의도로 조종하고 예외로 모니터링하라

AI 에이전트 운영 시 모든 단계를 인간이 승인하는 방식은 비효율적이며 설계의 실패입니다. 실행 단계의 통제 대신, 명확한 의도(Intent)를 설계하고 예외 상황을 모니터링하는 방식으로 전환해야 합니다.

RAG 검색 수정, AI 에이전트 이메일 워크플로우 설계, 그리고 에이전트 컨텍스트 요약

RAG 시스템의 검색 실패 원인 분석과 이를 해결하기 위한 고급 전략을 다룹니다. 또한 AI 에이전트를 위한 웹훅 기반 이메일 파이프라인 구축 및 컨텍스트 요약 방법을 소개합니다.

로컬 AI 및 오픈 모델: Diffusers 미세 조정(Fine-Tuning), RAG 문제 해결, 에이전트 모범 사례

Diffusers를 활용한 멀티모달 모델 미세 조정 방법과 RAG 시스템의 검색 실패 원인 및 해결 전략을 다룹니다. 오픈 모델을 로컬 환경에서 최적화하고 견고한 AI 애플리케이션을 구축하기 위한 실무적인 가이드를 제공합니다.

에이전트 프로토콜의 경계에서의 실패 | Focused Labs

에이전트 프로토콜의 통합이 가속화됨에 따라 발생하는 보안 및 소유권 모호성 문제를 다룹니다. 프로토콜은 통신을 표준화할 뿐, 실행의 책임이나 보안 정책까지 표준화하지 않으므로 주의가 필요합니다.

인류의 지식 축적 단위는 '문장'에서 '실행 가능한 작업 단위'로 전환될 것인가?

AI 에이전트의 등장으로 인류의 지식 축적 단위가 '문장'에서 '실행 가능한 작업 단위'로 전환될 것이라는 가설을 제시합니다. 지식이 단순히 읽히는 것을 넘어, 실행·실패·수정의 과정을 거치며 재사용되는 형태로 진화함을 설명합니다.

VBE를 열지 않고 매크로를 수정하기 ── AI 채팅과 버튼 2개로 끝내는 방법

현대 AI에는 또 다른 챗봇이 아닌, 더 나은 아키텍처가 필요합니다

단순한 LLM 호출 중심의 AI 애플리케이션 구조를 넘어, 추론, 기억, 검증이 가능한 인지 아키텍처의 필요성을 강조합니다. PAD+ AI 플랫폼을 통해 모델 중심이 아닌 시스템 중심의 고도화된 AI 구조를 탐구합니다.

이번 주 AI는 보안 장부의 양면을 모두 공략했습니다. 실제로 실행해야 할 작업은 다음과 같습니다.

Microsoft의 대규모 패치 업데이트 중 현재 악용되고 있는 주요 제로데이 취약점(CVE-2026-56155, CVE-2026-56164)을 분석하고 대응 방법을 제시합니다. CISA KEV 카탈로그를 활용한 확인 명령어와 SharePoint 및 BitLocker 관련 보안 위협을 다룹니다.

Microsoft Teams vs MeetOye: AI 회의 인텔리전스(AI Meeting Intelligence)를 위해 무엇이 더 나은가?

Microsoft Teams와 MeetOye의 AI 회의 인텔리전스 기능을 비교 분석합니다. Teams는 Microsoft 365 생태계와의 강력한 통합이 강점인 반면, MeetOye는 추가 라이선스 비용 없이 모든 플랜에서 AI 요약 및 전사 기능을 제공하는 것이 특징입니다.

단순 작업에 프리미엄 모델 비용을 지불하는 것을 멈추세요

고비용 프리미엄 모델이 단순 반복 작업에 낭비되는 것을 방지하기 위해, 오케스트레이터 모델이 저가형 모델에게 작업을 위임하는 분업 구조를 제안합니다. 이를 위해 Claude Code나 Cursor 같은 MCP 호스트에서 서브에이전트를 병렬로 실행할 수 있는 opencode-mcp를 소개합니다.

Forward Deployed Engineer 면접 질문 (2026): 모든 단계와 실제 사례 포함

Forward Deployed Engineer(FDE) 채용을 위한 5단계 면접 프로세스와 준비 방법을 상세히 안내합니다. 일반 SWE와 달리 프로덕션 AI 판단력과 고객 대응 능력을 중점적으로 평가하는 FDE만의 특징을 다룹니다.

나의 빌드 인 퍼블릭 (Build in Public) 여정: Ebook 생성기 만들기

멀티 에이전트 파이프라인을 활용하여 전자책 제작 과정을 자동화하는 Ebookr.ai의 개발 여정을 소개합니다. 단순 텍스트 생성을 넘어 설계, 집필, 코드 작성, QA, 인포그래픽, 레이아웃 디자인까지 수행하는 6개의 전문 에이전트 구조를 다룹니다.

2026년에 How-To 스키마 마크업(Schema Markup)을 위해 Le Chat을 사용하는 방법

Mistral AI의 Le Chat을 활용하여 Google 리치 결과에 최적화된 How-To JSON-LD 스키마 마크업을 생성하는 방법을 소개합니다. 구조화된 데이터를 빠르고 정확하게 생성하기 위한 구체적인 프롬프트 워크플로와 실용적인 가이드를 제공합니다.

로컬 LLM study1-a: gemma4:e2b/e4b의 MLX 버전은 얼마나 빠른가

Gemma 4 모델의 MLX 버전 성능을 일반 버전과 비교 분석한 결과입니다. Apple Silicon에 최적화된 MLX 프레임워크를 통해 일반 버전 대비 약 2~5배 빠른 속도를 보여주며, 모델 사이즈는 더 작으면서도 답변의 정확도는 동등하거나 더 높은 수준을 유지합니다.

체크리스트는 충족했지만, 목적은 달성하지 못했다

AI 코딩 에이전트를 위한 서명된 핸드오프(handoff) 프로토콜 구축하기

AI 코딩 에이전트의 사용량 제한 발생 시 컨텍스트 손실을 방지하기 위한 'Relay' 프로토콜을 소개합니다. Relay는 에이전트 간의 작업 상태를 안전하게 스냅샷하고 서명된 계약 형태로 전달하여 연속성을 보장합니다.

AI 조정 격차: 2026 주문 관리 플레이북

이커머스 주문 관리 자동화를 위한 AI 에이전트 설계 가이드를 제시합니다. 단일 모델의 성능보다 에이전트 간의 '조정 격차(Coordination Gap)'를 해결하는 것이 운영 환경 구축의 핵심임을 강조합니다.

Cognition, Kimi K2.7 기반 초당 1,000 토큰 속도의 SWE-1.7 코드 모델 출시: kimi ai agent

Cognition사가 Kimi K2.7 오픈 모델을 기반으로 강화학습을 적용한 코드 모델 SWE-1.7을 출시했습니다. Cerebras 하드웨어를 통해 초당 1,000 토큰의 빠른 추론 속도를 구현하며, Devin 제품 내부에서 작동합니다.

망각 없는 컨텍스트: 의도적으로 구축하는 CodeRabbit 에이전트 지식 베이스 (Knowledge Base)

코딩 에이전트의 세션 간 컨텍스트 망각 문제를 해결하기 위해 CodeRabbit이 제공하는 지식 베이스(Knowledge Base) 활용법을 다룹니다. Slack 환경에서 팀의 가드레일과 지속적인 사실을 저장하여 협업 효율을 높이는 실무 가이드를 제공합니다.