엔터프라이즈 AI 에이전트 성능 평가 가이드 : 인포그랩 NEXA의 LLM-as-a-Judge 실전 적용 사례

AI 에이전트는 프롬프트, RAG, MCP, 도구 호출, 다단계 추론 등을 결합해 자율적으로 동작합니다. 따라서 성능을 정확히 측정하려면 이러한 특성을 고려한 전용 평가 방법이 필요합니다. 이 글은 에이전트 성능 평가 시 고려 사항, LLM-as-a-Judge 평가 방식, 도구 호출·사용 능력 평가 방법, NEXA 적용 사례와 결과를 다뤘습니다.

ai에이전트 NEXA

DevOps를 위한 AI 가드레일 플레이북 : 프롬프트 인젝션·개인정보 유출 차단 실전

AI 가드레일은 LLM의 입력과 출력을 실시간으로 모니터링하고 제어하는 보안 시스템입니다. 이는 유해 콘텐츠 차단, 개인정보 마스킹, 편향 방지 등으로 LLM이 안전하고 책임감 있게 작동하도록 지원합니다. 이 글은 AI 가드레일의 개념과 의의, 유형과 작동 구조, 실제 코드 예제 기반 구현 방법을 다뤘습니다.

AI AI보안 AI가드레일

mattermost v10.12, 10.11.3 보안 및 기능 업데이트

Mattermost v10.12는 Edge 및 Chrome의 최소 지원 버전 업데이트, 접근성 개선, 관리 기능 강화, 다양한 버그 수정 및 기술 스택 업데이트를 포함한 기능 릴리스입니다. v10.11.3은 보안 취약점을 해결하는 중요한 보안 패치를 포함하며, 모든 사용자는 최신 버전으로의 업그레이드를 권장합니다.

mattermost 릴리즈노트 chatops

Teleport 18.2, 17.4 마이너 업데이트

Teleport 18.X 버전의 주요 업데이트에는 암호화된 세션 녹화, AI 세션 요약, 업데이트된 세션 녹화 페이지, Teleport Connect의 관리형 업데이트, Microsoft Intune 지원, Terraform을 통한 Access List 멤버 프로비저닝, MySQL 데이터베이스 접속을 위한 웹 터미널 등이 포함됩니다. 추가적으로, 다양한 버그 수정과 성능 개선 사항도 포함되어 있습니다.

teleport Release AWS IAM Accesscontrol

GitLab 보안 패치 릴리즈 18.3.2, 18.2.6, 18.1.6

GitLab의 최신 보안 패치 릴리즈(18.3.2, 18.2.6, 18.1.6)는 중요한 버그 및 보안 수정 사항을 포함하고 있으며, 모든 셀프 관리형 GitLab 인스턴스는 즉시 업그레이드를 권장합니다. 주요 취약점으로는 SAML 응답, Webhook 사용자 정의 헤더, 사용자 제어 가능 필드에서의 서비스 거부 취약점 등이 있으며, 각 취약점에 대한 상세 정보는 패치 릴리즈 후 30일 이내에 공개됩니다. 모든 고객은 최신 패치 릴리즈로 업그레이드하여 보안을 유지할 것을 권장합니다.

GitLab 패치 보안 릴리즈 깃랩

엔터프라이즈 AI 에이전트 성능 평가 가이드 : 인포그랩 NEXA의 LLM-as-a-Judge 실전 적용 사례

AI 에이전트는 프롬프트, RAG, MCP, 도구 호출, 다단계 추론 등을 결합해 자율적으로 동작합니다. 따라서 성능을 정확히 측정하려면 이러한 특성을 고려한 전용 평가 방법이 필요합니다. 이 글은 에이전트 성능 평가 시 고려 사항, LLM-as-a-Judge 평가 방식, 도구 호출·사용 능력 평가 방법, NEXA 적용 사례와 결과를 다뤘습니다.

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AI 가드레일은 LLM의 입력과 출력을 실시간으로 모니터링하고 제어하는 보안 시스템입니다. 이는 유해 콘텐츠 차단, 개인정보 마스킹, 편향 방지 등으로 LLM이 안전하고 책임감 있게 작동하도록 지원합니다. 이 글은 AI 가드레일의 개념과 의의, 유형과 작동 구조, 실제 코드 예제 기반 구현 방법을 다뤘습니다.

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Teleport 18.X 버전의 주요 업데이트에는 암호화된 세션 녹화, AI 세션 요약, 업데이트된 세션 녹화 페이지, Teleport Connect의 관리형 업데이트, Microsoft Intune 지원, Terraform을 통한 Access List 멤버 프로비저닝, MySQL 데이터베이스 접속을 위한 웹 터미널 등이 포함됩니다. 추가적으로, 다양한 버그 수정과 성능 개선 사항도 포함되어 있습니다.

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AI 에이전트는 프롬프트, RAG, MCP, 도구 호출, 다단계 추론 등을 결합해 자율적으로 동작합니다. 따라서 성능을 정확히 측정하려면 이러한 특성을 고려한 전용 평가 방법이 필요합니다. 이 글은 에이전트 성능 평가 시 고려 사항, LLM-as-a-Judge 평가 방식, 도구 호출·사용 능력 평가 방법, NEXA 적용 사례와 결과를 다뤘습니다.

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