초록색을 띠던 잎이 기온이 떨어지면서 빨간색, 노란색 등으로 변하는 것을 ‘단풍’이라고 한다. 모든 나무에 단풍이 드는 것은 아니고, 활엽수에서 단풍을 볼 수 있다. 단풍나무의 종류와 특징은 어떤 것이 있을까? 단풍나무 일반적으로 우리가 많이 알고 있는 단풍나무는 산지에서 많이 볼 수 있다. 잎은 손바닥과 비슷하게 생겼다. 단풍나무 종류를 구분할 때 보통 잎을 보는데, 단풍나무의 잎은 5~7개로 갈라져 있는 것이 특징이다. 당단풍나무 개로 갈라져 있고, 잎이 조금 통통한 느낌이다. 단풍나무 잎은 당단풍나무 잎에 비해 조금 더 날렵하게 생겼다. 당단풍나무의 잎은 다른 나뭇잎보다…
영어로 I think you. 라는 말은 성립하지 않는 문장이다. 반드시 I think of/about you. 로 써야 하는데, 이는 think라는 동사가 ‘사람’ 자체를 직접 대상으로 삼는 것이 아니라, 그 사람과 관련된 ‘내용이나 개념’을 대상으로 삼는 성질을 가진 동사이기 때문이다. Think라는 동사는 기본적으로 머릿속에서 어떤 생각을 떠올리는 것인데, 이는 실체적인 물체를 직접 조작하거나 움직이는 “물리 동작”이 아니라, 뇌 속에서 생성되는 “비물질적 정보 처리 행위”에 가깝다. 즉 개념적 대상, 기억, 감정, 판단 같은 ‘내용’을 취급하는 동사이기 때문에, 목적어도 그에 맞추어 “개념화된 대상”을 요구하게…
Now Silicon Valley is in the middle of an artificial intelligence boomthat bears some obvious resemblances to the dot-com boom. Much of the rhetoric about a glorious world to come is the same. For all the similarities, however, there are many differences that could lead to a distinctly different outcome. The main one is that A.I. is being financed and controlled by multitrillion-dollar companies like Microsoft, Google and Meta that are in no danger of going kaput, unlike the dot-com start-ups that were…
The specification is organized into three distinct layers that work together to provide a complete protocol definition: Layer 1: Canonical Data Model defines the core data structures and message formats that all A2A implementations must understand. These are protocol agnostic definitions expressed as Protocol Buffer messages. Layer 2: Abstract Operations describes the fundamental capabilities and behaviors that A2A agents must support, independent of how they are exposed over specific protocols. Layer 3: Protocol Bindings provides concrete mappings of the abstract operations and data…
In the A2A protocol, when a client sends a message to an agent, the agent might determine that fulfilling the request requires a stateful operation (e.g., “generate a report,” “book a flight,” “summarize a document”). This is where the Task Object comes into play. It is the fundamental, stateful unit of work processed by the A2A Server (remote agent) for an A2A Client, encapsulating the entire interaction related to achieving a specific goal or request. Key characteristics of a Task include: By defining interactions within…
올가을은 내년에 비하면 그나마 덜 더운 계절로 기록될 거라는 뜨겁던 여름과 곧 다가올 겨울 사이에 잠시 끼인 계절로 전락해 버린 느낌이다. 그래도 결실의 계절인 만큼 사람들은 그간 경주해 온 노력들을 정리하는 시간들로 채워나갈 것이다. 개인적으로 올 한 해를 몇 문장으로 정리한다면 단연 숲해설가협회 대표 동아리인 목본연구회 활동을 여기에 포함시킬 것이다. 밖에 내놓기 부끄러웠던 나무에 대한 지식은 매달 이어진 동아리 활동과 해박하신 강사님들의 지식 나눔 덕분으로 일취월장한 느낌이다. 그간의 활동 중 기억에 남는 활동을 꼽는다면 5월 답사지였던 횡성 청태산 답사가 단연…
No ‘the” when it’s on activity : I’m going to bed now We don’t use “the” when we describe everyday places and activities Use “the” when it’s a place or physical location : The school is on the corner. I’m in class now (activity) The class when on a trip (group of students) musical instruments : I’m playing the piano: I bought a piano Don’t use “the” with lakes : Lake Tahoe, Lake Michigan Use “the” with rivers : The…
If traditional prompting is like writing a static cheat sheet before an exam, Agentic Context Engineering(ACE) is like maintaining a Github repository for prompts – one that evolves, branches, and merges over time, Instead of freezing a model’s context in place, ACE treats it as a living playbook that grows smarter with every experience. Think of context here not as a paragraph of instructions, but as a dynamic memory system – a continuously evolving notebook of strategies, mistakes, and best…
The Nobel Memorial Prize in Economic Sciences was awarded on Monday(10.13) to Joel Mokyr of Northwestern University; Philippe Aghion of Collège de France, INSEAD and the London School of Economics; and Peter Howitt of Brown University for their work on how innovation drives economic growth. The three economists shared the prize for research that explains the relationship between technological progress and sustained economic growth that has improved living standards, health and quality of life for people around the world. The…
AI Agents typically focus on executing predefined tasks efficiently, automating repetitive workflows. On the other hand, Agentic AI interprets goals, plans across tools, makes independent decisions, and adapts in real time – bridging the gap between automation and true intelligence. This difference shapes how business can reduce costs, boost efficiency, and create experiences that feel less like command and more like collaboration.