AI 자동화 영역과 인간 개입 지점을 명확히 구분하는 것은 Agentic AI를 운영 가능한 시스템으로 만드는 핵심 판단 기준입니다.
AI & ML Engineering
Agentic AI
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AI 자동화 영역과 인간 개입 지점을 명확히 구분하는 것은 Agentic AI를 운영 가능한 시스템으로 만드는 핵심 판단 기준입니다.
CodeCenter Web이 개인 중심 AI 코딩을 조직의 협업 플랫폼으로 확장하는 구조와 로드맵을 정리합니다.
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.
이번 웨비나는 AI 코딩 도구 CodeCenter를 중심으로, 컨텍스트 엔지니어링이 개발 효율과 결과물 품질에 어떤 차이를 만드는지 검증합니다.
요구사항을 이해하고 코드를 구현하는 CodeCenter의 에이전틱 AI 개발 환경을 데모를 통해 소개합니다.
폐쇄망 AI 코딩 에이전트 CodeCenter v2로 기업 내부망에서도 안전하게 코드 작성, 실행, 디버깅, 요구사항 관리까지 한 번에 수행할 수 있는...
요구사항 생성 → 코드 작성 → 테스트 자동화의 전체 흐름을 따라가며 AI 도구가 실무에 어떻게 통합 및 적용되고 있는지 공유합니다.
엔터프라이즈급 보안과 최신 AI 기능을 동시에 갖춘 온프레미스 AI 코딩 어시스턴트 CodeCenter의 주요 핵심 기능 6가지를 소개합니다.
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이번 웨비나에서 성능 편차·비용·거버넌스의 현실적 한계를 실제 사례로 짚고, AI 자동화와 인간 개입의 명확한 기준을 제시합니다.
