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AI 거버넌스

이 주제와 관련된 ShareAI 스토리의 엄선된 컬렉션입니다.

최신

개발자들 2026년 9월 8일 8 분 읽기

AI 위험 관리: 모든 모델 호출에 제어 장치를 추가하십시오

AI 위험 관리는 팀이 요청 시 모델 경로, 접근, 예산, 로그 및 장애 조치를 제어할 때 정책에서 실무로 전환됩니다.

작성자데니스 산두

네트워크에서

다중 에이전트 시스템은 그래프가 명시적일 때 더 신뢰하기 쉬워집니다: 어떤 에이전트가 모델을 호출하고, 도구를 사용하며, 승인을 요청하고, 토큰을 소비하고, 작업을 다른 노드에 전달할 수 있는지.

개발자들 2026년 9월 8일 6 분 읽기

MCP 레지스트리를 단순한 편리한 검색 계층이 아닌 에이전트 도구를 위한 관리되는 인프라로 취급하는 방법.

개발자들 2026년 9월 8일 5 분 읽기

런타임 AI 정책 시행이 팀이 모델 액세스, 도구 호출, 지역, 비용, 로그 및 승인을 제어하도록 돕는 방법.

개발자들 2026년 9월 8일 7 분 읽기

EU AI 엔드포인트, 데이터 거주지, 라우팅, 로그, 폴백 동작을 평가하고 ShareAI가 프로덕션 팀에 적합한 위치를 찾는 실용적인 가이드.

개발자들 2026년 9월 1일 6 분 읽기

섀도우 AI 감지는 승인되지 않은 도구를 찾는 데서 멈춰서는 안 됩니다. 팀은 모델 접근, 사용 가시성 및 라우팅을 위한 승인된 경로도 필요합니다.