ITPE * JackerLab

개요AgentOps는 LLM 기반 자율 AI 에이전트(Autonomous AI Agent)의 개발, 배포, 모니터링, 평가, 보안, 비용 관리를 통합적으로 수행하는 운영 프레임워크이다. 단순한 MLOps가 모델 중심 운영이라면, AgentOps는 ‘행동하는 AI(Acting AI)’의 실행 흐름과 의사결정 과정을 운영·통제하는 개념이다.생성형 AI가 챗봇 단계를 넘어 업무 자동화, 코드 생성, 데이터 분석, 멀티툴 오케스트레이션 영역으로 확장되면서, 에이전트의 상태 추적, 프롬프트 버전 관리, 실행 로그 감사, 툴 호출 제어, 실패 복구 전략이 필수 운영 요소로 부상하였다.1. 개념 및 정의AgentOps는 AI 에이전트의 전체 수명주기(Lifecycle)를 관리하는 운영 체계로, 프롬프트 설계부터 실행..

개요Prompt Engineering Pattern Library(PEPL)는 대규모 언어 모델(LLM)을 효과적으로 제어하고 활용하기 위해 반복적으로 검증된 프롬프트 설계 기법을 체계적으로 정리한 패턴 집합이다. 다양한 목적(예: 추론, 요약, 분류, 대화)에 따라 최적화된 프롬프트 전략을 제공하여, 개발자와 연구자가 신뢰도 높은 LLM 응답을 유도할 수 있게 돕는다.1. 개념 및 정의항목설명정의LLM 응답 품질을 향상시키기 위해 반복적으로 사용되는 프롬프트 구성 방식 및 설계 전략의 체계적 카탈로그목적프롬프트 설계의 모범 사례(Best Practice)를 정형화하여 재사용성과 신뢰성 확보필요성프롬프트 결과의 비결정성과 품질 불일치를 줄이기 위한 표준 설계 가이드라인 제공2. 특징특징설명장점패턴 중심 ..

개요생성형 AI(Generative AI)의 급속한 확산은 기업과 사회에 혁신을 가져왔지만, 동시에 새로운 보안 위협과 공격 벡터를 낳고 있습니다. 특히 AI 시스템의 Prompt Injection, 정보 유출, 모델 탈취, 오용(Misuse) 등은 전통적인 보안 도구로는 감지하거나 방어하기 어려운 경우가 많습니다. 이에 따라 생성형 AI의 취약점을 식별하고 방어체계를 설계하기 위한 GenAI Red-Team Toolkit이 주목받고 있습니다. 이 도구는 보안 연구자, AI 엔지니어, 레드팀이 협력하여 모델 기반 공격 시뮬레이션과 방어 검증을 체계적으로 수행할 수 있도록 설계된 실전 툴킷입니다.1. 개념 및 정의GenAI Red-Team Toolkit은 생성형 AI 시스템을 대상으로 한 공격 시나리오 구..