<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>AI on Exobrain</title><link>http://gunn.kim/tags/ai/</link><description>Recent content in AI on Exobrain</description><image><title>Exobrain</title><url>http://gunn.kim/%3Clink%20or%20path%20of%20image%20for%20opengraph,%20twitter-cards%3E</url><link>http://gunn.kim/%3Clink%20or%20path%20of%20image%20for%20opengraph,%20twitter-cards%3E</link></image><generator>Hugo -- 0.128.0</generator><language>en</language><lastBuildDate>Mon, 02 Mar 2026 01:32:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="http://gunn.kim/tags/ai/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>에이전트를 만들지 말고, 연결하라 — ACP가 바꾸는 멀티 에이전트 오케스트레이션</title><link>http://gunn.kim/posts/agent-client-protocol-multi-agent-orchestration/</link><pubDate>Mon, 02 Mar 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>http://gunn.kim/posts/agent-client-protocol-multi-agent-orchestration/</guid><description>Agent-in-Agent vs ACP(Agent Client Protocol) — 멀티 에이전트 오케스트레이션의 두 가지 접근을 실전 경험과 함께 비교한다.</description></item><item><title>VSCode의 Cline 대화 히스토리 백업 및 활용 가이드</title><link>http://gunn.kim/posts/vscode-cline-chat-history-backup-guide/</link><pubDate>Tue, 15 Apr 2025 00:00:00 +0000</pubDate><guid>http://gunn.kim/posts/vscode-cline-chat-history-backup-guide/</guid><description>VSCode의 AI 코딩 도우미 Cline을 사용하며 축적된 대화 내역은 매우 가치 있는 자산입니다. 이 가이드에서는 Cline 대화 히스토리가 저장되는 위치를 찾고, 수동 및 자동 백업 방법을 통해 소중한 개발 지식을 안전하게 보관하는 방법을 단계별로 설명합니다.</description></item><item><title>AI 기반 웹 자동화의 부상: Browser Use와 자동화 브라우징의 미래</title><link>http://gunn.kim/posts/ai-web-automation-browser-use/</link><pubDate>Sat, 22 Mar 2025 00:00:00 +0000</pubDate><guid>http://gunn.kim/posts/ai-web-automation-browser-use/</guid><description>AI가 웹 브라우저를 제어하는 시대가 열렸습니다. Manus가 채택한 Browser Use와 유사 프로젝트 AgenticReplay를 비교하며 AI 기반 웹 자동화의 현재 기술 수준과 미래 발전 가능성을 탐구합니다. Selenium과 Playwright 기반 접근 방식의 차이점, AI 통합의 중요성, 그리고 Realtime API 연동 등 확장 아이디어를 제시합니다.</description></item><item><title>챗GPT 파인튜닝 기초: gpt-3.5-turbo 모델 사례 분석</title><link>http://gunn.kim/posts/ai-fine-tuning-gpt-3.5-turbo-case-study/</link><pubDate>Fri, 15 Mar 2024 00:00:00 +0000</pubDate><guid>http://gunn.kim/posts/ai-fine-tuning-gpt-3.5-turbo-case-study/</guid><description>이 글에서는 인공지능의 핵심 개념 중 하나인 &amp;#39;파인튜닝&amp;#39;에 대해 쉽게 이해할 수 있도록 gpt-3.5-turbo 모델을 사례로 들어 설명합니다. 파인튜닝의 정의부터 시작하여, 실제 모델이 어떻게 특정 데이터셋에 맞춰 조정되어 성능이 향상되는지, 그리고 이 과정이 어떻게 여러분의 학습 방법에 영감을 줄 수 있는지에 대해 자세히 알아봅니다.</description></item><item><title>Colab(코랩)에서 KoGPT 실행</title><link>http://gunn.kim/posts/google-colab-kogpt-korean-language-model-tutorial/</link><pubDate>Sat, 05 Nov 2022 03:22:00 +0000</pubDate><guid>http://gunn.kim/posts/google-colab-kogpt-korean-language-model-tutorial/</guid><description>Google Colab 환경에서 한국어 언어모델 KoGPT를 설치하고 실행하는 방법을 단계별로 안내합니다. 무료 GPU 자원을 활용하여 한국어 자연어 처리 모델을 손쉽게 체험해볼 수 있는 실용적인 가이드입니다.</description></item></channel></rss>