AICLUDE · INSIGHTS

아이클루드(AICLUDE) 기술 인사이트

AI 에이전트 플랫폼의 깊이를 공유합니다.

엔지니어링

LLM 에이전트를 위한 5계층 방어: OWASP Top 10 for LLM을 실제로 구현하기

LLM 앱 보안은 "필터 하나"가 아니다. 입력·RAG·메모리·프롬프트·출력 5계층 방어와, 검색을 포기하지 않고 PII를 암호화하는 방법을 정리합니다.

엔지니어링

Agentic RAG로 가는 길: Classic RAG가 충분하지 않았던 이유

검색은 잘 되는데 답은 여전히 어긋난다. Classic → Graph → Agentic RAG로 넘어온 이유와, AICLUDE가 실제로 구현한 방식을 정리합니다.

엔지니어링

AI 에이전트 파이프라인을 8단계로 쪼개다: 의도 이해부터 자가 교정까지

"LLM 호출 한 번"으로 만든 에이전트가 왜 결국 실패하는가. AICLUDE가 에이전트 실행을 8단계로 분해한 이유와, 각 단계가 어떤 실패 모드를 막는지 정리합니다.

도입 사례

캠페인을 "돌리는" 게 아니라 "흐르게" 한다 — AI 마케팅 자동화 루프

마케팅 캠페인은 보통 "런치 → 끝"의 단발성 이벤트였습니다. 이 방식의 한계는 명확합니다. 런치 후에 배우는 내용이 다음 런치에 늦게 반영됩니다. AI 에이전트로 마케팅을 "끊이지 않는 루프"로 돌리는 방식을 소개합니다.

도입 사례

AI 아바타가 먼저 말을 건다 — STNET × AICLUDE "Catch Sales" 키오스크 PoC

2025년 12월부터 2026년 3월까지 STNET과 함께 진행한 CLU Agent Station 키오스크 PoC 이야기. 단 2대의 키오스크가 642만 명 이상의 보행자를 감지하고, 먼저 말을 건 AI에게 셋 중 둘이 응답한 4개월의 기록을 제품 관점으로 정리했습니다.

도입 사례

사이니지가 광고를 스스로 기획하는 시대 — 에이전틱 사이니지란 무엇인가

매장 앞 디지털 사이니지는 그동안 "큰 TV"에 가까웠습니다. 프로그램을 올리면 재생하는 플레이어였죠. 이게 달라지고 있습니다. 광고를 스스로 기획하고, 스스로 만들고, 스스로 성과를 측정하는 "에이전틱" 사이니지를 이야기합니다.

도입 사례

무대 위의 AI 컨시어지 — 사람을 대체하지 않고, 함께 서는 법

매장 앞 키오스크가 단순 안내기를 넘어 "한 명의 직원"처럼 기능하려면 무엇이 필요할까요. 공간 속 AI 컨시어지가 진짜로 일하는 방식과, 사람 직원과의 역할 분담을 이야기합니다.

엔지니어링

스킬이 스스로 똑똑해진다 — AI 에이전트의 "연습과 복기"

사람이 연습하고 복기하면서 실력이 느는 것처럼, AI 에이전트의 스킬도 같은 방식으로 자라게 할 수 있다면 어떨까요. 자가 진화 스킬의 아이디어를 쉽게 풀어봅니다.

엔지니어링

클라우드로 써도, 우리 서버에 두어도 — 같은 경험이라는 약속

AI 에이전트 도입의 큰 장벽 중 하나는 "데이터를 클라우드로 보내도 되느냐"라는 질문입니다. 우리는 이 질문에 "둘 다 됩니다. 그리고 경험은 같습니다"라고 답합니다. 그 말의 의미를 풀어 봅니다.

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