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2026-07-19 11:31:18 +09:00
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@@ -15,7 +15,19 @@ marp: true
 - **AI 모델(Model)**: 언어의 의미적 표현과 단순 질의응답을 수행하는 **지능 엔진**
 - **AI 에이전트(Agent)**: 자율성, 목표 지향성, 도구 활용 및 협업 능력을 결합한 **행동 주체**
- **본 발표의 목표**: 단일 모델을 자율형 에이전트로 전환하는 방법론부터 시작하여, 다중 에이전트(Multi-Agent) 간의 고도화된 협업 인프라와 산업 표준 기술 동향을 조망합니다.
+- **본 발표의 목표**: 모델을 에이전트로 전환하는 방법론부터 시작하여, 다중 에이전트 간의 협업 인프라와 표준 기술 동향을 조망합니다.
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 ### 💡 구체적 사례 비교: "슬라이드 작성 후 이미지 경로 검증 및 Git 커밋"
 | 구분 | AI 모델 (LLM)의 행동 | AI 에이전트 (Agent)의 행동 |
 |---|---|---|
 | **역할** | **인지적 추론 (Thinking)** | **동적 계획 및 실행 (Doing)** |
 | **태스크 해석** | 슬라이드용 텍스트 초안 및 이미지 검증용 파이썬 코드 **작성(생성)** | 최종 목표 달성을 위한 **세부 태스크 수립 및 계획 제어** |
 | **도구 활용** | "검증 스크립트를 실행하라"고 **텍스트로 권고**만 수행 | OS/터미널에 진입해 스크립트를 **실제 실행 및 결과 수집** |
 | **피드백 대응** | 실행 실패 로그를 붙여넣어 줘야 비로소 오류 인지 가능 | 에러 감지 시, **스스로 수정 코드를 기획(Reflection)하여 루프 재수행** |
 | **상태 반영** | 터미널 명령어(`git commit`)를 화면에 **출력** | `git add/commit` 명령을 **터미널에 실제 집행하여 커밋 완료** |
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@@ -15,7 +15,19 @@ marp: true
 - **AI 모델(Model)**: 언어의 의미적 표현과 단순 질의응답을 수행하는 **지능 엔진**
 - **AI 에이전트(Agent)**: 자율성, 목표 지향성, 도구 활용 및 협업 능력을 결합한 **행동 주체**
- **본 발표의 목표**: 단일 모델을 자율형 에이전트로 전환하는 방법론부터 시작하여, 다중 에이전트(Multi-Agent) 간의 고도화된 협업 인프라와 산업 표준 기술 동향을 조망합니다.
+- **본 발표의 목표**: 모델을 에이전트로 전환하는 방법론부터 시작하여, 다중 에이전트 간의 협업 인프라와 표준 기술 동향을 조망합니다.
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 ### 💡 구체적 사례 비교: "슬라이드 작성 후 이미지 경로 검증 및 Git 커밋"
 | 구분 | AI 모델 (LLM)의 행동 | AI 에이전트 (Agent)의 행동 |
 |---|---|---|
 | **역할** | **인지적 추론 (Thinking)** | **동적 계획 및 실행 (Doing)** |
 | **태스크 해석** | 슬라이드용 텍스트 초안 및 이미지 검증용 파이썬 코드 **작성(생성)** | 최종 목표 달성을 위한 **세부 태스크 수립 및 계획 제어** |
 | **도구 활용** | "검증 스크립트를 실행하라"고 **텍스트로 권고**만 수행 | OS/터미널에 진입해 스크립트를 **실제 실행 및 결과 수집** |
 | **피드백 대응** | 실행 실패 로그를 붙여넣어 줘야 비로소 오류 인지 가능 | 에러 감지 시, **스스로 수정 코드를 기획(Reflection)하여 루프 재수행** |
 | **상태 반영** | 터미널 명령어(`git commit`)를 화면에 **출력** | `git add/commit` 명령을 **터미널에 실제 집행하여 커밋 완료** |
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@@ -15,7 +15,19 @@ marp: true
 - **AI 모델(Model)**: 언어의 의미적 표현과 단순 질의응답을 수행하는 **지능 엔진**
 - **AI 에이전트(Agent)**: 자율성, 목표 지향성, 도구 활용 및 협업 능력을 결합한 **행동 주체**
- **본 발표의 목표**: 단일 모델을 자율형 에이전트로 전환하는 방법론부터 시작하여, 다중 에이전트(Multi-Agent) 간의 고도화된 협업 인프라와 산업 표준 기술 동향을 조망합니다.
+- **본 발표의 목표**: 모델을 에이전트로 전환하는 방법론부터 시작하여, 다중 에이전트 간의 협업 인프라와 표준 기술 동향을 조망합니다.
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 ### 💡 구체적 사례 비교: "슬라이드 작성 후 이미지 경로 검증 및 Git 커밋"
 | 구분 | AI 모델 (LLM)의 행동 | AI 에이전트 (Agent)의 행동 |
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 | **역할** | **인지적 추론 (Thinking)** | **동적 계획 및 실행 (Doing)** |
 | **태스크 해석** | 슬라이드용 텍스트 초안 및 이미지 검증용 파이썬 코드 **작성(생성)** | 최종 목표 달성을 위한 **세부 태스크 수립 및 계획 제어** |
 | **도구 활용** | "검증 스크립트를 실행하라"고 **텍스트로 권고**만 수행 | OS/터미널에 진입해 스크립트를 **실제 실행 및 결과 수집** |
 | **피드백 대응** | 실행 실패 로그를 붙여넣어 줘야 비로소 오류 인지 가능 | 에러 감지 시, **스스로 수정 코드를 기획(Reflection)하여 루프 재수행** |
 | **상태 반영** | 터미널 명령어(`git commit`)를 화면에 **출력** | `git add/commit` 명령을 **터미널에 실제 집행하여 커밋 완료** |
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