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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..

개요Risk Atlas for LLM은 대규모 언어 모델(Large Language Model)의 설계, 배포, 운영 과정에서 발생할 수 있는 리스크를 체계적으로 식별하고 평가·관리하기 위한 프레임워크입니다. 개인정보 유출, 부정확한 응답, 편향, 보안 침해 등 다양한 위험을 사전에 분류하고 대응 전략을 수립함으로써, 기업 및 기관이 안전하고 책임감 있게 LLM을 활용할 수 있도록 돕습니다.1. 개념 및 정의Risk Atlas란 LLM 관련 리스크를 카테고리화하고, 각 리스크에 대한 영향도와 발생 가능성을 시각화한 지표 체계를 의미합니다.LLM: 대량의 자연어 데이터를 기반으로 학습된 언어 생성 모델 (예: GPT, PaLM)Risk Atlas 목적: LLM 기반 서비스의 투명성, 책임성, 보안성 확보관..

개요LLM Gateway는 다양한 LLM(Large Language Model)을 기업 및 애플리케이션 환경에서 안전하고 효율적으로 연동·관리할 수 있게 해주는 중간 계층 소프트웨어이다. 멀티 LLM 백엔드 구성, 요청 라우팅, 로깅, 프롬프트 정책 관리, 보안 필터링 등 핵심 기능을 통합 제공하여 LLM 도입과 운영의 복잡성을 크게 줄여준다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의다양한 LLM을 통합하여 정책 기반 라우팅, 모니터링, 프롬프트 관리 등을 제공하는 게이트웨이 플랫폼목적LLM 서비스 운영 효율화, 비용 절감, 보안 제어 강화필요성모델별 API 구조/제약 다름 → 일관된 접근 필요LLM Gateway는 LLM 활용의 중추 역할을 하며, 서비스 품질과 운영 안정성을 보장한다.2. 특징특징설명기존 ..