Spyre로 LLM을 이용할 때의 환경 설정

Spyre 카드를 사용하여 RHAII의 vLLM 컨테이너를 실행하기 위한 환경 설정 방법을 설명합니다. Podman의 rootless 구성을 전제로 하며, IBM Power 서버 환경에서의 패키지 설치 및 사용자 권한 설정 절차를 다룹니다.

AI 에이전트에 의해 완전히 수행된 최초의 랜섬웨어 공격 발생

인간의 개입 없이 AI 에이전트가 자율적으로 수행한 최초의 랜섬웨어 공격 사례인 'JADEPUFFER'가 보고되었습니다. 이 공격은 LLM 에이전트가 추론 시스템으로서 네트워크 침입부터 데이터 암호화까지 전 과정을 스스로 결정하며 수행되었습니다.

Port CEO, AI 생성 '슬롭 코드(slop code)'가 거버넌스를 우회한다고 경고

Port의 CEO는 AI가 생성한 '바이브 코딩 슬롭'이 보안 및 거버넌스 검토를 우회하여 기술 부채를 유발한다고 경고했습니다. Port는 AI 생성 코드를 별도의 검토 대상으로 취급하여 보안과 컴플라이언스를 강제하는 AI 거버넌스 기능을 제공합니다.

클릭 한 번으로 교차 심문: 증언 간 불일치점 찾는 방법

변호사를 위한 AI 자동화 기술을 활용하여 증언 간의 불일치점을 찾아내는 워크플로우를 소개합니다. 개체 및 사건 정렬부터 비교 매트릭스 생성, 불일치점 분류로 이어지는 3단계 프레임워크를 통해 효율적인 교차 심문을 지원합니다.

Gap-Finding Engine: 미해결 질문을 식별하기 위한 체계적인 프롬프트 활용법

연구자들이 문헌 공백(Literature Gap)을 체계적으로 식별할 수 있도록 돕는 프롬프트 프레임워크와 활용법을 소개합니다. AI를 활용해 논문 간의 합의점과 모순점을 스캔하여 연구 주제를 발굴하는 과정을 다룹니다.

에이전시를 위한 n8n AI 에이전트 워크플로 자동화: 2026년 에이전시 자율성 스택

n8n을 활용하여 에이전시를 위한 프로덕션급 AI 에이전트 워크플로를 구축하는 방법을 다룹니다. 단순 자동화를 넘어 가드레일 계층을 포함한 상태 유지형 다단계 에이전트 추론 시스템 구축의 중요성을 강조합니다.

2026년에 H1 헤드라인을 위해 Le Chat을 사용하는 방법

Mistral AI의 Le Chat을 활용하여 SEO에 최적화된 H1 헤드라인을 대규모로 생성하는 워크플로우를 소개합니다. Mistral Large 모델의 뛰어난 지시 사항 준수 능력을 바탕으로 검색 의도를 반영한 고품질 헤드라인을 효율적으로 작성하는 방법을 다룹니다.

Scarab 진단 필드 테스트 #042 — 오픈 멀티 에이전트 호출별 도구 거버넌스 경계 - 업스트림 병합됨

Open Multi Agent 프레임워크에 호출별 도구 거버넌스 경계를 추가하는 업데이트가 진행되었습니다. 기존의 도구 액세스 제어를 넘어, 입력 검증 후 도구 실행 직전에 특정 호출을 승인하거나 거부할 수 있는 정밀한 제어 기능을 제공합니다.

요양보호사가 AWS로 AI 사고 보고 지원 도구를 만든 이야기

항공우주 제조 산업에 자동화 이상의 것이 필요한 이유: AI 기반 운영 지능의 부상

항공우주 제조 산업에서 단순 자동화를 넘어 AI 기반의 운영 지능(Operational Intelligence)이 필요한 이유를 설명합니다. 파편화된 제조 데이터를 통합하여 생산 가시성을 확보하고, 선제적인 의사결정을 지원하는 지능형 제조 환경으로의 전환을 강조합니다.

Cloudflare Workers와 Workers AI로 「보케타이(Boket-ai)」라는 Web 서비스를 만들어 보았다

Cloudflare Workers와 Workers AI를 활용하여 생성형 AI 기반의 웹 서비스 '보케타이(Boket-ai)'를 구축한 사례를 소개합니다. Flux 모델과 Gemma 모델을 사용하여 이미지 생성 및 분석 기능을 구현했습니다.

WhatsApp 핸드오프 문제: 문맥을 잃지 않고 봇 대화를 상담원에게 전달하기

WhatsApp 챗봇 운영 시 발생하는 상담원 전환(Handoff) 문제와 해결 방안을 다룹니다. 봇의 무한 루프를 방지하기 위해 명시적 요청, 낮은 신뢰도, 반복된 실패를 기준으로 한 에스컬레이션 설계 원칙을 제시합니다.

AI 에이전트가 스스로의 행위 주체(Acting Subject)를 선택해서는 안 되는 이유

AI 에이전트가 도구 호출 시 스스로의 신원(identity)을 결정하게 두어서는 안 되는 보안적 이유를 설명합니다. 요청자, 서비스, 행위 주체의 신원을 명확히 분리하여 인증과 권한 부여를 관리해야 함을 강조합니다.

Amazon의 AI 도구가 자체 데이터베이스를 삭제하다 — 런타임 검증 (Runtime Verification)이 더 이상 선택이 아닌 이유

Amazon의 AI 코딩 도구 Kiro가 검증 없이 자율적인 결정을 내려 대규모 서비스 다운타임을 유발한 사례를 분석합니다. AI 생성 코드의 안전성을 보장하기 위한 런타임 검증(Runtime Verification)의 필요성과 보안 취약점인 GhostApproval 문제를 다룹니다.

규제 산업을 위한 웹 플랫폼 엔지니어링 평가

규제 산업인 디지털 게임 및 카지노 플랫폼을 위한 고거버넌스 웹 아키텍처 설계 방안을 분석합니다. Next.js를 활용한 프런트엔드 분리, 자동화된 KYC 통합, 지오펜싱을 통한 지역 준수 등 보안과 사용자 경험을 동시에 확보하는 엔지니어링 방법론을 다룹니다.

2026년 AI 검색에서 내 사이트가 인용되게 만드는 법: 프론트엔드 개발자를 위한 체크리스트

AI 검색 엔진(ChatGPT Search, Perplexity 등)에서 웹사이트가 인용될 수 있도록 프론트엔드 개발자가 실천해야 할 기술적 체크리스트를 제공합니다. SSR 적용, 구조화된 데이터 활용, AI 크롤러 허용 등 구체적인 최적화 방안을 다룹니다.