등을 포괄한다. 특히 MLOps, 신뢰 가능한 AI, 반복 가능한 학습 파이프라인 등이 중심 요소로 부각되고 있다.1. 개념 및 정의AI 엔지니어링은 AI 모델을 산업 현장에 실제로 통합하고 운영하기 위한 기술, 프로세스, 도구의 총합이다.목적: AI 모델의 일관된 개발, 검증, 배포 및 운영 체계화필요성: PoC 단계를 넘어 실제 프로덕션 환경에서의 안정적 운영 필요성 증가핵심 개념: 지속 가능한 모델 관리, 운영 자동화, 모델 신뢰성 확보2. ..

개요AI-Augmented Development는 인공지능, 특히 생성형 AI(Generative AI)를 활용하여 소프트웨어 개발의 생산성과 품질을 향상시키는 차세대 개발 전략입니다. 코드 작성, 리뷰, 테스트, 디버깅, 문서화 등 개발 전반에 걸쳐 AI가 개발자를 보조하거나 자동화하는 기술로, GitHub Copilot, Amazon CodeWhisperer, ChatGPT 등의 대표 사례를 중심으로 빠르게 확산되고 있습니다. Gartner는 이 기술을 2025년 전략 기술 트렌드 중 하나로 선정했습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의AI가 개발 과정을 보조하거나 자동화함으로써 개발자의 생산성, 품질, 속도를 향상시키는 기술 전략적용 범위코드 생성, 테스트 자동화, 코드 리뷰, 문서화, 학습 지..