Strands Agents의 Workflow 도구를 사용해 보았다!

Strands Agents의 workflow 도구를 활용하여 멀티 에이전트 기반의 기술 선정 및 조사 에이전트를 구축하는 방법을 소개합니다. 부모 에이전트가 자식 에이전트에게 전문 태스크를 분할하여 할당하고, 최종 리포트를 생성하는 워크플로우 구현 과정을 다룹니다.

Google이 Pixel 10의 Tensor SoC/TPU에서 동작하는 경량 모델 Gemma 4 E2B와 Tensor SDK 베타를 발표했습니다. 이를 통해 네트워크 연결 없이도 멀티모달 기능을 수행하는 완전한 온디바이스 AI 개발이 가능해집니다.

Databricks AI/BI Genie의 Benchmark 기능 테스트 — Agent 모드 0% → 100%로의 개선 루프

Databricks AI/BI Genie의 Benchmark 기능을 활용하여 Agent 모드의 SQL 생성 정밀도를 측정하고 개선하는 과정을 다룹니다. 테스트 질문 세트와 정답 SQL을 비교하여 정답률을 산출하며, 반복적인 개선 워크플로우를 통해 성능을 높이는 방법을 설명합니다.

AI에게 오염 구역의 강제 격리 '방아쇠'를 당기게 해야 하는가 ── 자율 SOC의 거버넌스와 책임

자율 SOC(보안 운영 센터)에서 AI 에이전트가 수행하는 격리 조치와 같은 결정적 행동에 대한 거버넌스와 책임 문제를 다룹니다. AI에게 법인격을 부여하더라도 인간의 감독과 책임은 여전히 필수적임을 강조하며 실무적인 권한 설계 방안을 제시합니다.

RAG 및 시맨틱 검색 구축을 위한 주요 벡터 데이터베이스(Vector DB)의 특징을 비교한 가이드입니다. 각 DB의 운용 형태와 장단점을 정리하여 초보자가 상황에 맞는 도구를 선택할 수 있도록 돕습니다.

AI 채팅 봇에 '근거가 없으면 대답하지 않기'를 구현하다. 할루시네이션 (Hallucination)을 포기하고 멈추기

BYOK(Bring Your Own Key) 방식의 AI 채팅 봇 개발 시 발생할 수 있는 보안 및 비용 문제를 다룹니다. API 키 암호화 저장 방식과 사용자의 과도한 API 호출로 인한 비용 폭탄을 방지하기 위한 설계 전략을 공유합니다.

AI를 활용하여 제안서 작성 공수를 80% 이상 절감한 실무 사례를 소개합니다. 입력 포맷 최소화와 템플릿 기반 자동 생성 메커니즘을 통해 엔지니어의 영업 업무 효율을 극대화하는 방법을 다룹니다.

프레임워크 없이 HTML+JS로 만든 '노후 자금 시뮬레이터'를 공개, GA4 측정, OGP, 공유, 확산까지 한 번에 해본 이야기

프레임워크 없이 HTML과 JavaScript만으로 노후 자금 시뮬레이터를 제작하고, 배포부터 데이터 분석까지의 전 과정을 다룬 기술 기록입니다. 정적 사이트의 장점을 극대화하여 데이터 임베딩, URL 파라미터를 통한 상태 공유, GA4를 활용한 정교한 이벤트 측정 방법을 설명합니다.

1-bit LLM「Bonsai」활용 가이드 — 1.15GB로 구동되는 8B 모델을 로컬에서 완벽하게 활용하기

PrismML이 발표한 1-bit LLM 'Bonsai'는 8B 모델을 1.15GB의 초경량 사이즈로 구현하여 GPU 없는 환경에서도 구동 가능합니다. 스크래치부터 1-bit로 학습된 이 모델은 기존 양자화 모델과 달리 높은 효율성을 자랑하며 로컬 환경 활용 가이드를 제공합니다.

다양한 RAG 아키텍처 중 오픈 소스 솔루션인 RAGFlow의 특징과 사용법을 소개합니다. EnterpriseRAG-Bench 상위권에 위치한 RAGFlow는 PDF 표 구조 인식과 OCR 통합 기능이 강력하며, 간편한 셋업과 가관측성 확보를 위한 Langfuse 연동을 지원합니다.

[Databricks] AI Search (구 Vector Search)를 Free Edition에서 구동하기 — 인덱스 생성부터 유사 검색까지

Databricks Free Edition 환경에서 AI Search(구 Vector Search)를 사용하여 벡터 인덱스를 생성하고 유사 검색을 수행하는 방법을 다룹니다. Delta Sync 인덱스 구성부터 Python SDK를 활용한 구현 절차를 단계별로 설명합니다.

Gemini Notebook의 출처를 직접 링크로 만들어 팩트 체크 수고를 줄이는 방법

Gemini Notebook(구 NotebookLM) 사용 시 Google 스프레드시트의 답변 근거를 확인하는 번거로움을 해결하기 위한 팁을 소개합니다. Google Apps Script(GAS)를 활용해 각 행에 직접 링크를 생성함으로써 팩트 체크 속도를 높이는 방법을 다룹니다.

AI 에이전트의 신뢰성과 안전성을 확보하기 위한 Human-in-the-loop(HITL) 설계 패턴을 다룹니다. 업무의 영향도와 가역성을 기준으로 승인, 감시, 개입형 레벨을 구분하고 입력, 실행, 출력 단계별 적절한 승인 포인트를 제안합니다.

할루시네이션(그럴듯한 거짓말)이란 — LLM이 일으키는 원인과 줄이는 방법을 초보자용으로 정리

LLM이 생성하는 할루시네이션의 정의와 발생 원인을 초보자 눈높이에서 설명합니다. 확률적 토큰 예측 방식의 한계와 데이터 문제 등 근본 원인을 분석하고, 이를 실무에서 완화할 수 있는 프롬프트 엔지니어링 전략을 제시합니다.

S3 상의 대량 로그를 Oracle Autonomous AI Lakehouse로 분석하기: 외부 테이블, Parquet, SQL, Vector

AWS S3의 대량 로그 데이터를 Oracle Autonomous AI Lakehouse를 활용해 효율적으로 분석하는 방법을 다룹니다. 모든 데이터를 벡터화하는 대신, 구조화된 데이터는 SQL로, 의미 검색이 필요한 텍스트는 Vector Search로 처리하는 하이브리드 접근 방식을 제안합니다.

AI 코딩 에이전트를 단발적 채팅 도구가 아닌 하나의 '생산 라인(Software Factory)'으로 설계하는 워크플로우 구축 방안을 다룹니다. 에이전트에게 개발 인프라 권한을 부여하고, 실행 단계를 고속화하며, 별도의 비평가 에이전트를 활용해 품질을 관리하는 실천적 전략을 제시합니다.

AI 코딩으로 생산성이 높아진 시대에 단순히 결과물의 양을 늘리는 것은 유지보수 비용과 기술 부채를 폭증시켜 조직을 위기에 빠뜨릴 수 있습니다. AI를 단순한 백로그 해결 도구가 아닌, 더 높은 수준의 전략적 목표에 도전하는 변혁적 도구로 활용해야 한다는 제언을 담고 있습니다.