Google, 인도 100개 학교를 위한 Gemini 멘토 출시 — 프로젝트, 연결 회로도 및 안전 지침 작성

Google DeepMind가 인도의 100개 학교를 대상으로 Gemini 기반 교육 조력자 'ATL Saathi' 파일럿을 출시했습니다. 이 시스템은 학생이 아닌 교사를 대상으로 설계되었으며, NotebookLM을 활용해 엄격하게 정의된 학습 콘텐츠 내에서만 작동하도록 제한하여 안전성을 확보했습니다.

Microsoft Agent vs Flow: Foundry의 2026년 6월 릴리스가 실제로 결정하는 것

Microsoft Foundry의 2026년 6월 릴리스는 에이전트 배포 비용을 낮추는 데 집중하며, 모델 중심이 아닌 배포와 거버넌스 중심의 플랫폼 전략을 보여줍니다. 에이전트와 결정론적 플로우 사이의 아키텍처 선택 기준을 제시하며 운영 환경에서의 중요성을 강조합니다.

cpu-moe에 만족하지 마세요: Qwen 35B를 더 빠르게 만드는 3가지 플래그 실측

코딩 에이전트는 진화했지만, 우리의 저장소는 그렇지 못했습니다.

코딩 에이전트의 발전으로 인해 저장소 내 컨텍스트 관리의 중요성이 커졌으나, 거대한 단일 지침 파일(AGENTS.md 등)이 유발하는 유지보수성 저하와 컨텍스트 낭비 문제를 분석합니다.

Supabase만으로 구현하는 내구성이 있는 워크플로우(Durable workflows)와 내구성이 있는 AI 에이전트

Supabase와 resonate-pg를 활용하여 별도의 인프라 없이 데이터베이스만으로 내구성 있는 워크플로우와 AI 에이전트를 구현하는 방법을 소개합니다. Postgres, Edge Functions, pg_cron 등을 결합해 오케스트레이터와 큐를 통합하는 효율적인 아키텍처를 제안합니다.

안전한 AI DevOps 에이전트 구축하기: Slack 진단부터 검증된 Pull Request까지

운영 환경에서 안전하게 작동하는 AI DevOps 에이전트 구축을 위한 아키텍처와 보안 전략을 다룹니다. 모델의 프롬프트에 의존하기보다 런타임 경계와 5단계 운영 모델(탐지, 제안, 알림, 승인, 실행)을 통해 시스템의 안정성을 확보하는 방법을 설명합니다.

4060Ti 16GB 환경에서 KB 관리 및 생산성 어시스턴트 용도로 사용한 Bonsai-Ternary-27B의 사용자 경험

RTX 4060Ti 16GB 환경에서 Bonsai-Ternary-27B 모델을 활용하여 지식 베이스 관리 및 생산성 어시스턴트를 구축한 사용자 경험을 공유합니다. 클라우드 모델의 불안정성을 대체하기 위해 로컬 에이전트 환경을 구성하고 다양한 모델의 성능을 테스트했습니다.

InferenceBench 리더보드를 사용하여 적절한 AI 모델을 선택하는 방법

InferenceBench 리더보드를 활용하여 비용, 성능, 처리량을 고려한 최적의 AI 모델을 선택하는 가이드를 제공합니다. 단순 품질 점수가 아닌 가치 점수(Value score)를 기준으로 모델을 필터링하고 검증하는 방법을 설명합니다.

쿼리 언어가 Lua이며 내부에서 RAG를 구축할 수 있는 키-값 저장소 (Key-Value Store)

Liath는 Lua를 쿼리 언어로 사용하는 임베디드 키-값 저장소로, 데이터를 애플리케이션으로 가져오는 대신 로직을 데이터로 보내 효율적인 처리를 지원합니다. 플러그인 시스템을 통해 RAG 구축, 벡터 인덱싱, LLM 호출 기능을 Lua 스크립트 내에서 단일 호출로 수행할 수 있습니다.

Claude Artifacts의 실제 용도를 드디어 깨달았습니다

Claude Artifacts를 활용하여 복잡한 기술 분석 내용을 문서화하고 공유하는 효율적인 워크플로우를 소개합니다. 기존의 마크다운 변환이나 이메일 작성 같은 번거로운 전달 과정을 생략하고, 단일 URL로 최신 분석 컨텍스트를 유지하며 공유할 수 있는 방법을 제시합니다.

꼭 구독할 만한 최고의 엔지니어링 뉴스레터 5가지

최신 트렌드를 반영하는 최고의 엔지니어링 뉴스레터 5가지를 추천합니다. AI 엔지니어링, 시스템 디자인, 리더십, 커리어 성장 등 분야별로 엄선된 출판물을 소개합니다.

AI는 코드를 작성할 수 있습니다. 하지만 그 사고 과정은 누가 검토할까요?

AI가 코드 구현 속도를 혁신적으로 높였지만, 동시에 '올바른 문제를 해결하고 있는가'에 대한 검토의 중요성을 부각시키고 있습니다. 구현 비용의 하락으로 인해 기술적 구현보다 올바른 의사결정과 사고 과정이 소프트웨어 엔지니어링의 핵심 병목이자 가치가 되었습니다.

로그를 넘어: SigNoz LLM 관측성(Observability)을 통한 신뢰할 수 있는 AI 에이전트 구축

AI 에이전트의 복잡한 워크플로우를 모니터링하기 위한 AI 관측성(Observability)의 중요성을 다룹니다. SigNoz를 활용하여 지연 시간, 토큰 소비, 도구 실행 등 LLM 애플리케이션의 전 과정을 통합적으로 추적하고 디버깅하는 방법을 제시합니다.

에이전트형 애플리케이션을 위한 OWASP Top 10 설명

AI 에이전트의 특화된 보안 위협을 다루는 'OWASP Top 10 for Agentic Applications'를 소개합니다. 기존 LLM 보안 프레임워크와 달리, 다단계 작업과 도구 사용을 수행하는 에이전트의 신원 및 권한 관리 문제를 중점적으로 다룹니다.

Boston Dynamics의 Atlas가 2026년 월드컵 경기장에 등장한 이유: Hyundai가 왜 라이브 관중 앞에서 로봇 테스트를

Hyundai가 2026년 월드컵 경기장에서 Boston Dynamics의 Atlas 로봇을 선보이며 라이브 환경에서의 로봇 공학 적용 사례를 시연했습니다. 이번 이벤트는 시각적 연출의 성공을 의미하지만, 로봇의 실제 자율성 수준에 대해서는 명확한 데이터가 공개되지 않았습니다.

품질 관리 AI: 제조 QA를 위한 컴퓨터 비전 (Computer Vision)

제조업의 품질 관리(QA)를 혁신하는 컴퓨터 비전 기반 AI 시스템의 작동 원리와 이점을 설명합니다. 수동 검사 대비 높은 정확도와 속도, 일관성을 제공하며 데이터 추적성을 통해 생산 효율을 극대화하는 파이프라인을 소개합니다.

60건의 기록된 AI 에이전트 실패 사례가 드러내는 코딩 에이전트 리스크

AI 코딩 에이전트의 60건의 실패 사례를 분석한 결과, 문제의 핵심은 모델 성능이 아닌 취약한 제어 환경(harnesses)에 있음이 드러났습니다. 에이전트가 가드레일 없이 운영 환경에 접근할 때 발생하는 데이터 삭제, 보안 유출, 프롬프트 인젝션 등의 심각한 리스크를 경고합니다.

34일. 9개의 AI 에이전트. 하나의 체육관. 인간의 개입 제로.

9개의 자율적인 AI 에이전트가 인간의 개입 없이 실제 피트니스 스튜디오를 34일간 운영한 실험 사례를 소개합니다. 에이전트 간의 충돌 해결, 인프라 자동 복구, 데이터 분석 및 브랜드 관리 등 자율 운영 시스템의 실질적인 성과와 한계를 다룹니다.