# \#video-analytics **URL:** https://discuss.pytorch.kr/tag/video-analytics/9236.md [최신](https://discuss.pytorch.kr/latest.md) · [카테고리](https://discuss.pytorch.kr/categories.md) · [태그](https://discuss.pytorch.kr/tags.md) --- ## [NVIDIA VSS 3.3: 영상 AI 에이전트를 프롬프트로 조립하고, 변하지 않은 화면의 VLM 토큰은 줄이기 (feat. Adaptive EVS)](https://discuss.pytorch.kr/t/nvidia-vss-3-3-ai-vlm-feat-adaptive-evs/12077)
**Author:** [@9bow](https://discuss.pytorch.kr/u/9bow)\ **댓글:** 0\ **마지막 업데이트:** [10월 3, 2026, 9:30오전 UTC](https://discuss.pytorch.kr/t/nvidia-vss-3-3-ai-vlm-feat-adaptive-evs/12077 "2026-10-03T09:30:42Z")
핵심 요약 NVIDIA가 영상 검색과 요약 블루프린트 VSS 3.3을 발표하며, 개발 비용을 줄이는 Build Vision Agent 스킬과 VLM 처리 비용을 줄이는 Adaptive EVS를 함께 소개했습니다. Build Vision Agent 스킬은 Claude Code나 Codex 같은 코딩 에이전트가 요청을 읽고, 검증된 4개 개발 프로필 중 하나를 바탕으로 필요한 서비스만 더하고 빼서 Docker Compose 배포를 만듭니다. Adaptive EVS는 이전 프레임과 비슷한 패치를 VLM 입력에서 빼며, NVIDIA 측정에서는 60분 영상 요약의 VLM 입력 토큰이 80% 줄고 동시 실시간 스트림 수가 13개에서 19개로 늘었습니다. 2026년 10월 1일 기준 GitHub 저장소의 정식 릴리스는 3.2.1이고, 3.3 스킬은 3.3.0-rc0 버전으로 기본 브랜치 develop에 있습니다. 컨테이너 이미지 기본값도 개발용 develop-latest 태그입니다. NVIDIA VSS Blueprint 3.3 소개 NVIDIA Metropolis Blueprint for Video Search and Summarization(VSS)는 실시간 카메라 스트림과 녹화 영상을 자연어로 검색하고, 질문에 답하고, 경보를 검증하고, 보고서를 만드는 영상 AI 에이전트(Visual AI Agent) 를 구성하기 위한 NVIDIA의 참조 아키텍처입니다. NVIDIA Cosmos 같은 시각-언어 모델(Vision-Language Model, VLM), NVIDIA Nemotron 같은 LLM, 검색 증강 생성(RAG), 그리고 MCP(Model Context Protocol) 도구를 묶어 영상 데이터를 다룹니다. 저장소는 Apache-2.0으로 공개되어 있고, 각 기능은 Docker Compose나 Helm으로 실행하는 마이크로서비스로 나뉘어 있습니다. VLM 덕분에 영상을 "이해"하는 일 자체는 쉬워졌지만, 이를 운영 가능한 시스템으로 만드는 일은 여전히 …