AI agent

2026년 9월 28일

NVIDIA Open Agent Safety Platform: 실리콘 수준 지속 에이전트 모니터링 레퍼런스

NVIDIA Open Agent Safety Platform은 OpenShell 런타임과 BlueField-4 기반 NVIDIA Sentry를 결합해 AI 에이전트를 실리콘 수준에서 지속 모니터링합니다. 에이전트 안전을 위한 5가지 원칙과 3계층 구조를 확인하세요.
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2026년 9월 25일

SWE-Serve가 밝혀낸 로컬 테스트와 실제 서버 제공 간의 격차

AI 코딩 에이전트가 작성한 패치가 단위 테스트를 통과하더라도, 실제 모델을 로드해 요청을 처리하는 서버 실행 단계에서는 오작동을 일으킬 수…
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2026년 9월 14일

에이전트 스킬로 NVIDIA Cosmos 3를 하루 만에 사후 훈련하는 방법

NVIDIA Cosmos 3 Nano를 TAO 에이전트 스킬과 코딩 에이전트로 하루 만에 사후 훈련하는 방법을 소개합니다. LoRA로 정확도 54.41%에서 87.14%로, AutoML 스윕으로 93.35%까지 끌어올린 과정을 확인하세요.
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2026년 9월 11일

웨이퍼 출하부터 첫 토큰까지: Nemotron과 Palantir Foundry를 통한 공급망 전문성 코드화

NVIDIA는 세계에서 가장 크고 복잡한 공급망 네트워크 중 하나를 보유하고 있으며, 그 성능은 웨이퍼 출하(Wafer-out)부터 첫 토큰…
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2026년 9월 4일

NVIDIA NemoClaw 기반의 메모리 기반 에이전트 구축하기

기업 환경의 업무는 메시지, 의사결정, 프로젝트, 그리고 시시각각 변하는 이행 과제들로 구성됩니다. 이러한 맥락을 파악하지 못한 채 투입된 AI…
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2026년 8월 28일

AI 에이전트를 활용한 크로스 임바디먼트 로봇 내비게이션 정책 학습 방법

내비게이션은 로봇이 인지 능력과 운동 능력을 유용한 자율성으로 전환할 수 있도록 지원합니다. 안정적인 이동 자체를 생성하는…
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2026년 8월 28일

NVIDIA Vera Rubin·Blackwell, 와트당 에이전틱 AI 성능의 새로운 기준을 제시하다

AI 에이전트는 추론을 단일 턴 상호작용에서 여러 단계에 걸친 추론, 도구 호출, 하위 에이전트 조정, 턴 사이 다량의 컨텍스트 연결 등 다단계…
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2026년 8월 21일

NVIDIA AVO, ARC-AGI-3에서 100% 달성 — 장기 자율 에이전트를 위한 프론티어급 범용 아키텍처 입증

프론티어 언어 모델은 AI 에이전트를 구성하는 요소 중 하나일 뿐입니다. 흔히 하네스라 불리는 주변 에이전트 시스템은 모델이 컨텍스트를 받는…
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2026년 8월 14일

NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning, 장기 실행 에이전트를 위한 빠르고 정확한 특화 작업 실행 제공

장기 실행 AI 에이전트는 대부분의 시간을 툴 호출, 결과 검증, 서브 에이전트 작업 위임과 같은 고빈도 실행 단계에 소모합니다.
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2026년 8월 14일

NVIDIA NeMo Switchyard로 AI 에이전트 워크로드를 여러 모델에 분산 라우팅하기

AI 에이전트를 개발할 때 단 하나의 모델만 고집할 필요는 없습니다. 작업 종류나 진행 단계에 따라 모델마다 강점, 단점…
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2026년 8월 7일

NVIDIA Vera Storage 벤치마크: AI 네이티브 스토리지를 위한 더 빠른 암호화, 압축, 무결성 검사 및 복구

스토리지는 에이전틱 AI 워크플로우의 핵심 요소로 동작합니다. 에이전트가 기업 지식을 검색하고, 영구 메모리에 접근하며…
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2026년 7월 27일

AI 모델 성능을 끌어올리는 에이전트 하네스스의 6가지 핵심 기능

훌륭한 AI 에이전트를 만들 때 좋은 모델을 고르는 건 시작에 불과합니다. 진짜 핵심은 모델을 감싸고 있는 아키텍처, 즉 ‘하네스(Harness)’…
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2026년 7월 24일

NVIDIA Rubin GPU 아키텍처 심층 분석: 에이전틱 AI 시대를 이끄는 힘

단일 AI 모델 학습과 1:1 채팅 인터페이스로 시작했던 AI는 이제 대규모 인텔리전스를 끊임없이 생산해 내는 상시 가동형 AI 팩토리로…
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2026년 7월 13일

NVIDIA Nemotron 3 Ultra, 장기 실행 에이전트를 위한 더 빠르고 효율적인 추론 지원

단순한 단일 턴 챗봇이 복잡한 워크플로우를 완수하기 위해 추론하고, 맥락을 유지하고, 도구를 사용하며 여러 턴에 걸쳐 효율적으로 실행되는 장기 실행…
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2026년 7월 3일

NVIDIA Nemotron으로 검색 증강 생성(RAG) 에이전트 구축하기

학습 데이터에만 제한되는 기존 LLM 기반 시스템과 달리, 검색 증강 생성(RAG)은 관련 외부 정보를 통합하여 텍스트 생성 품질을 향상시킵니다.
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2026년 7월 3일

OpenRouter에서 NVIDIA Nemotron으로 보고서 생성 AI 에이전트 구축하기

사전에 정의된 경로만 따르는 전통적인 시스템과 달리, AI 에이전트는 거대 언어 모델(LLM)을 활용해 스스로 의사결정을 내리고…
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