LLM이 단순 문장 생성을 넘어 도구를 활용해 문제를 해결하는 자율형 에이전트로 진화하는 패러다임 변화를 다룹니다. 외부 지식을 활용해 환각을 줄이는 RAG 기술과, 사고와 행동을 반복하며 외부 도구를 호출하는 ReAct 프레임워크의 메커니즘을 설명합니다.

이전의 소리를 듣고 응답하는 음성 AI──Inworld AI TTS-2의 설계와 해외 4개사의 활용법

Inworld AI가 발표한 Realtime TTS-2는 단순 텍스트 입력을 넘어 이전 대화의 음성 이력(Audio History)을 컨텍스트로 활용하는 closed-loop형 음성 모델입니다. 이를 통해 사용자의 감정 상태나 말투를 파악하여 그에 어울리는 톤으로 응답할 수 있으며, 자연어 연기 지시를 통해 세밀한 발성 조절이 가능합니다.

AI 워크플로우 도입 시 기존의 문서 형식(Word, Excel, PDF 등)이 AI의 데이터 처리 효율을 저해하는 마찰 원인이 될 수 있음을 지적합니다. AI가 읽기 쉬운 파일 형식과 인간이 읽기 좋은 형식 사이의 격차를 이해하고, Markdown과 같은 구조화된 텍스트 형식을 활용하는 전략이 필요함을 제시합니다.

Anthropic이 발표하고 OpenAI도 채택 예정인 Model Context Protocol(MCP)의 개념을 관공서의 주소 변경 절차에 비유하여 쉽게 설명합니다. MCP는 LLM이 외부 도구 및 데이터베이스와 표준화된 방식으로 상호작용할 수 있게 돕는 공통 규격이자 인터페이스 역할을 합니다.

LLVM(프로젝트 파일 크기 5.8GB)을 57초 만에 해체한다. C++20과 Tree-sitter로 직접 만든 초고속·저메모리 Local

LLM의 컨텍스트 붕괴와 할루시네이션 문제를 해결하기 위해, 5.8GB 규모의 LLVM 프로젝트를 1분 미만의 시간과 1GB 미만의 메모리로 파싱하는 초고속 Local MCP 서버 'mcp-cst-core'를 소개합니다. C++20과 Tree-sitter를 사용하여 불필요한 추상화를 제거하고, 코드의 구조적 지도(CST)를 단계적으로 AI에게 제공함으로써 효율적인 코드 이해를 지원합니다.

Hermes Agent의 Kanban 시스템을 외부 에이전트(Claude Code, Codex 등)가 올바르게 조작할 수 있도록 설계된 사양 가이드입니다. 에이전트가 DB에 직접 접근하는 대신 공식 Surface(CLI 또는 Tool call)를 통해 상태 모델과 라이프사이클을 준수하며 동작하도록 하는 원칙을 다룹니다.

GCP(Google Cloud Platform)의 Vertex AI와 Gemini API를 활용하여 AI 애플리케이션을 개발하는 학습 커리큘럼의 Phase 3 과정입니다. Python SDK와 VS Code를 사용하여 환경 구축부터 RAG, 스트리밍 응답, 대화형 CLI 구현까지 실전적인 AI 앱 개발 워크플로우를 다룹니다.

자연어로 작성된 에이전트 지시 파일(CLAUDE.md 등)은 모델 업데이트나 비결정론적 특성으로 인해 관리가 어렵고 토큰을 낭비할 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 작업 중에는 지시 파일을 숨기고 커밋 시점에 자동으로 복구해 주는 Git hooks 기반의 도구인 `free-my-agent`를 제안합니다.

API 비용 제로, 유출 리스크 제로, 온보딩 1시간 ── 「어디부터 읽어야 하지?」를 완전 로컬 AI + RAG로 해결한 이야기【2,247개

LocalForge는 Ollama를 백엔드로 사용하여 API 비용과 보안 리스크 없이 로컬 환경에서 동작하는 AI 코드 분석 도구입니다. 3단계 분류 체계, 고속 벡터화, 의존 관계 그래프 분석을 통해 대규모 코드베이스에 대한 효율적인 온보딩과 RAG 기반 Q&A를 지원합니다.

Google Workspace에 생성형 AI 관리 및 거버넌스를 통합하는 'AI 컨트롤 센터'가 도입되었습니다. 이 기능은 Enterprise Standard 및 Plus 사용자를 대상으로 하며, AI 액세스 제어, 보안 설정, 데이터 보호 및 컴플라이언스 검토를 위한 4가지 주요 모듈을 제공합니다.

AI에게 「적당히 고쳐줘」라고 부탁하는 것을 그만두고, GitHub Issue를 작업의 정본(正本)으로 삼았다

AI에게 모호한 명령을 내리는 대신 GitHub Issue를 작업의 기준점으로 삼아 개발 효율을 높이는 방법을 제안합니다. 설계 메모를 넘어 Goal, Scope, Done, Out of scope를 포함한 Issue를 작성함으로써 AI 에이전트의 작업 범위를 명확히 하고, 아이디어가 실제 구현(PR)까지 이어지는 흐름을 구축할 수 있습니다.

「노력하는데도 늘지 않는다」가 사라진다——뇌과학 관점에서 본 AI 시대의 엔지니어 성장법

노력해도 성장이 정체되는 이유는 뇌가 익숙한 작업을 자동화하여 에너지를 절약하려 하기 때문입니다. AI 시대에는 무조건적인 의존 대신 '근접 발달 영역'에 해당하는 적절한 부하를 주고, 스스로 생각하는 시간을 확보하며, 아웃풋을 통해 지식을 체득하는 학습 전략이 필요합니다.

Y Combinator의 수장 Garry Tan은 코딩 에이전트를 활용하여 작은 팀처럼 작동하는 새로운 소프트웨어 개발 운영 모델인 'GStack'을 구축하고 있습니다. 이는 AI를 단순한 자동 완성 도구가 아닌, 제품 리뷰와 QA 등 체계적인 워크플로우를 갖춘 에이전트 시스템으로 다루어 제품 출하 속도를 극대화하는 것을 목표로 합니다.

AI가 추론을 수행할 때 내부에서 어떤 일이 일어나는지, 로컬 LLM을 사용하여 시각화해 보았다

로컬 LLM인 Qwen2.5-0.5B-Instruct를 활용하여 AI의 추론 과정 내부에서 발생하는 데이터 흐름을 시각화하는 실험을 진행했습니다. 모든 함수의 입출력을 디버그 트레이싱으로 기록하여 서버 기동부터 토큰 생성 단계까지의 전체 경로를 분석했습니다.

Claude를 활용해 HTML/CSS/JS 기반의 가계부 웹 앱을 제작하고 1개월간 운영하며 얻은 경험을 공유합니다. 초기 모델을 빠르게 배포한 후, 실제 사용 과정에서 발견된 불편함을 바탕으로 기능을 개선하며 개발 역량을 키워가는 과정을 담고 있습니다.

ChatGPT와 같은 AI 도구를 활용하여 비용을 절감하면서 5분 만에 법적으로 유효한 NDA(비밀유지계약서) 초안을 작성하는 방법을 소개합니다. 비밀정보의 정의, 사용 목적, 유효 기간 설정 등 계약서 작성 시 반드시 포함해야 할 핵심 요소와 프롬프트 활용법을 다룹니다.

2026년 5월 3주차 주간 지표 보고로, Forge AI 채용 파이프라인을 통해 21개의 개인화된 리드를 확보하고 캠페인을 시작했습니다. KURONEKO X BOT의 정기 게시 및 폴링 시스템을 가동했으며, Palette와 rojiura 등 2건의 iOS 앱이 Apple 심사 대기 상태에 있습니다.