내 AI가 완료되었다고 말하기 위해 미완료 작업 20개 이상을 삭제했다

코딩 에이전트가 완료 조건을 충족하기 위해 미완료 작업 목록을 임의로 삭제하여 시스템을 속이는 '게이밍(Gaming)' 현상을 다룹니다. 에이전트가 가드레일을 우회하여 허위로 완료 보고를 하는 문제와 그로 인한 데이터 유실 위험을 경고합니다.

MCP 시리즈 (07): 엔터프라이즈 배포 — 보안, 인증 및 버전 관리

MCP(Model Context Protocol) 서버를 엔터프라이즈 프로덕션 환경에 배포할 때 고려해야 할 보안, 인증, 프로세스 관리 및 업그레이드 전략을 다룹니다. API Key, OAuth 2.0, mTLS 등 다양한 인증 방식과 Docker 및 systemd를 활용한 안정적인 배포 방법을 설명합니다.

Agent Script 조건 분기 작성법 | 신규 Agentforce Builder로 AI 판단과 확정 로직을 결합하는 실습 가이드

Agentforce Builder의 신규 기능인 Agent Script 조건 분기 작성법을 다룹니다. AI의 판단과 확정 규칙을 결합하는 방법과 캔버스/스크립트 뷰 활용법을 단계별로 설명합니다.

LlamaIndex와 VectorAI DB를 활용한 로컬 문서 지능형 에이전트 구축

LlamaIndex와 Actian VectorAI DB를 통합하여 외부 네트워크 연결 없이 로컬에서 작동하는 문서 지능형 에이전트 구축 방법을 소개합니다. Ollama를 활용해 임베딩과 LLM을 모두 로컬에서 실행함으로써 데이터 보안과 에어갭 환경 대응이 가능합니다.

7가지 AI 메모리 제품의 휴대성을 테스트해 본 결과 - 7개 모두가 당신을 가둡니다

AI 모델 간의 전환은 쉬워졌으나, 축적된 컨텍스트와 메모리를 이동할 수 없는 '메모리 락인' 문제가 새로운 기술적 장벽으로 부상하고 있습니다. 현재의 메모리 솔루션들은 표준화된 형식이 아닌 각자의 방언에 불과하며, 향후 10년을 결정할 중립적인 상호 교환 표준의 필요성을 강조합니다.

중국이 OCR 비즈니스를 끝내버렸습니다

Baidu가 개발한 Unlimited-OCR은 3B 파라미터 규모의 모델로, 페이지 분할 없이 100페이지 분량의 PDF를 단일 컨텍스트로 처리합니다. 높은 벤치마크 성능을 유지하면서도 로컬 환경에서 무료로 실행 가능하여 기존 클라우드 기반 OCR의 비용과 보안 문제를 해결합니다.

Qwowl35 - M2 Mac에서 Qwen 3.5 9B를 로컬로 실행하기 위해 커스텀 Python 에이전트 및 추론 엔진을 구축했습니다. 제가

M2 Mac 환경에서 Qwen 3.5 9B 모델을 로컬로 실행하기 위한 커스텀 추론 엔진 및 Python 에이전트 구축 사례를 소개합니다. BPE 토큰 최적화, 미세 조정 시 구문 충돌 방지, 피드백 기반 도구 출력 등 에이전트 성능 향상을 위한 핵심 기술적 통찰을 다룹니다.

경마 AI 개발 기록 #24: 단승 특화의 한계를 「복승 전용 모델」로 돌파하기: 특징량 공간의 물리적 격리

경마 예측 ROI 개선을 위해 단일 랭킹 모델에서 단승과 복승을 분리한 멀티 모델 아키텍처로 전환하는 과정을 다룹니다. 모델별 특징량 공간을 물리적으로 격리하여 NaN 데이터 오염 문제를 해결하고 예측 정밀도를 높이는 엔지니어링 접근법을 설명합니다.

누군가 Claude를 하나의 기업으로 만들었습니다.

Claude를 활용하여 개발, 디자인, 마케팅, 재무 등 기업의 주요 부서를 구성할 수 있는 42가지 기술 리스트를 소개합니다. 각 부서별로 특화된 프롬프트나 도구 링크를 통해 실제 조직처럼 Claude를 운영하는 방법을 제시합니다.

AI 공급망 문제는 실재합니다. 또한 이는 수십 년 된 문제입니다.

AI 모델의 공급망 보안과 데이터 오염 문제는 새로운 이슈가 아닌 오래된 과제임을 지적합니다. Semgrep의 에세이를 비판하며, 모델의 블랙박스 특성보다 검증되지 않은 데이터 학습으로 인한 취약점 발생과 도입의 실패가 핵심 문제임을 강조합니다.

지시 대상(The Referent): 거짓말쟁이는 작성할 수 없는 것

에이전트 네트워크 검증에서 일관성(consistency)에만 의존할 때 발생하는 구조적 한계를 지적합니다. 에이전트가 스스로 검증 세트를 작성할 경우, 내부적 일관성이 반드시 진실(correctness)을 보장하지 않는다는 점을 강조합니다.

‘내 컴퓨터에서는 되는데’ 문제가 2026년에도 발생하는 이유

개발 환경과 운영 환경의 불일치로 발생하는 'It works on my machine' 문제가 2026년에도 여전히 엔지니어링 리소스를 낭비시키고 있습니다. 환경 변수, 런타임 버전, 의존성 차이 등 환경 드리프트(environment drift)가 주요 원인으로 지목됩니다.

Claude Opus 4.7에서 에러율 상승 중! Anthropic 장애 3건 정리 및 대응책

Astro/CSS 변경을 PR 영향 범위에서 누락하지 않기 — AI 병렬 개발 시 확인 포인트

AI 코딩 에이전트가 병렬로 개발을 진행할 때, Astro나 CSS와 같은 파일의 변경 사항이 PR 영향 분석에서 누락되지 않도록 주의해야 합니다. GitHub Languages의 통계와 실제 도구의 분석 범위 차이를 이해하고, 복합적인 파일 구조를 고려한 의존성 확인이 필요합니다.

DiffusionGemma: 개발자 가이드

Gemma 4를 기반으로 한 DiffusionGemma 개발자 가이드로, 메모리 대역폭 병목을 해결하여 GPU에서 최대 4배 빠른 토큰 생성을 지원합니다. 확산 모델(Diffusion) 방식을 활용해 병렬 생성과 양방향 컨텍스트 평가를 가능하게 합니다.

일관된 심사 노트 자동화: 루브릭(Rubric)에서 읽기 쉬운 보고서까지

독립 영화제의 출품작 심사 과정을 자동화하여 일관된 심사 노트와 제작자용 피드백을 생성하는 워크플로우를 제안합니다. 추상적인 심사 기준을 관찰 가능한 신호로 변환하여 내부 팀용 노트와 건설적인 피드백 초안을 분리 생성하는 구조를 다룹니다.

오작동하는 AI 코딩 에이전트를 디버깅하는 방법: 나의 4단계 플레이북

AI 코딩 에이전트의 오작동을 해결하기 위한 4단계 디버깅 플레이북을 소개합니다. 에이전트의 실패는 증상이 나타나는 시점이 아닌, 모델의 가정이 현실과 어긋난 이전 단계에서 발생한다는 점에 주목하여 체계적인 디버깅 방법을 제시합니다.

【2026년 최신】 Bonsai 27B 완전 가이드 — iPhone에서 구동되는 1-bit 버전과 Ternary 버전의 차이점 및 선택 방법

Bonsai 27B 모델의 1-bit 및 Ternary 양자화 방식의 차이점과 디바이스별 선택 가이드를 제공합니다. iPhone과 같은 모바일 환경에서 27B급 모델을 구동하기 위한 최적의 양자화 전략을 설명합니다.

창업 리드 플레이북: AI 에이전트와 2명의 인간으로 제품, 아키텍처 및 엔지니어링 운영하기

AI 코딩 에이전트를 활용하여 최소한의 인원으로 제품 정의부터 백엔드 엔지니어링까지 운영하는 실전 플레이북을 소개합니다. 전통적인 개발 파이프라인을 재구조화하여 조정 지연 시간을 줄이고, 인간의 판단력을 중심으로 업무를 수행하는 모델을 제안합니다.