AI 튜터를 구축하며 배운 것: RAG, 프롬프트 디자인(Prompt Design) 및 그 한계

LLM을 활용한 AI 튜터 구축 과정에서 경험한 RAG, 프롬프트 디자인의 엔지니어링적 결정과 트레이드오프를 다룹니다. 기존 규칙 기반 시스템과 LLM 기반 시스템의 차이점을 분석하고, 교육적 효과를 높이기 위한 아키텍처 설계의 중요성을 설명합니다.

에이전트 기반 RL 확장: Google의 Tunix를 통한 궤적 생성의 디커플링

Google의 Tunix 라이브러리를 통해 에이전트 기반 강화학습(RL)의 시스템 병목 현상을 해결하는 방법을 분석합니다. 궤적 생성과 정책 최적화를 분리하는 비동기 아키텍처를 통해 TPU 활용도를 극대화하는 엔지니어링 기법을 다룹니다.

kangarooking/cangjie-skill

cangjie-skill은 책, 영상, 팟캐스트 등 고가치 콘텐츠에서 체계적인 방법론을 추출하여 AI 에이전트가 즉시 호출 가능한 'skill'로 변환하는 도구입니다. RIA-TV++ 파이프라인을 통해 단순 요약을 넘어 구조화된 지식 유닛을 생성하고 검증합니다.

【CyberGym 95.95%】자체 사이버 모델이 없던 Microsoft가 실효 5B로 Mythos에 +12점을 더한 메커니즘

Bun 스크립트와 Runway API를 사용하여 시네마틱 비디오 광고 생성하기

Bun 스크립트와 Runway API를 활용하여 시네마틱 비디오 광고를 생성하는 실무 가이드를 소개합니다. API 호출 구조, 보안 주의사항, 효율적인 프롬프트 작성법 및 화면 비율 설정 등 실제 개발 과정에서의 팁을 다룹니다.

내 입사 지원 현황을 놓치고 있어서, 이를 해결할 도구를 직접 만들었습니다

구직 과정의 비효율을 해결하기 위해 지원 추적기, 기업 인텔리전스, AI 이력서 분석기로 구성된 3가지 서비스 기반의 AI 생태계를 구축한 사례를 소개합니다. RAG 파이프라인과 상태 머신 기반의 데이터베이스 설계를 통해 단순한 AI 활용을 넘어 실질적인 문제 해결 도구를 만드는 과정을 다룹니다.

ganfs 개발: 고차원 데이터셋의 특성 선택(Feature Selection)을 자동화하는 GAN 기반 Python 패키지 (도메인 전문가

ganfs는 GAN(Generative Adversarial Network)을 활용하여 고차원 데이터셋의 특성 선택(Feature Selection)을 자동화하는 새로운 Python 패키지입니다. 도메인 전문가의 개입 없이 적대적 학습을 통해 데이터의 핵심 정보를 추출하며, scikit-learn 스타일의 API를 제공합니다.

모든 수리가 도움이 되는 것은 아니다: 실패하는 AI Agent를 고치려 노력하며 배운 점

AI Agent가 잘못된 정보를 생성하거나 도구의 오류를 검증 없이 수용하는 실패 사례를 분석합니다. 특히 수정 유도(repair nudge) 시 문구의 스타일보다 에이전트에게 재수행 권한을 부여하는 '행동 허가(action-licensing)'가 핵심임을 강조합니다.

300K LOC Java 코드베이스에서 TokenSave와 OpenCode 내장 도구 비교

300K LOC 규모의 Java 코드베이스를 대상으로 TokenSave와 OpenCode 도구의 성능을 비교 실험했습니다. TokenSave는 실행 시간을 약 14.8% 단축했으나, 컨텍스트 사용량이 18.1% 증가하고 답변의 완전성이 다소 낮아지는 결과를 보였습니다.

Salesforce CRM을 위한 보안 및 설명 가능한 AI 설계: 실무 구현 체크리스트

Salesforce CRM 환경에서 보안과 설명 가능성을 갖춘 AI를 설계하기 위한 실무 체크리스트를 제공합니다. AI가 단순한 속도 향상을 넘어 신뢰할 수 있는 의사결정을 지원하도록 데이터 아키텍처와 거버넌스를 통합하는 방법을 다룹니다.

다른 가면을 쓰고 돌아오는 버그

AI 보조 도구가 제공하는 단기적인 해결책이 엔지니어의 근본적인 원리 이해를 방해하여 발생하는 기술 부채 문제를 다룹니다. 증상만 해결하는 방식은 유사한 패턴의 버그가 다른 형태로 재발하게 만들며, 특히 경험이 적은 엔지니어에게 치명적입니다.

포르투갈, 지속 가능한 솔루션 쇼케이스에서 신발용 신소재(Biomaterials) 전시

포르투갈의 BioShoes4All 프로젝트가 4년간의 연구를 통해 신발 제조를 위한 혁신적인 바이오 소재와 지속 가능한 솔루션을 공개했습니다. AI, IoT, 디지털 트윈 등 첨단 기술을 활용하여 순환 경제를 지원하는 스마트 제조 시스템 구축을 목표로 합니다.

에이전트 기반 재난 복구: NYC 건물 붕괴 사례를 통해 본 AI 인프라를 위한 교훈

에이전트 기반 시스템에서 단순 가용성을 넘어 시스템의 논리적 일관성을 유지하는 '구조적 무결성'의 중요성을 강조합니다. 에이전트 간 의존성으로 인해 발생하는 연성 장애(soft failures)와 시스템적 드리프트 문제를 건축물의 붕괴 비유를 통해 설명합니다.

AI 동의 원장 (AI Consent Ledger): 음성 에이전트가 철회된 권한을 무시하지 못하게 하는 방법

음성 에이전트가 사용자의 권한 철회 요청을 즉각 반영하지 못해 발생하는 신뢰 문제를 해결하기 위한 'AI 동의 원장(AI Consent Ledger)' 설계 방안을 제시합니다. 이는 단순한 로그 기록을 넘어, 에이전트의 모든 작업 전 최신 동의 상태를 확인하는 상태 관리 아키텍처를 구축하는 것을 목표로 합니다.

「테스트 Green」임에도 Go를 결정하지 않은 이유

테스트 통과(Green)가 반드시 정식 버전 출시(Go)를 보장하는 것은 아니며, 운용 관점의 검증이 필수적임을 강조합니다. 테스트는 기능의 무결성을 증명하지만, 무인 운용 가능성이나 이슈 해결 여부와 같은 실질적인 운영 조건은 별도의 판단 영역임을 설명합니다.

TextRecast를 위한 하드웨어 인식형 멀티 모델 기반 구축

오픈 소스 Windows 글쓰기 도우미인 TextRecast v0.2.0이 하드웨어 사양에 맞춰 최적의 로컬 모델을 자동 선택하는 멀티 모델 기반 구축을 완료했습니다. 벤더 중립적 어댑터 구조를 도입하여 다양한 소형 언어 모델(SLM) 지원이 가능해졌습니다.

AI 생성 소셜 미디어 게시물을 위한 인간 승인(Human Approval) 설계 방법

AI 에이전트가 생성한 소셜 미디어 게시물의 신뢰성을 확보하기 위한 인간 승인(Human Approval) 설계 가이드를 제시합니다. 콘텐츠의 정확성을 검토하는 '콘텐츠 승인'과 게시 권한을 관리하는 '게시 승인'을 분리하여 운영할 것을 권장합니다.