복잡한 기업 시스템을 하나로 묶고 AI 자동화를 현실로 만드는 핵심 기술 MCP를 쉽게 풀어 설명합니다.
AI & ML Engineering
MCP
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복잡한 기업 시스템을 하나로 묶고 AI 자동화를 현실로 만드는 핵심 기술 MCP를 쉽게 풀어 설명합니다.
앞으로의 개발 경쟁력은 “사람이 얼마나 잘 짜는가”보다 “AI가 잘 일할 수 있는 구조를 만드는가”로 결정됩니다.
AI를 실제 개발 환경을 이해하고 수정·검증까지 수행하는 실행형 에이전트로 확장시키는 과정을 설명합니다.
단순 요청 기반 코딩과 컨텍스트 엔지니어링 기반 Agentic 코딩을 동일 과제로 비교한 실험 결과를 정리합니다.
2025년은 AI 기술이 여러 방향에서 한꺼번에 진화를 이루며, 다시 한 번 변화의 흐름을 확인하게 만든 해였습니다.
AI 코딩 시대에는 빠른 구현보다 AI 코딩 품질 검증이 경쟁력이 됩니다.
AI 협업과 하이브리드 인텔리전스를 중심으로, 조직이 지능형 미래를 위해 갖춰야 할 전략과 역량을 살펴봅니다.
이번 웨비나는 AI 코딩 도구 CodeCenter를 중심으로, 컨텍스트 엔지니어링이 개발 효율과 결과물 품질에 어떤 차이를 만드는지 검증합니다.
2025년 연말부터 내년 연초까지의 국내외 주요 AI · IT 컨퍼런스와 핵심 인사이트를 한 눈에 정리했습니다.
요구사항을 이해하고 코드를 구현하는 CodeCenter의 에이전틱 AI 개발 환경을 데모를 통해 소개합니다.
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이번 웨비나에서는 요구사항 분석, 테스트 생성, 변경 영향 분석을 자동화하는 단 하나의 AI 요구사항 솔루션 Trace.Space에 대해 알아봅니다.
