AI와 통합을 향한 새로운 개선은 회사가 아니라 재능 있고 열망하는 개인을위한 문제가기 때문입니다.왜? 왜냐하면 그것은 자동화 공간의 모든 측면에 침투하기 시작하고 천천히 그러나 지속적으로 행동에서 더 인간이되기 시작하기 때문입니다.MCP와 ACP와 같은 새로운 AI 기술은 매우 진보되어 있으며 많은면에서 인간의 작업을 적극적으로 대체 할 수 있습니다. Agentic AI에서 새로운 것은 무엇입니까? 글쎄, 나는 당신이 이것을 읽고 있다면, 당신은 에이전트 AI에 대한 좋은 이해가 있고, 그렇지 않다면, 여기에 그것이 무엇인지에 대한 개요입니다. 에이전트 AI는 우리가 LLM이 작업을 수행하고 작업을 수행 할 수있는 도구와 작업 흐름을 구현 할 수있는 AI 통합의 개선 된 버전입니다. 이제 AI를 사용하는이 고급 형태 내에서 우리는 모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP) 및 에이전트 커뮤니케이션 프로토콜 (ACP)을 사용하여 더 나은 개선을위한 2 가지 새로운 방법을 가지고 있습니다.이 두 가지 모두 LLM의 이미 미친 기능을 확대하여 정교한 도구와 자원 정의를 구현하고 또한 인터 에이전트 커뮤니케이션을 구현합니다. 우리는 더 이상 복잡성에 대해 논의 할 것입니다. MCP 란 무엇입니까? MCP, 또는 모델 컨텍스트 프로토콜은 정의되고 표준화된 프로토콜이며 에이전트 도구와 리소스를 구현하거나 정의하는 오픈 소스 정의입니다. 왜 이것이 필요한 것입니까? 나는 구현의 명확한 표준과 또한 도구와 리소스를 유지하고 공급하기위한 명확한 백엔드 구조를 말하고, 이제부터는 여러 에이전트에게 T&R을 호출 할 것입니다. 이제 MCP에서 2 개의 주요 구성 요소가 에이전트에게 T&R을 정의하고 공급하는 데 필요합니다. MCP 서버와 MCP 클라이언트가 있습니다. MCP 서버는 호스트 기계 또는 정의된 T&R이 저장되는 주요 허브이며 2 가지 방법으로 고객에게 공급 될 수 있습니다. 스트리밍 가능한 http 및 stdio. docs 또는 the MCP 클라이언트는 반면에 에이전트이며 MCP 서버에 연결하고 도구에 액세스 할 수 있습니다.Server는 주로 에이전트를위한 실행 및 데이터 공급 플랫폼이며 컨텍스트와 같은 것을 사용할 때까지 LLM 액세스 권한이 없습니다. 빠른 MCP 이제, 위의 흐름의 TLDR는 에이전트가 서버에 도구 설명을 요청하고, 서버는 도구 설명을 제공하며, 에이전트는 그가 가지고 있는 도구 집합을 이해한다는 것입니다.지금, 사용자가 도구 실행과 관련된 무언가를 요청할 때, 에이전트는 도구를 실행합니다 (서버가 실행하도록 요청합니다) 그리고 최종 답변을 사용하여 사용자에게 최종 결과가 무엇인지 반환합니다. ACP 란 무엇입니까? 우리는 MCP를 살펴보았고, 당신은 문서를 읽을 수있는 방법을 벗어나서 이것을 읽기 위해 돌아 왔습니다. 감사합니다.이 고급 실행 기능을 사용하면 여러 에이전트를 만들고 각각 다른 personas, MCP 도구, 흐름 및 기능을 갖춘 방법을 확신 할 수있는 방법이 있다면 작업을 수행하기 위해 서로 연결 될 수 있습니다. 그럼에도 불구하고, 그것은 그들에 의해 구현되었으며, 그것은 그들에 의해 구현되었으며, 그것은 그들에 의해 구현되었으며, 그것은 그들에 의해 구현되었으며, 그것은 그들에 의해 구현되었으며, 그것은 그들에 의해 구현되었으며, 그것은 그들에 의해 구현되었습니다. ), 그러나 계층적 흐름은 전혀 다른 측면입니다. 단지 그것을 라우터 에이전트라고 불리는 한 에이전트가 관리하는 여러 에이전트의지도로 생각하십시오. API로 생각하십시오. 다시 Docs 따라서 프로세스는 다음과 같습니다 : 라우터 에이전트는 모든 연결된 에이전트에게 그들의 세부 사항을 요청하고, 모든 노동 에이전트는 실행 정보, 할당 된 작업 및 도구와 같은 세부 사항을 공유합니다. 이제, 사용자 입력에 따라 라우터 에이전트는 작업을위한 최선의 에이전트를 선택하고 작업을 수행하도록합니다. 이제 당신이 적어도 표면 수준에서 이것을 이해 한 후, 나는 코드 측면에 너무 깊이 들어가지 않았다 (나는 그것에 대해 별도의 블로그를 쓸 수있다). 이것은 사이버 세크 작업 공간에 어떻게 영향을 미치고 전체적으로 작동합니까? 이제 기업이 작은 반복적 인 작업을 수행해야 할 때, 전통적으로 그 작업을 학습하고 성장할 수있는 주니어 직원에게 할당합니다.그러나 MCP 및 ACP 구현을 통해 거의 모든 주니어 레벨 위치 - 로그 모니터링, 경고 검증, 보안 평가 -는 자동화됩니다. 숫자는 놀랍게도 : , 와 더 나쁜 점은 IT 졸업직의 96%가 2년의 경험을 필요로 한다는 점이다.이번에 2년을 요구한 회사는 이제 4-5년을 요구할 수 있다. 55%의 엔트리 레벨 포지션은 이미 3 년 이상의 경험을 필요로합니다. 최소 1년 이상을 필요로 하는 엔터테인먼트 레벨 IT 직업의 94% 영향은 이미 여기에 있습니다 : , 고용주의 41 %는 AI로 인해 5 년 이내에 인력 삭감을 계획하고 있습니다. 이미 90% 이상의 Tier-1 작업을 자동화하고 있습니다. 기업들은 새로운 재능을 선택한다. Big Tech는 2024년까지 새로운 졸업생 고용을 25퍼센트 줄인다. 인공지능은 2026년까지 SOC 효율성을 40퍼센트 증가시킬 것이다. 사이버 보안 노동자 4백만 명 곡선 앞에 머물기 위해 무엇을 제안합니까? AI와 AI 자동화에 합류하면 'em'을 이길 수 없다면 'em'에 합류하십시오. 이러한 것들에 대해 배우고 그들에 대한 지식을 향상시키십시오. 왜냐하면 오늘날 일자리는 정체되고 있으며, 그래서 입력 바가 증가하고 자동화가 지배하고 있습니다. 그래서, 당신이 충분히 빠른 경우에, 당신은 직업에 합류하고 안전 전문 지식을 사용하여 자동화를 설정하고 그것에서 경력을 만들 수 있습니다. 나는 이것이 긴급합니다.하지만 우리는 그것을 도울 수 없습니다. 또한, 즉각적인 위험에 처한 큰 일자리는 분석 측면이지만 파란색과 빨간색 팀원 또한 목표 범위에 있으며 몇 년 안에 당신도 위험에 처할 것입니다. 회사는 AI 결론을 검증 할 수있는 사람들을 찾고, 일반적인 모양에 맞지 않는 불쾌한 사례를 다루고, AI 소프트웨어가 의심스러운 선택을 할 때 물건을 주목하십시오.이 AI 소프트웨어가 길을 잃지 않는 중요한 인간 요소 인 당신의 소금을 가치있는 완전히 새로운 작업 라인입니다. 또 다른 길은 AI가 여전히 약한 영역과 매우 창의적인 문제 해결을 강조하는 것입니다. 고급 사고 대응, 고급 위협 사냥, 보안 아키텍처 설계 및 전략적 계획은 모두 인간의 직관, 창의력 및 설정 패턴을 넘어 생각을 필요로합니다. AI 시스템은 장난감 책에 실행할 수 있지만 새로운 공격 벡터에 응답하거나 비즈니스 요구와 기술적 필요를 균형 잡을 필요가있는 보안 전략을 개발할 때 아직 인간의 창의력을 동등하게 할 수 없습니다. AI 도구를 사용하지 말고 그들을 만드는 법을 배우십시오. MCP 서버와 ACP 에이전트를 구축, 조정 및 조정하십시오. 이러한 시스템의 아키텍처가 아니라 희생자가 될 수 있습니다. 마찬가지로 AI 시스템이 전파 가장 강력한 전문가들은 교차 기능적 역량을 개발하고 비즈니스 전문성, 커뮤니케이션 및 리더십과 기술 전문성을 교차하는 사람들이 될 것입니다. 기술 팀과 비즈니스 구성 요소 사이의 해석자가 되십시오. AI는 인간의 역학, 정치, 그리고 말할 수없는 우려를 이해하는 데 관련이 있기 때문에 할 수없는 일입니다. 마지막으로, 스스로 작동하는 것에 대해 생각하십시오. AI가 주도하는 보안 제품을 비즈니스로 만들십시오. AI 도구를 개발하기위한 입구 장벽은 결코 낮지 않았으며 기존의 고용보다는 창조를 통해 가치를 증명하는 것이 더 자동화 된 시대에서 차별화의 가장 현실적인 수단 일 수 있습니다. 도전은 자동화의 곡선을 이끄는 것이 아니라 단순히 그것을 타 결론 우리는 우리의 일자리와 사이버 보안의 미래를 보호해야합니다. 보안 전문가로서의 최종 목표는 정보뿐만 아니라 우리 자신을 보호하는 것입니다.

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청년 사이버 보안 역할이 사라지고 있습니다. - Blame Agentic AI

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