Insights
AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
Dev.toAI 번역헤드라인
2026년 AI 기술: 커스텀 SLM이 LLM을 이기는 경우와 그렇지 않은 경우
기업용 AI 배포의 핵심 실패 원인인 '조정(coordination) 문제'를 분석하고, 커스텀 SLM과 기성 LLM 중 무엇을 선택해야 하는지에 대한 프레임워크를 제시합니다. 모델의 지능보다 오케스트레이션, 검색, 도구 호출 등 시스템 통합 레이어가 AI 가치의 90%를 결정함을 강조합니다.
7월 26일0
Dev.toAI 번역헤드라인
2026년 실용적인 AI 자동화 파이프라인 구축하기: 제로에서 자율 워크플로우(Autonomous Workflows)까지
2026년을 대비하여 실용적인 AI 자율 워크플로우를 구축하는 세 가지 핵심 패턴(에이전트, 웹훅, 배치)을 소개합니다. LangChain, CrewAI, n8n 등 다양한 도구를 활용해 실제 운영 환경에서 작동하는 자동화 스택 구축 방법을 다룹니다.
7월 26일0
Dev.toAI 번역헤드라인
SQLite + 벡터 검색 (Vector Search): 10ms 미만의 의존성 없는 AI 메모리 스택 구축하기
sqlite-vec을 활용하여 외부 벡터 데이터베이스 없이 SQLite만으로 10ms 미만의 초고속 AI 메모리 스택을 구축하는 방법을 소개합니다. 텍스트 청킹부터 임베딩 생성, 벡터 저장까지 이어지는 전체 파이프라인의 구조와 성능 최적화 방안을 다룹니다.
7월 26일0
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파일 동기화에 665,000 토큰이 들지 않도록 Claude의 비공개 Design API를 역공학했습니다
Claude Design의 비공개 API를 역공학하여 대규모 파일 동기화 시 발생하는 막대한 토큰 비용 문제를 해결한 과정을 다룹니다. 모델의 컨텍스트를 거치지 않고 파일 바이트를 직접 동기화하는 CLI 도구 개발 경험과 API 분석 시 주의점을 공유합니다.
7월 26일0
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Terraform을 사용하여 AWS DevOps Agent 배포하기
Terraform을 사용하여 AWS DevOps Agent를 배포하는 방법을 안내합니다. 이 AI 기반 서비스는 운영 장애 조사, 근본 원인 분석 및 예방 조치 권장을 통해 SRE 팀의 운영을 지원합니다.
7월 26일0
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AI 에이전트가 장애를 찾아냈습니다. 하지만 저는 여전히 에이전트에게 `kubectl` 권한을 주지는 않을 것입니다.
AI 에이전트가 시스템 장애를 감지하고 해결책을 제안하더라도, 직접적인 시스템 제어 권한을 부여하는 것은 위험합니다. 이를 해결하기 위해 에이전트와 실제 도구 사이에 권한 계층을 구축하는 MANDATE 프로젝트를 소개합니다.
7월 26일0
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처음부터 AI 에이전트 구축하기: 80줄의 코드 리뷰 에이전트
복잡한 프레임워크 없이 단 80줄의 코드로 작동하는 AI 에이전트의 핵심 원리를 설명합니다. LLM과 외부 도구 간의 통신 루프를 직접 구현하며 에이전트 아키텍처의 본질을 파악합니다.
7월 26일0
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Go 분석 프레임워크: Go 팀이 제공하는 모듈형 정적 분석 (Static Analysis)
Go 팀이 제공하는 모듈형 정적 분석 프레임워크인 `golang.org/x/tools/go/analysis`를 소개합니다. 이 프레임워크를 사용하여 커스텀 린터를 작성하고, CI 및 에디터와 통합되는 분석 파이프라인을 구축하는 방법을 다룹니다.
7월 26일0
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라이브 커머스는 비디오 인터페이스를 입은 스트리밍 데이터 문제다
라이브 커머스의 성공을 위해 기존의 배치(Batch) 처리 방식에서 벗어나 실시간 스트리밍 데이터 아키텍처로 전환해야 함을 강조합니다. 고객의 행동 데이터를 즉각적으로 반영하는 세션 레벨 피처 스토어와 저지연 시스템의 중요성을 다룹니다.
7월 26일0
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"당신의 계정이 2시간 후에 폐쇄됩니다" — 오늘 밤 은행 계좌를 털어가는 6개의 단어
최근 급증하는 KYC 긴급성 사기 수법을 분석하고, 이를 방어하기 위한 기술적 대응 방안을 다룹니다. 특히 컴퓨터 비전과 벡터 임베딩을 활용한 안면 비교 기술이 단순 인증을 넘어 포렌식 도구로서 어떻게 진화해야 하는지 설명합니다.
7월 26일0
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가장 시끄러운 알람이 틀렸을 때: SigNoz로 RootSpan 구축하기
장애 발생 시 가장 시끄러운 증상이 아닌 실제 근본 원인을 찾기 위해 SigNoz를 활용한 RootSpan 시스템 구축 사례를 소개합니다. RootSpan은 텔레메트리 데이터를 비교 분석하여 첫 번째 로컬 발산 지점을 식별하는 읽기 전용 장애 상관관계 분석 시스템입니다.
7월 26일1
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세 스푼의 AI 할당량: KDE 패널을 위한 HUD
Claude Code, Codex, Gemini, DeepSeek 등 다양한 AI 에이전트의 사용 할당량을 실시간으로 확인할 수 있는 KDE Plasma용 HUD를 개발했습니다. 각 모델의 서로 다른 할당량 측정 방식을 도넛 형태의 인디케이터로 시각화하여 작업 흐름이 끊기지 않도록 돕습니다.
7월 26일0
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AI 컨텍스트를 애플리케이션 상태가 아닌 인프라로 재고하기
현재 AI 플랫폼들이 제공하는 메모리 기능은 각 플랫폼 내부에 고립되어 있어, 여러 모델을 사용하는 개발자에게 '컨텍스트 재구성 비용'을 발생시킵니다. 저자는 AI 컨텍스트를 특정 앱의 상태가 아닌, 인프라처럼 관리되어야 한다고 주장합니다.
7월 26일0
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스크린샷 대신 편집 가능한 Draw.io 다이어그램을 생성하는 Codex Skill
자연어 설명을 통해 편집 가능한 Draw.io XML 파일을 생성하는 오픈 소스 Codex Skill인 'drawio-mxgraph'를 소개합니다. 단순 이미지가 아닌, 노드 ID를 활용해 기존 구조를 유지하며 점진적으로 수정 가능한 다이어그램 워크플로우를 제공합니다.
7월 26일0
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2026년 AI 앱을 위한 LLM 평가 (Eval) 파이프라인 구축 방법
LLM 애플리케이션은 단순한 단위 테스트로는 검증할 수 없는 의미론적 실패에 취약합니다. 본 글은 LLM의 품질 드리프트와 비결정성을 다루며, 휴리스틱 평가, LLM-as-Judge, 인간 평가 등 세 가지 유형의 체계적인 평가(Evals) 파이프라인 구축 방법을 제시합니다.
7월 26일0
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온체인(on-chain) 에스크로 분쟁을 해결하는 27개의 도구와 AI 중재자 구축기
온체인 에스크로 분쟁 해결을 위해 증거 기반의 OSINT 도구와 AI 중재자를 결합한 시스템을 소개합니다. LLM이 임의의 판단을 내리는 대신, 수집된 기술적 증거를 바탕으로 사전에 정의된 스마트 컨트랙트 액션 내에서만 판결을 내리도록 설계되었습니다.
7월 26일0
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2026년 AI 에이전트 프레임워크 선택하기: Python 및 TypeScript 가이드
2026년 AI 에이전트 생태계의 현황을 분석하며, 프로덕션 환경을 위한 프레임워크 선택 기준을 제시합니다. MCP와 A2A 같은 표준 프로토콜의 등장으로 프레임워크 간 종속성 문제가 완화되었음을 강조합니다.
7월 26일0
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에이전트 101 - 02: 상태 머신(State Machine) 및 계층적 상태 머신(Hierarchical State
LLM 에이전트의 동작 사이클을 명시적이고 제어 가능한 상태 머신(State Machine)으로 모델링하는 방법을 설명합니다. 단순한 FSM부터 복잡한 계층적 상태 머신(HSM)까지, 에이전트 설계의 핵심 개념을 다룹니다.
7월 26일0
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Microsoft Agent vs Flow: 에이전트 프레임워크를 선택할 때 고려해야 할 차이점
Microsoft Agent Framework의 오케스트레이션 패턴이 1.0 버전에 도달함에 따라, 결정론적 흐름인 Flow와 런타임에 경로를 결정하는 Agent의 차이점을 분석합니다. 1.0 버전은 SDK 안정성을 보장하지만, 프롬프트나 가드레일 설계 책임은 여전히 개발자에게 있음을 강조합니다.
7월 26일0
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LLM 로컬 실행: 아무도 말하지 않는 생산성 해킹 방법
API 비용 절감과 개인정보 보호를 위해 Ollama를 활용하여 LLM을 로컬 환경에서 실행하는 방법을 소개합니다. 로컬 추론을 통해 네트워크 지연 시간을 줄이고 개발 생산성을 높이는 구체적인 설정법과 활용 사례를 다룹니다.
7월 26일0