질문1. 기존 AI 도구는 단일 Task에 강하지만 여러 부서의 데이터가 얽힌 복잡한 업무에는 한계가 있습니다. 멀티 에이전트는 그러한 한계를 각 부서의 전문 지식을 가진 에이전트들이 서로 협업하여 의사 결정 프로세스 '전체'를 자동화 합니다. 그에 따른 기대 ROI는 가. 운영 효율성(OPEX) 절감, 나. 업무속도 혁신, 다. 데이터 자산 가치 극대화(사내 축적된 모든 데이터 자산 활용)을 들 수 있습니다. 질문2. DX는 아날로그 데이터를 디지털화하고 시스템을 구축하는 인프라 위주, AX는 구축된 디지털 시스템을 AI가 스스로 판단하고 활용하게 하는 실행 중심의 변화라 할 수 있습니다. Agent-First 도입 시 고려 리스크는 제어권 상실(에이전트가 예상치 못한 판단을 내릴 리스크), 심리적 저항(업무 대체에 대한 직원들의 불안감) 정도가 있지 않을까 합니다. 질문3. 레거시 시스템 통합을 위한 아키텍처와 데이터 거버넌스에 대해 개략적으로 말씀드리면 통합을위한 아키텍처는 크게 가. 정책 기반 통제(Policy based Control), 나. Data Masking & Privacy, 나. Full Audit Logging을 들 수 있습니다.
데이터 전송구간에 대해서는 구간암호화를 적용하여 다양한 공격(후킹, 해킹, 도청)으로 부터 데이터를 보호 하고 있습니다.
LLM 연산 속도가 느리기 때문에 지연 시간 최소화가 매우 중요하므로 비동기 설계는 필수입니다. 병렬 연산 구조도 반드시 필요합니다. 좀더 효율적인 파이프라인 구조를 갖기 위해 많은 노력을 기울이고 있습니다. 특히 중요 한것은 사람들의 심리를 잘 맞추는 것입니다. 첫답변까지 응답 시간을 최소화하거나 지연 시간 중 현재 진행 사항을 보여준다던지 이런 UX적인 면까지 고민해야 합니다.
저장 버전 관리는 기존 시스템과 크게 다르지 않습니다. DB, Redis, Vertical DB, Vector DB 혹은 Vector DB에서 제공하는 metadata 등을 다양하게 사용하고 있습니다.
기존 레거시 시스템의 통합이 발목을 잡는 경우가 많습니다. 각 부서가 AI에 대한 이해도가 높아야 더 적극적인 활용방안이 나오는데 그렇지 못한 것도 가장 큰 이유입니다. 토큰 비용도 이슈라면 이슈입니다. 일단 어떻게 활용해야 할지 전략을 세울 수 있는 프로세스를 전사적으로 만들어야 하고 관계 부서들의 참여와 필요에 따라선 교육이 필수적입니다.. 토큰이 얼마나 잘 사용되는지 통계를 잡는 투명성 관리 또한 중요합니다. (예산 편성 관점에서) 또한 AI의 오류나 환각에 의해 법적 책임 소재, 사용에 대한 통제가 안되는 것이 큰 문제로 보고 있습니다. 이에 AgentGo Management, Guard, Orchestrator 등의 모듈을 이용해 기업내에서 에이전트 도입과 사용의 어려움을 해소하고 있습니다.
아직 답변이 없습니다
제 생각엔 나갔다가 다시 들어오시면 어떨까 합니다. ~
PC 크롬에서 재생이 안돼서 아이패드로 들어왔습니다-
AgentGo는 중앙의 오케스트레이터가 워크를로우를 설계하고 통제하는 구조입니다. 현재까지는 중앙의 오케스트레이터가 워크플로우를 설계하고 통제하는 구조가 더 보편적입니다. Antropic의 MCP 구조만 봐도 에이전트 간 소통 구조는 아닙니다. 저희는 더 유연하게 처리할 수 있는 A-to-A 구조를 채택해서 갈 수 있는데 LLM 연산이 매우 무거운 연산이라는 걸 감안하면 중앙 관리의 효율성이 압도적이기 때문에 유연성과 속도 간의 트레이드오프를 잘 고민해야 합니다. AgentGo는 에이전트별로 작업 완결성을 갖추고 있으며 여러 멀티 에이전트의 실행 중 발생하는 여러 장애 요소별로 다르게 처리되고 있습니다. 또한 인프라나 서버 장애 발생 시, K8S 상에서 각 컨테이너가 자동 롤백하는 구조로 되어 있습니다. 모든 컨텍스트 및 상태는 실행시 런타임으로 저장되기 때문에 이를 이용하여 복구됩니다.
ISMS의 소스 정보로 가능합니다
아직 답변이 없습니다
아직 답변이 없습니다
아직 답변이 없습니다
테너블 솔루션이 지원 합니다
아직 답변이 없습니다
Tenable 패치매니지먼즈 솔루션을 통해 취약점 패치를 위한 결제 라인 생성, 자동 패치, 롤백 등이 가능합니다.
자동패치 솔루션은 CVE취약점 관리 전용 솔루션은 아닙니다. 테너블은 IT자산 탐지. 취약점 탐지, 우선순위 알려줌. 자동 패치 및 대시보드 를 통해 알려줍니다
실제 공격에 이용된 빈도 등을 파악하여 VPR 점수를 제공해드리고 있습니다. 또는 자산 중요도 점수와 통합해서 자산의 위험 노출 점수도 같이 제공해드립니다.
최근 오라클 WAS CVE 해킹 문제는 8년전에 발생한 CVE취약점인데 탐지 못하고, 패치않헤서 발생한것입니다
아직 답변이 없습니다
CVSS스코어는 무용합니다. VPR스코어로 실실적인 보안 위협을 찾아야 합니다