LangGraph로 에이전트 폭주를 방지하는 설계 체크리스트

AI 트렌드가 LLM 성능 경쟁에서 에이전트 운용과 안전 통제로 이동함에 따라, LangGraph 등을 활용한 에이전트 설계 시 필수적인 안전 체크리스트를 제안합니다. 자율 AI의 외부 도구 실행 및 네트워크 액세스 권한에 대한 통제 설계가 핵심입니다.

GPT-5.6과 Blender MCP로 조금 더 나은 3D 모델링을 시키기까지

GPT-5.6과 Blender MCP를 활용하여 이미지 한 장으로부터 3D 모델을 생성하는 멀티 에이전트 시스템 구축 과정을 다룹니다. 단순한 프리미티브 배치를 넘어 계획, 조형, 시각 평가, 메쉬 검사를 분담하는 에이전트 구조를 통해 모델링 완성도를 높이는 시도를 기술합니다.

1인 사장의 휴가 설계 — 자동화되어 있어도 쉴 수 없는 진짜 이유와 대책

업무의 98%를 AI와 자동화로 구축했음에도 불구하고 1인 기업가가 휴가를 즐기지 못하는 근본적인 원인을 분석합니다. 자동화가 실행은 대신하지만 판단을 대신할 수 없다는 점과 시스템 유지보수의 부담을 해결하기 위한 실질적인 대책을 제시합니다.

「잘 되었다」고 믿었던 작은 검증이 잘못된 질문에 답하고 있었던 이야기

RAG 시스템 구축 시 입력 데이터(요약)를 생성하는 AI 모델의 변화가 벡터 검색 결과에 미치는 영향을 분석했습니다. 소규모 예비 검증에서는 안정적인 결과를 보였으나, 실제 데이터 규모와 올바른 검증 질문을 적용했을 때 결과가 크게 달라짐을 확인했습니다.

인간·Claude·Codex 3자 분업을 했더니, 리뷰 지적 사항을 전부 AI가 찾아냈다

인간, Claude Code, Codex를 활용한 3자 협업 체제를 통해 개발 효율을 극대화한 사례를 다룹니다. AI 간의 역할 분담(설계와 리뷰의 분리)을 통해 인간이 놓친 설계 결함과 구현 오류를 효과적으로 찾아내는 워크플로우를 제시합니다.

Apple Neural Engine에서 LLM을 출력 변화 없이 가속화하기 — Core ML 투기적 디코딩(Speculative

Apple Neural Engine(ANE)에서 Gemma 4 E2B 모델을 가속화하기 위한 로스리스 투기적 디코딩(Speculative Decoding) 구현 사례를 소개합니다. 드래프트 모델 없이 프롬프트 룩업을 활용하며, KV 캐시의 디스크 영속화를 통해 출력 변화 없이 1.6~2.0배의 속도 향상을 달성했습니다.

AI에게 '시키지 않을 것'부터 결정하기 — Terraform 리뷰 관점을 6단계로 분해한 이야기

AI 코드 생성 증가로 인한 리뷰 병목 현상을 해결하기 위해, Terraform 환경에서 리뷰 관점을 6단계로 분해하여 적용한 사례를 소개합니다. AI에게 무작정 리뷰를 맡기기보다, 리뷰 관점을 언어화하여 AI가 수행할 영역과 인간이 담당할 영역을 명확히 구분하는 설계 과정을 다룹니다.

HTTP 200 뒤에서 일어난 오검출――에러 페이지가 baseline을 조용히 오염시킨 밤

HTTP 200 응답이 반드시 정상적인 데이터 취득을 보장하지 않아 발생하는 모니터링 baseline 오염 사례를 다룹니다. 통신 성공과 데이터 의미 검증을 분리하여 시스템의 신뢰성을 확보하는 방안을 제시합니다.

컨텍스트에는 고정비와 변동비가 있다 / /context로 줄일 수 있는 것은 전반부뿐이었다

Claude Code 사용 시 발생하는 컨텍스트 소비를 고정비와 변동비로 구분하여 분석합니다. `/context`로 확인 가능한 고정비를 줄이는 법과, 실제 세션 수명을 결정하는 변동비를 효율적으로 관리하는 실전 팁을 제공합니다.

RAG 포이즈닝 입문 — AI의 지식 베이스를 오염시키는 공격

RAG(검색 증강 생성) 시스템의 지식 베이스를 악의적인 정보로 오염시켜 LLM의 답변을 조작하는 'RAG 포이즈닝' 공격을 소개합니다. 프롬프트 인젝션과 달리 신뢰하는 정보원 자체를 공격 대상으로 삼는다는 특징이 있습니다.

AI 에이전트 시대의 RAG 입문: 개발 현장에서의 활용 사례와 설계 포인트

uv 0.12에서 main.py 전제 CI를 탐지하는 Python

uv 0.12 업데이트로 인해 프로젝트 기본 구성이 패키지 기반으로 변경됨에 따라, 기존의 main.py 실행 방식이 CI 환경에서 문제를 일으킬 수 있습니다. 이를 탐지하고 해결하기 위한 Python 스크립트와 올바른 프로젝트 구성 방법을 제안합니다.

AI 에이전트를 위한 BloodHound의 등장은 우리가 이것이 단순하다고 위장하기를 공식적으로 포기했음을 의미한다

AgentHound는 에이전트형 AI 인프라의 보안 취약점을 가시화하고 자동화된 공격 경로를 탐색하는 도구입니다. MCP, A2A 프로토콜 등 급격히 확장되는 에이전트 스택의 복잡성으로 인해 발생하는 보안 위협을 분석합니다.

LLM: 자동 이메일을 위한 간단한 감사 (Auditoría)

LLM 기반 이메일 자동화 시스템 구축 시 프롬프트 성능보다 중요한 운영 감사(Operational Audit)의 필요성을 강조합니다. 데이터 보강이나 재시도 과정에서 발생하는 텍스트 변형을 추적하기 위해 스냅샷과 해시를 포함한 감사 로그(Audit trail) 설계가 필수적입니다.

거버넌스 실행 게이트웨이(Governed Execution Gateway): MCP 서버 및 도구 이그레스 프록시 보안

MCP(Model Context Protocol) 환경에서 AI 에이전트의 보안 리스크를 방지하기 위한 '거버넌스 실행 게이트웨이' 아키텍처를 소개합니다. 이 게이트웨이는 인바운드 검사, 아웃바운드 데이터 유출 제어, 실행 루프 차단 기능을 통해 안전한 도구 실행 환경을 제공합니다.

광고성 약속을 믿지 않는 Polza.ai API: 조건 변경을 추적하는 방법

Polza.ai API 사용 시 공급업체의 약관이나 가격 등 계약 조건이 예고 없이 변경될 수 있음을 경고합니다. 이를 방지하기 위해 카탈로그, 가격, 인증, 데이터 등 주요 필드에 대한 스냅샷을 기록하고 변경 사항을 추적하는 관리 프로세스의 필요성을 강조합니다.

LangChain, LangGraph, LangSmith, Langflow... 차이점은 무엇인가요? (2026 개발자 지도)

LangChain 생태계의 주요 도구인 LangChain, LangGraph, LangSmith, Langflow 등의 차이점과 역할을 분석합니다. 단순한 체인 구성을 넘어 빌드, 테스트, 배포, 모니터링을 포함하는 에이전트 엔지니어링 라이프사이클 관점에서의 도구 활용법을 가이드합니다.

튜토리얼에서 생략되는 MCP 서버 구축의 핵심 요소들

MCP(Model Context Protocol) 서버를 실제 운영 환경에서 안정적으로 구축하기 위해 튜토리얼에서 간과하기 쉬운 핵심 요소들을 다룹니다. stdio 통신 시 stdout 오염 방지와 에이전트의 의사결정을 돕는 타입화된 에러 처리의 중요성을 강조합니다.

왜 하나의 RAG만으로는 부족했을까: Jira 백로그 분석을 위한 멀티 RAG 파이프라인 구축

Jira 백로그 분석기를 구축하며 단일 RAG 시스템의 한계를 극복하기 위해 멀티 RAG 파이프라인을 도입한 사례를 다룹니다. 프로젝트 지식을 인도된 사항, 시스템 작동 방식, 프로젝트 방향성이라는 세 가지 범주로 분리하여 검색 품질을 높였습니다.