자율 주행 영업 에이전트 구축: 토큰 최적화, 병렬 MCP 스로틀링(Throttling), 그리고 AI 아바타 비디오 파이프라인

자율 주행 영업 에이전트인 'Ideal Customer Finder'를 구축하며 겪은 엔지니어링 도전과 해결책을 다룹니다. MCP 도구의 토큰 최적화와 병렬 호출 시 발생하는 지연 및 동시성 문제를 해결하기 위한 아키텍처 설계 과정을 설명합니다.

AI 기반 환영 메시지: 대규모로 인간적인 경험 유지하기

Airbnb 호스트가 AI를 활용해 개인화된 환영 메시지를 대규모로 자동화하는 방법을 다룹니다. Zapier와 같은 자동화 도구와 AI 프롬프트 프레임워크를 결합하여 일관된 정보 전달과 인간적인 톤을 동시에 유지하는 전략을 제시합니다.

코딩 에이전트가 EDR 경보를 울리는 이유 (그리고 규칙은 옳다)

AI 코딩 에이전트가 자율적인 작업을 수행하는 과정에서 발생하는 보안 탐지 문제를 다룹니다. 에이전트의 자동화 동작이 EDR(엔드포인트 탐지 및 대응) 시스템에는 악성코드의 행동 패턴과 유사하게 인식되어 경보를 유발한다는 점을 분석합니다.

단위 테스트를 넘어: AWS에서의 AI 에이전트를 위한 QA

AI 에이전트의 비결정론적 특성을 극복하기 위한 QA 전략을 다룹니다. 전통적인 단위 테스트를 넘어, 도구 호출의 정확성을 검증하는 결정론적 평가(Evals)와 골든 데이터셋 구축의 중요성을 설명합니다.

Chrome DevTools MCP 입문 — 코딩 에이전트에게 '실제 브라우저'를 조작하게 하기

맹목적 신뢰의 문제: AI 에이전트의 환각 (Hallucinations)을 줄이는 방법 파트 2

멀티 에이전트 아키텍처에서 발생하는 잘못된 형식의 출력과 그로 인한 환각 문제를 해결하기 위한 '출력 계약(Output Contracts)' 전략을 소개합니다. XML 엔벨로프와 JSON 스키마를 결합하여 에이전트 간 통신의 구조적 무결성을 보장하는 방법을 다룹니다.

인도에서 AI 에이전트에게 실제 구매력을 부여하기: 현지 공급망을 위한 단일 API

AI 에이전트가 인도의 파편화된 현지 공급망(서비스, 소매, 숙박, 모빌리티 등)과 실제로 상호작용하며 구매력을 갖추기 위한 기술적 과제와 필요 요소를 다룹니다. 단순한 도구 호출을 넘어, 각 도메인별로 상이한 API 구조와 주문 생명주기를 통합할 수 있는 단일 API의 중요성을 강조합니다.

FIFO를 버리면서 OS에 가까워졌다

병렬 AI 에이전트 기반인 cekernel의 설계 과정에서 FIFO(named pipe)를 제거하며 시스템을 최적화한 기록입니다. 불필요한 의존성을 식별하고 OS의 프로세스 모델을 도입하여 더 견고한 구조로 개선하는 엔지니어링 의사결정 과정을 다룹니다.

Molt — 수백 B 규모의 MoE 에이전트 사후 학습(post-training)을 위한 약 9,000라인 규모의 PyTorch 네이티브 RL

Molt는 수백 B 규모의 MoE 모델을 위한 PyTorch 네이티브 RL 사후 학습 프레임워크입니다. 약 9,000라인의 간결한 코드로 구성되어 연구자가 빠르게 실험할 수 있으며, Ray, vLLM, FSDP2를 활용해 대규모 모델 학습을 지원합니다.

CLI-Anything가 4개월 만에 45K 스타를 기록했습니다 — 에이전트 네이티브 래퍼 (wrapper) 프레임워크

CLI-Anything는 GUI 기반 소프트웨어를 에이전트가 호출 가능한 CLI로 래핑하는 프레임워크입니다. 4개월 만에 45K 스타를 기록하며, 인증 및 예외 처리를 자동화하여 에이전트의 도구 통합 문제를 해결합니다.

Whisper와 OpenAI를 사용하여 여러 수리 영상을 한 페이지로 통합하는 메커니즘

AI 엔지니어가 되기 위한 6개월 전체 로드맵

AI 엔지니어로 성장하기 위한 6개월 단계별 학습 로드맵을 제시합니다. 기초 프로그래밍부터 LLM 앱 개발, RAG, 에이전트 구축, 그리고 프로덕션 배포까지의 과정을 상세히 다룹니다.

React 개발자를 위한 JS Days 2026: 주목해야 할 세션들

Sencha가 주최하는 JS Days 2026 가상 컨퍼런스 소식을 전합니다. React 개발자를 위해 AI 에이전트 구축, UI 디자인 패턴, 클린 아키텍처 등 실무 중심의 세션들을 무료로 제공합니다.

이미지 AI를 다루면서 모델 선택만 하고 멈추고 있지는 않나요?

단순히 이미지 AI 모델을 선택하는 것만으로는 부족하며, 실제 서비스 구현 시 '모델 이후'의 후처리 과정이 중요합니다. 탐지 결과 처리, 영상 주석 달기, 데이터셋 정리 등 실질적인 구성 요소를 앱에 통합해야 제품화가 가능합니다.

AI 기반 작물 계획: 실제 변수를 연작 일정에 통합하기

AI를 활용하여 DTM, CSA 배분량, 시장 수요 등 다양한 변수를 통합한 작물 계획 자동화 방안을 제시합니다. CropSync AI와 같은 도구를 통해 실시간 데이터를 연작 일정에 반영하는 프레임워크를 설명합니다.

흩어진 메모에서 스마트한 분석으로: AI를 활용하여 소성 기록의 패턴 찾기

도예 과정에서 발생하는 소성 기록의 파편화된 데이터를 AI와 Google Sheets를 활용해 체계적으로 분석하는 방법을 제안합니다. 구체적인 질문 구성 원칙을 통해 막연한 추측을 데이터 기반의 가설로 전환하는 가이드를 제공합니다.

이력서의 성과를 수치화하는 방법 (숫자를 다루는 직무가 아니더라도)

이력서에서 성과를 수치화하여 작성하는 방법과 그 중요성을 설명합니다. 단순한 직무 나열 대신 행동 동사, 과업, 지표, 결과를 결합한 공식을 사용하여 구체적인 영향력을 증명하는 가이드를 제공합니다.

당신의 첫 번째 AI 검색: Alibaba 제품 아이디어에서 몇 분 만에 특허 후보 목록까지

Alibaba 제품 아이디어를 기반으로 특허 침해 위험을 자동으로 평가하고 분석하는 AI 자동화 워크플로우를 소개합니다. AI 검색 플랫폼을 활용하여 특허 환경 분석을 효율화하는 방법론을 다룹니다.

Novig와 같은 No-Vig 스포츠 예측 시장을 개발하는 방법

전통적인 마진을 제거한 No-Vig 스포츠 예측 시장 플랫폼의 개발 방법론을 다룹니다. 실시간 데이터 통합, 유연한 시장 관리 시스템, 확장 가능한 클라우드 아키텍처 및 사용자 경험 구축의 중요성을 강조합니다.

0에서 시스템 구축까지 3주: 금융 중개인을 위한 AI 에이전트 기반 CRM 구축 사례

금융 중개인을 위해 3주 만에 구축한 AI 에이전트 기반 CRM 시스템 사례를 소개합니다. Nuxt, NestJS, LangChain.js 등을 활용하여 리드 유치부터 자격 검증, 일정 예약까지 자동화하는 아키텍처를 다룹니다.