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개요AGENTS.md는 AI 에이전트의 동작 방식, 역할, 규칙, 협업 절차 등을 정의하는 문서로, 소프트웨어 프로젝트의 README.md와 유사하지만 에이전트 중심 환경에 특화된 운영 가이드이다. 특히 멀티 에이전트 시스템, Agentic AI, A2A 환경에서 에이전트 간 일관된 행동과 협업을 보장하기 위해 활용된다. 최근 GitHub 기반 AI 협업, AutoGen, LangGraph 등 프레임워크에서 AGENTS.md와 같은 명세 문서의 중요성이 증가하고 있다.1. 개념 및 정의AGENTS.md는 특정 시스템 내에서 동작하는 AI 에이전트의 역할, 책임, 상호작용 규칙, 정책 등을 정의하는 문서로, 에이전트의 행동을 표준화하고 예측 가능성을 높이는 것을 목표로 한다.2. 특징구분설명비교/차별점에이..

개요AI Observability(AI 관측 가능성)는 머신러닝 및 LLM 기반 시스템의 내부 상태와 동작을 가시화하고, 문제를 진단하며, 성능을 지속적으로 개선하기 위한 체계적인 접근 방식이다. 기존 시스템 모니터링을 넘어 데이터 품질, 모델 출력, 추론 과정까지 포함하여 AI 시스템 전반을 관찰하는 것이 핵심이다. 최근 MLOps와 LLMOps의 확산과 함께 필수 기술로 부상하고 있다.1. 개념 및 정의AI Observability는 로그(Log), 메트릭(Metrics), 트레이스(Trace)뿐만 아니라 모델 입력/출력, 피처 분포, 프롬프트 및 응답 등을 종합적으로 분석하여 AI 시스템의 상태를 이해하고 문제를 식별하는 기술이다.2. 특징항목설명영향전체 스택 가시성데이터부터 모델까지 관찰문제 원인..

개요NVIDIA GPU Operator는 Kubernetes 클러스터 내에서 GPU 리소스를 자동으로 배포, 구성, 모니터링 및 관리하는 오픈소스 오퍼레이터(Operator)입니다. AI/ML, HPC, 데이터 분석 워크로드를 위한 GPU 인프라를 컨테이너 환경에 최적화된 형태로 운영할 수 있도록 지원하며, NVIDIA의 GPU Cloud(NGC) 생태계와 통합되어 GPU 사용 효율성과 안정성을 극대화합니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비고 정의Kubernetes에서 GPU 드라이버, 런타임, 모니터링 등을 자동으로 관리하는 오퍼레이터CNCF 호환 오픈소스 솔루션목적GPU 리소스의 자동화된 프로비저닝 및 유지관리GPU 인프라 운영 효율화필요성클라우드 네이티브 AI 워크로드 증가 및 GPU 복잡성 완..

개요AI 시스템이 산업 전반에 확산되면서, 신뢰성과 일관된 관리 체계를 보장하기 위한 국제 표준의 필요성이 커졌습니다. 이를 위해 ISO(국제표준화기구)와 IEC(국제전기기술위원회)는 ISO/IEC 23053를 제정했습니다. 이 표준은 인공지능 시스템의 구조와 구성 요소를 정의하는 AI 시스템 프레임워크로, 다른 AI 표준의 참조 모델 역할을 수행합니다.1. 개념 및 정의ISO/IEC 23053는 인공지능 시스템의 구성 요소, 데이터 흐름, 운영 단계 등을 정의하는 프레임워크 표준입니다. AI 시스템의 개발·운영 전 과정에서 일관성과 상호운용성을 보장하기 위해 마련되었습니다.주요 목적은 AI 시스템 구축·운영의 구조적 가이드라인 제공 및 글로벌 표준화 지원입니다.2. 특징특징기존 AI 적용 방식ISO/I..

개요Seldon Core는 머신러닝 모델을 Kubernetes 환경에 안정적이고 확장 가능하게 배포(서빙)할 수 있도록 지원하는 오픈소스 MLOps 플랫폼입니다. REST/gRPC API, A/B 테스트, Canary 배포, 모델 해석성(Explainability) 등 다양한 기능을 제공하며, 다양한 프레임워크와 언어의 모델을 통합 관리할 수 있습니다. 본 글에서는 Seldon Core의 핵심 기능, 아키텍처, 활용 전략을 소개합니다.1. 개념 및 정의Seldon Core는 컨테이너화된 머신러닝 모델을 Kubernetes 상에서 배포하고, 서빙하며, 운영할 수 있는 MLOps 인프라입니다. 모델을 마이크로서비스로 감싸고, 서비스 메쉬 및 모니터링 도구와 통합하여 프로덕션 수준의 배포 자동화, 트래픽 제어..