176 대규모 언어 모델(LLM) 통합 스케줄링: LiteLLM + LangGraph를 사용하여

다양한 LLM 제조사마다 상이한 API 규격을 LiteLLM과 LangGraph를 활용해 통합 관리하는 방법을 소개합니다. LiteLLM으로 모델 인터페이스를 OpenAI 형식으로 통일하고, LangGraph로 복잡한 에이전트 워크플로우를 제어하여 모델 전환 비용을 최소화합니다.

0부터 1까지 구축하는 기업급 RAG 지식 베이스: pgvector + 문서 청킹 + 하이브리드 검색

기업용 RAG 구축 시 발생하는 청킹 오류, 벡터 검색의 부정확성, 멀티모달 처리 및 권한 격리 문제를 해결하는 방법을 다룹니다. pgvector를 활용하여 기존 데이터베이스와의 통합 및 비용 효율적인 지식 베이스 구축 아키텍처를 제안합니다.

MCP 프로토콜 통합 실전: AI Agent가 임의의 도구를 호출하게 만들기

Anthropic이 공개한 Model Context Protocol(MCP)을 활용하여 AI Agent의 도구 호출을 표준화하는 방법을 다룹니다. 프레임워크마다 제각각인 도구 프로토콜 문제를 해결하고, 도구의 재사용성과 보안성을 높이는 아키텍처를 설명합니다.

코딩 에이전트의 탈선을 방지하는 4단계 브리프 (Brief)

코딩 에이전트의 작업 탈선을 방지하기 위해 명확한 브리프(Brief)를 작성하는 4단계 방법론을 제시합니다. 결과, 컨텍스트, 가드레일, 완료 정의를 포함한 구조화된 프롬프팅을 통해 에이전트의 모호함을 제거하고 작업 정확도를 높일 수 있습니다.

Swagger에서 에이전트로: MCP 시대의 API 설계, 보안 및 문서화의 재구상

멀티 클라우드 플랫폼(MCP)과 AI 에이전트의 등장으로 인해 API 설계, 보안, 문서화 패러다임이 변화하고 있습니다. 정적인 Swagger 명세를 넘어 에이전트가 이해할 수 있는 시맨틱 API와 동적 보안 체계의 필요성을 다룹니다.

스프레드시트는 사기에 가깝기에, AI 에이전트를 위한 파이널 판타지 스타일의 대시보드를 AI로 구축했습니다

부동산 중개인이 AI를 활용해 JRPG 스타일의 AI 에이전트 모니터링 대시보드를 구축한 사례를 소개합니다. 복잡한 스프레드시트 대신 'HP(Headroom Points)' 개념을 도입하여 에이전트의 잔여 작업 용량을 시각적으로 직관적이게 표현했습니다.

OpenAI가 GPT-5.6 Luna의 가격을 5배 더 저렴하게 만들었습니다.

OpenAI가 GPT-5.6 Luna와 Terra 모델의 API 가격을 대폭 인하하여 개발자들의 AI 에이전트 구축 비용 부담을 줄였습니다. 이번 조치는 토큰당 비용보다 작업 완료당 비용의 중요성을 강조하며, 효율적인 에이전트 워크로드 운영을 목표로 합니다.

AI 에이전트를 위한 하드웨어 기반 감독: txAuthAgent 소개

EU AI Act의 규제 준수를 위해 AI 에이전트의 동작을 하드웨어 기반으로 감독하는 txAuthAgent를 소개합니다. 소프트웨어 기반 권한 부여의 취약점을 해결하기 위해 WebAuthn 확장을 활용하여 에이전트의 작업을 암호학적으로 증명합니다.

DeepSeek가 7월 24일에 API를 변경합니다: V4 전환 시 통합이 깨지지 않게 하는 방법

DeepSeek가 2026년 7월 24일 레거시 모델 API 지원을 중단함에 따라, V4 모델로의 안전한 전환 가이드를 제공합니다. 단순 모델명 교체를 넘어 응답 구조, 도구 호출, 비용 및 성능 지표를 검증하는 체계적인 마이그레이션 전략이 필요합니다.

AI 어시스턴트가 귀하의 제품을 추천하는지 확인하는 방법

AI 어시스턴트가 특정 제품을 추천하는지 측정하는 구체적인 방법론을 제시합니다. 브랜드명이 아닌 카테고리 중심의 질문을 던지고, 반복 실행을 통해 통계적 유의성을 확보하는 것이 핵심입니다.

Claude Code, Codex 등 여러 도구의 Skill 디렉토리를 통합 관리하는 Chops

Claude Code, Cursor, Codex 등 다양한 AI 코딩 도구의 Skill 및 Agent 파일을 통합 관리할 수 있는 Chops를 소개합니다. 여러 도구의 설정 디렉토리를 하나의 인터페이스에서 검색, 편집 및 컬렉션 기능으로 효율적으로 관리할 수 있습니다.

AI 코딩 에이전트 비용 원장: 비용이 급증하기 전에 비싼 세션을 찾아내는 법

AI 코딩 에이전트 운영 시 발생하는 복잡한 비용 구조를 관리하기 위한 '비용 원장(cost ledger)' 설계 방법을 다룹니다. 단순 API 호출 비용을 넘어 도구 호출, 재시도 루프, 승인 대기 시간 등 에이전트 워크플로우 전반의 트랜잭션을 추적하는 것이 핵심입니다.

여행 사진과 메타데이터를 하나의 독립된 HTML 스토리로 만드는 방법

여행 사진의 EXIF 메타데이터를 활용하여 연대기적 경로와 캡션이 포함된 단일 HTML 스토리 파일을 생성하는 워크플로를 소개합니다. 사진 압축, 경로 재구성, 반응형 스타일링을 통해 서버 없이도 작동하는 독립적인 디지털 기록물을 만드는 방법을 다룹니다.

Claude Code, Codex, Grok과 같은 AI 프로그래밍 도구를 로컬 게이트웨이에 연결하여 모델, 자격 증명, 라우팅 및 장애

Claude Code, Codex, Grok 등 다양한 AI 프로그래밍 도구를 하나의 로컬 게이트웨이로 통합 관리하는 방법을 소개합니다. 모델 선택, 자격 증명, 라우팅 및 장애 조치 기능을 통해 효율적인 개발 환경을 구축할 수 있습니다.

Go 백엔드에서 다양한 대규모 언어 모델(LLM)을 통합 호출하고, 스트리밍 응답, 도구 호출(Tool Calling), 구조화된

Go 백엔드에서 다양한 LLM을 통합 호출할 수 있는 라이브러리를 소개합니다. 스트리밍 응답, 도구 호출, 구조화된 출력을 지원하며 Vercel AI SDK와 호환됩니다.

MCP 2026-07-28 대응 MCP 서버를 TypeScript SDK v2로 만들어 보았다 (구현편)

블로그를 대신 발행해 주는 커스텀 MCP 서버 구축기: 디버깅 로그

Claude가 블로그 게시물을 직접 발행할 수 있도록 커스텀 MCP(Model Context Protocol) 서버를 구축하는 과정과 디버깅 경험을 다룹니다. 패키지 이름 충돌 문제와 Claude Desktop 설정 시 주의해야 할 JSON 구조 오류를 해결하는 방법을 공유합니다.

시나리오 기반 레드팀 (Red-teaming)을 사용하여 자율 AI 에이전트의 취약성을 테스트합니다.

자율 AI 에이전트의 보안 취약점을 식별하기 위해 시나리오 기반의 레드팀(Red-teaming) 테스트 기법을 제안합니다. 다양한 시나리오를 통해 에이전트의 잠재적 위험 요소를 사전에 점검합니다.

macmon을 사용하면 루트 권한 없이 터미널에서 Apple Silicon Mac의 CPU, GPU 및 전력 사용량을 직접 모니터링할 수

Apple Silicon Mac 사용자를 위한 터미널 기반 모니터링 도구인 macmon을 소개합니다. 루트 권한 없이도 CPU, GPU 및 전력 사용량을 실시간으로 확인할 수 있습니다.

2026년에 챗봇 대신 포럼을 구축한 이유

LLM 기반 챗봇이 가진 환각(Hallucination) 문제와 높은 오류 비용을 해결하기 위해 포럼 형태의 인터페이스를 구축한 사례를 다룹니다. 챗봇의 단일 답변 방식 대신 출처의 명확성, 의견 불일치의 가시성, 지식의 축적이라는 포럼의 장점을 강조합니다.