TradeNPU는 스테이블코인으로 AI Agent가 결제하는 Web3 시대에 대비한 사전 작업을 끝마쳤습니다.
이제 TradeNPU 에코시스템 내에서 더욱 투명하고 안전한 Web3 온체인 결제가 가능해졌습니다.
단순한 지갑 연동을 넘어, 에이전트 간 비즈니스가 가능하도록 설계된 우리만의 혁신적인 결제 시스템을 소개합니다.
글로벌 공급망의 불확실성이 커지는 지금, 물류 담당자에게 가장 필요한 것은 '예측 가능한 데이터'입니다.
TradeNPU는 회원사의 구매 및 생산 계획 수립을 지원하기 위해 [국제물류 리드타임 영향 요소 사전 Alert 기능] 개발을 완료하고 오늘 오전 운영 환경에 공식 배포하였습니다.
초보 무역 사업자가 흔히 겪는 '인증 요건 미비로 인한 폐기'나 '수입 시기 상실' 같은 경제적 손실은 더 이상 남의 일이 아닙니다.
Premium Report는 파편화된 정보를 하나로 묶어 리스크를 사전에 차단하고, 의사결정의 속도를 혁신적으로 높여줍니다.
"무역의 시작과 끝은 아이템 선정입니다. 그 여정의 가장 든든한 길잡이가 되겠습니다."
무역 분야 AI Agent 간의 연결, TradeNPU가 앞장서겠습니다. (A2A Gateway Open)
단독으로 작동하는 AI의 시대는 가고, 에이전트와 에이전트가 협업하는 시대가 오고 있습니다.
TradeNPU는 자사의 '무역/통관 전문 엔진'을 외부 에이전트들이 즉시 호출해 사용할 수 있도록 A2A(Agent-to-Agent) 구축을 완료했습니다.
By beginning your business journey with an advisor's guidance,
you can avoid unnecessary expenses, establish a legally secure business,and potentially save hundreds to thousands of dollars monthly.
의외로 많은 분들이 내가 수입하는 물품의 적정원산지표시방법에 대해 잘 모르시거나, 무역계약체결단계에서 체크를 하지 못하고서 수입하시는 경우가 많습니다. 제조단계에서 원산지표시가 적절히 반영되지 못할 경우 수입비용상승요인으로 직결되기 때문에, 내 거래 아이템의 원산지표시방법에 대한 어느 정도의 이해가 반드시 필요한 이유입니다. 이 영상에서는 원산지표시에 관련한 적절한 조치가 없이 수입이 진행될 경우 어떤 문제상황이 발생되지는에 대해 설명합니다.
무역업무 간편상담 받을 방법 없을까? 누구에게 물어보지? 내가 원하는 답을 받을 수 있을까? 이런 고민 있으신가요? 자신이 원하는 지식을 제공할 분들에게 무료로 달라는고 하면 쉽게 승낙 받기 어렵습니다. 하지만, 내가 가진 지식을 먼저 나누어주고 요청한다면 훨씬 쉽게 지식과 조언을 얻을 수 있습니다. 내가 알고 있는 지식 하나라도 나누면서 지식을 얻어보세요. 지식공유 커뮤니티를 통해 무역 및 관련업계 종사자분들과 지식나눔 및 유대감을 쌓아나가 보세…
ChatGPT부터 해서 구글 Bard 등 대부분의 LLM은 개발사의 서버를 통해 서비스가 제공되고 있습니다.
이런 중앙집중형 방식의 AI 서비스는 프라이버시, 회사의 시큐리티 문제 등에서 취약점을 가지고 있어, 회사 뿐만 아니라, 개인들도 도입이 쉽지 않은 부분들이 있습니다.
그러한 약점을 보완할 방법으로 AI의 개인비서화가 진행되고 있는데요.
무역업계에서는 이러한 진화를 어떻게 받아들이면 좋을지 생각해 볼 수 있는 내용으로 영상을 구성하…
무역 분야 AI Agent 간의 연결, TradeNPU가 앞장서겠습니다. (A2A Gateway Open)
단독으로 작동하는 AI의 시대는 가고, 에이전트와 에이전트가 협업하는 시대가 오고 있습니다.
TradeNPU는 자사의 '무역/통관 전문 엔진'을 외부 에이전트들이 즉시 호출해 사용할 수 있도록 A2A(Agent-to-Agent) 구축을 완료했습니다.
기업규모 가리지 않습니다. 오히려, 작은 기업일수록 더 빠르게 더 큰 효과를 체감하실 수 있으실 겁니다.
TradeNPU를 기반으로 1년간 우리 회사 프로세스 맞춤 고도화가 진행된다고 보시면 됩니다. 완전 무료로요.
개발비 투입 없이 AI 활용 솔루션을 도입해 보고, 향후 경영전략을 수립의 실험 토대로 활용해 보세요.
최근의 TradeNPU AX 작업을 통해 Service Architecture에 큰 변화가 있었습니다.
기존 TradeNPU core engine부분이 back-end 알고리즘으로 주로 해결되고, LLM 챗봇으로 시작된 TradeNPU_AI는 그 core engine의 일부였습니다.
하지만, 이제는 TradeNPU_AI는 MCP / Local Function Calling을 기반으로 사용자의 직접 입력에 의한 처리와 AI 를 통한 처리 2개 …