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로봇은 가상에서 배웠는데 왜 현실에서 실패할까? 피지컬 AI의 Sim-to-Real 격차 Sim-to-Real은 시뮬레이션에서 학습하거나 검증한 로봇의 인지·제어 능력을 실제 하드웨어로 옮기는 과정이다. 가상 공간에서는 물체를 잘 잡던 로봇이 실제 작업대에서는 미끄러뜨리거나 엉뚱한 위치로 움직일 수 있다. 영상이 사실적이고 시뮬레이션 성공률이 높다는 이유만으로 현장 성능까지 보장되는 것은 아니다. 피지컬 AI와 로보틱스에서 이 차이를 현실 격차, 즉 Reality Gap이라고 부른다. 이 글은 Sim-to-Real 격차의 원인, 도메인 랜덤화, Real-to-Sim, 합성 데이터, VLA 모델, 실제 로봇 평가 방법을 연결해 설명한다. AWS와 NVIDIA의 한국어 기술 글, 초기 연구 논문과 OpenAI의 공개 로봇 사례를 바탕으로 무엇을 측정하고 어떤 순서로 검증해야 하는지 살펴보자. 먼..

AI가 읽은 문서가 명령으로 바뀐다: 프롬프트 인젝션과 에이전트 보안의 진짜 경계 프롬프트 인젝션은 AI가 읽어야 할 자료 속 지시를 실제 명령처럼 받아들여 원래 요청에서 벗어나게 만드는 문제다. AI 에이전트가 웹페이지, 이메일, 사내 문서, 코드 저장소를 읽고 도구까지 실행하는 환경에서는 답변 오류가 데이터 전송이나 외부 시스템 변경으로 이어질 수 있다. 그래서 에이전트 보안은 좋은 시스템 프롬프트를 쓰는 단계에서 끝나지 않는다. 이 글은 프롬프트 인젝션의 뜻과 직접·간접 공격의 차이, RAG와 MCP 환경의 신뢰 경계, 도구 권한과 외부 전송 통제, 테스트와 사고 대응까지 정리한다. OpenAI의 2026년 공개 설명, OWASP의 LLM 보안 지침, NVIDIA와 국내 기술 블로그를 비교해 실제 서비스를 설계할 때 확인할 항목을 살펴본다. 핵심 요약 • 외부 문서가 주장하는 권..

AI 에이전트는 많을수록 좋을까? 멀티 에이전트의 비용과 실패를 가르는 설계 기준 멀티 에이전트는 여러 AI 에이전트가 역할을 나눠 하나의 목표를 처리하는 구조다. 조사 범위가 넓고 하위 작업을 독립적으로 실행할 수 있다면 유용하지만, 에이전트 수를 늘리는 것만으로 정확도와 속도가 함께 좋아지는 것은 아니다. 작업을 나누고 결과를 전달하고 충돌을 해결하는 비용까지 포함해 판단해야 한다. 이 글은 단일 에이전트와 멀티 에이전트의 차이, 오케스트레이션 설계, 토큰 비용, 공유 상태 충돌, 성능 평가 기준을 실제 공개 자료와 실무용 설계 예시로 정리한다. 기업 AI 자동화를 검토하는 개발자와 기획자라면 프레임워크를 고르기 전에 어떤 업무를 병렬화할 수 있는지부터 확인해 보자. 먼저 알아둘 핵심 요약 • 독립적인 자료 조사와 범위가 넓은 탐색은 멀티 에이전트의 장점을 살리기 좋은 작업이다. ..

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