AI 에이전트 이상거래 탐지: 이벤트 소싱 시스템에 에이전트를 붙이는 실전 아키텍처
규칙·머신러닝 엔진이 결론을 못 내리는 이상거래 회색지대에만 AI 에이전트를 2차 계층으로 붙인 사례. 흩어진 컨텍스트의 이벤트를 이벤트 소싱과 변경 피드로 모아 의미 계층을 만들고, 두 에이전트와 판정 에이전트로 결론을 내는 구조를 정리했다.
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규칙·머신러닝 엔진이 결론을 못 내리는 이상거래 회색지대에만 AI 에이전트를 2차 계층으로 붙인 사례. 흩어진 컨텍스트의 이벤트를 이벤트 소싱과 변경 피드로 모아 의미 계층을 만들고, 두 에이전트와 판정 에이전트로 결론을 내는 구조를 정리했다.
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베이비AGI를 만든 요헤이 나카지마가 LLM이 아니라 변경 불가능한 이벤트 로그를 중심에 두는 에이전트 런타임 액티브그래프를 공개했다. 되감기와 분기, 통제된 자기개선이 기본으로 따라오는 새 설계 방식을 정리했다.
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