Insights
AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
ZennAI 번역헤드라인
페퍼스 고스트로 실물 크기 AI 홀로그램을 만든 이야기 - SORA // NEXUS 개발기
페퍼스 고스트 기법을 활용하여 실물 크기의 AI 홀로그램 캐릭터 'SORA'를 제작한 개발기입니다. Gemini와 Ollama를 결합한 하이브리드 LLM 구조, MediaPipe를 이용한 제스처 인식, RAG 기반 지식 베이스 등 다양한 기술 스택을 통해 상설형 AI 에이전트를 구현했습니다.
7월 24일0
ZennAI 번역헤드라인
MCP 서버를 단순한 API 래퍼로 끝내지 않기: Slack 연동을 안전한 업무 조작으로 만드는 Go 설계
MCP(Model Context Protocol) 서버를 단순한 API 래퍼를 넘어 안전한 업무 조작 도구로 설계하는 방법을 다룹니다. Go SDK를 활용해 Slack API를 연동할 때, AI의 실수를 방지하기 위한 읽기/쓰기 분리 및 검증 설계 원칙을 소개합니다.
7월 24일0
ZennAI 번역헤드라인
Gemini Enterprise Agent Platform의 Model Registry에서 Endpoint로 배포 시도하기
Gemini Enterprise Agent Platform의 Model Registry를 활용하여 scikit-learn 모델을 등록하고 Endpoint로 배포하는 과정을 다룹니다. Terraform을 이용한 인프라 생성부터 모델 등록, 온라인 추론 실행까지의 전체 워크플로우를 설명합니다.
7월 24일0
ZennAI 번역헤드라인
OpenAI Agents SDK에서 권한 설계를 먼저 확정해야 하는 7가지 함정
AI 산업의 중심이 LLM 모델 자체에서 AI 에이전트로 이동함에 따라, 에이전트 구현 시 권한 설계와 안전 대책의 중요성이 커지고 있습니다. 특히 기업용 에이전트 도입 시 모델 성능보다 운용 설계, 권한 제어, 감사성이 핵심 의사결정 요소로 부상하고 있습니다.
7월 24일0
ZennAI 번역헤드라인
루프 엔지니어링(Loop Engineering)의 원리 원칙 정리
코딩 에이전트를 단순 프롬프트 도구로 쓰는 단계를 넘어, 에이전트가 스스로 업무를 찾고 검증하는 시스템을 설계하는 '루프 엔지니어링'의 원리와 정의를 정리합니다. 에이전트가 프롬프트를 입력하게 만드는 상위 계층의 설계 메커니즘을 다룹니다.
7월 24일0
ZennAI 번역헤드라인
Hermes 80% 속도 향상, Goooo의 AI 예측·실행 엔진도 더욱 가속화
Nous Research가 Hermes Agent v0.19.0을 출시하며 콜드 스타트 시간을 80% 단축했습니다. 이번 업데이트는 Goooo의 AI 예측 및 실행 엔진인 SPYDER 아키텍처의 효율성을 높여 시장 시그널에 대한 빠른 대응을 가능하게 합니다.
7월 24일0
ZennAI 번역헤드라인
“이것은 훌륭한 기사입니다. 1달러에 어떠신가요?”라고 하면 AI는 거래하지 않으므로 증명이 필요합니다: Trust402
AI 에이전트의 자율 결제 프로토콜인 x402의 한계를 극복하기 위해 제안된 Trust402를 소개합니다. 영지식 증명(ZK Proof)을 활용하여 콘텐츠의 내용을 공개하지 않고도 데이터의 진위와 품질을 검증함으로써 에이전트 간의 신뢰할 수 있는 거래를 가능하게 합니다.
7월 24일0
ZennAI 번역헤드라인
경마 AI 개발 기록 #26 역설적인 필터링: 인기마의 '부진'을 감지하여 기대치의 사각지대를 메우다
경마 예측 AI 개발 과정에서 인기마의 부진을 감지하는 '부진 모델' 설계와 필터링 전략을 다룹니다. 모델 구현 과정에서 발생한 테스트 예측 버그, 학습의 비결정성, 소표본 데이터의 변동성 문제를 분석합니다.
7월 24일0
ZennAI 번역헤드라인
로컬 LLM study1-b: Hugging Face 오리지널 버전 Gemma 4를 실행해 보았다
Hugging Face의 Gemma 4 오리지널 가중치를 transformers 라이브러리로 직접 실행한 검증 결과입니다. Ollama 배포판과 달리 최신 아키텍처를 반영하기 위해 GitHub 최신 버전의 transformers 설치가 필수적이며, 특정 샘플링 설정 시 품질 저하 문제가 발견되었습니다.
7월 24일0
ZennAI 번역헤드라인
공식 Dreaming vs 자체 제작 /dream — 구현해 보고 나서야 알게 된 「제어권을 내려놓는 방식」의 차이
Anthropic의 Claude Managed Agents 신기능인 'Dreaming'과 사용자가 직접 구현한 메모리 정리 스킬 '/dream'의 설계 원칙을 비교 분석합니다. AI 에이전트의 메모리 비대화 및 중복 문제를 해결하기 위한 두 방식의 제어권 차이를 다룹니다.
7월 24일0
ZennAI 번역헤드라인
Webview를 그리는 프로토콜을 내장한 터미널 에뮬레이터를 시작하며 발견한 과제점
터미널 내에 Webview를 인라인으로 임베딩할 수 있는 확장 프로토콜을 탑재한 터미널 에뮬레이터 PoC 개발 사례를 소개합니다. AI 에이전트의 시각적 콘텐츠 출력과 TUI 내 웹 앱 활용 가능성을 탐색하며, 구현 과정에서의 아키텍처와 과제점을 다룹니다.
7월 24일0
ZennAI 번역헤드라인
AI 코딩 CLI에서 매번 스킬 이름을 기억해야 하는 문제를 해결했다. 문맥에서 후보를 제시하는 “라우터(Router)” 제작법
AI 코딩 CLI 사용 시 수많은 스킬 이름을 기억해야 하는 불편함을 해결하기 위해, 문맥에 맞는 스킬 후보를 번호와 근거와 함께 제시하는 '라우터(Router)' 제작 과정을 소개합니다.
7월 24일0
ZennAI 번역헤드라인
생성형 AI에게 '결제 시스템을 만들게 했더니', 동일한 취약성이 3번이나 복제된 이야기
생성형 AI를 이용한 앱 자동 생성 파이프라인 구축 중, 동일한 보안 취약성이 반복적으로 복제되는 현상을 분석합니다. 클라이언트 측 localStorage를 신뢰하는 설계 오류가 프롬프트 패턴을 통해 양산되는 과정을 다룹니다.
7월 24일0
ZennAI 번역헤드라인
이제 와서 생각 없이 Skill이나 프롬프트 기술에만 매달리지 마라
AI 기술의 발전으로 프롬프트 엔지니어링의 중요성이 변화하고 있습니다. 단순한 스킬이나 프롬프트 기술을 넘어, AI가 자율적으로 계획하고 도구를 사용하는 에이전트 워크플로우(Agentic Workflow)로 업계의 중심이 이동하고 있습니다.
7월 24일0
ZennAI 번역헤드라인
Agent형 개발 도구들을 카오스 맵으로 정리해 보았다! AI 네이티브 에디터와 터미널의 선택지가 풍부한 시대지만, 오히려 고르기 힘들 것
AI 에이전트가 자율적으로 동작하는 새로운 개발 환경인 ADE(Agentic Development Environment)의 주요 도구들을 카오스 맵으로 정리했습니다. 사용자의 UI 선호도와 작업 관리 방식에 따라 최적의 도구를 선택할 수 있는 가이드를 제공합니다.
7월 24일0
ZennAI 번역헤드라인
【2026년 7월판】 컨설턴트 방식의 슬라이드 생성 AI 활용 가이드｜NotebookLM·Claude·Gemini 선정 기준
IT 컨설턴트의 관점에서 용도별 최적의 슬라이드 생성 AI 활용 가이드를 제시합니다. 콘텐츠 설계는 ChatGPT나 Claude로 선행하고, 생성 도구는 디자인과 레이아웃 구현에 집중하는 워크플로우를 권장합니다.
7월 24일0
ZennAI 번역헤드라인
LLM의 JSON 출력은 실무에서 깨진다 — 추출→수복→검증의 3단계 대응법
LLM의 JSON 출력 오류를 해결하기 위한 3단계(추출, 수복, 검증) 대응 전략을 소개합니다. 실무 환경에서 발생하는 불필요한 텍스트, 마지막 쉼표, 괄호 누락 등의 문제를 견고하게 처리하는 방법을 다룹니다.
7월 24일0
ZennAI 번역헤드라인
슬라이드 단위의 배치 역할 리뷰에서 지적이 얕아지는 이유: 동시 평가 대상 수라는 변수
LLM을 활용한 다중 항목 리뷰 시, 동시에 평가하는 항목 수가 늘어날수록 후반부 지적의 질이 낮아지는 현상을 분석합니다. 항목 수가 임계치를 넘으면 모델의 주의력이 분산되어 지적이 희박해지므로, 적절한 항목 수 조절이 필요함을 제안합니다.
7월 24일0
ZennAI 번역헤드라인
AI로 풀어보는 AWS AI-DLC v2: 한계와 주의점
AWS AI-DLC v2의 구현 단계에서 나타나는 한계와 주의점을 분석합니다. 현재의 검증 시스템은 자동 차단 기능 없이 조언(advisory) 역할에 그치며, 워크플로우를 멈추는 유일한 지점은 사람의 승인 게이트임을 설명합니다.
7월 24일0
ZennAI 번역헤드라인
Microsoft Agent Framework의 Harness 핵심 기능 정식 출시 — LM Studio로 테스트하기 (전편)
Microsoft Agent Framework의 핵심 기능인 'Harness'가 정식 출시(GA)되었습니다. Harness는 LLM을 실제 동작 가능한 에이전트로 변환하기 위해 루프, 메모리, 컨텍스트 관리, 승인 프로세스 등을 제공하는 런타임 스캐폴딩 역할을 합니다.
7월 23일2