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AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
Dev.toAI 번역헤드라인
CLI를 통한 Power Platform, 파트 3: 7가지 플러그인 전체 둘러보기
Power Platform CLI(pac)를 활용하여 구축할 수 있는 7가지 주요 플러그인의 기능과 기술 스택을 소개합니다. 외부용 웹사이트를 구축하는 power-pages와 내부용 생성형 페이지를 위한 model-apps 등 각 플러그인의 역할과 MCP 서버 활용법을 다룹니다.
7월 20일0
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CLI에서의 Power Platform, 파트 2: 마켓플레이스(Marketplace)를 추가하고 각 플러그인(Plugin)의 역할 확인하기
Microsoft의 Power Platform Skills 마켓플레이스를 CLI 환경에서 등록하고 관리하는 방법을 다룹니다. Copilot CLI와 Claude Code를 사용하여 플러그인을 추가, 목록 확인 및 내부 내용을 탐색하는 구체적인 명령어를 설명합니다.
7월 20일0
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CLI에서의 Power Platform, 파트 1: Copilot CLI란 무엇이며 플러그인은 어떻게 구성되는가
Microsoft의 Power Platform을 위한 공식 에이전트 플러그인 세트와 이를 활용하는 CLI 도구 사용법을 소개합니다. GitHub Copilot CLI와 Anthropic의 Claude Code가 동일한 플러그인 형식을 공유하여 작동하는 원리를 다룹니다.
7월 20일0
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프로덕션급 LLM 평가 파이프라인 구축: 느낌(Vibes)에서 지표(Metrics)로
프로덕션 환경에서 RAG 시스템의 환각 문제를 해결하기 위해 주관적인 '느낌' 대신 자동화된 지표 기반의 평가 파이프라인을 구축하는 방법을 다룹니다. 도메인 특화 판사, CI/CD 통합, 골든 데이터셋 관리를 핵심 요소로 제시합니다.
7월 20일0
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Scarwarden 구축하기: Alibaba Cloud에서 8일 만에 만든 AI 에이전트용 감사 가능한 메모리 엔진
AI 에이전트의 블랙박스 메모리 문제를 해결하기 위해 감사 가능한 오픈 소스 메모리 엔진인 Scarwarden을 소개합니다. SQLite 기반의 에피소드 원장과 Qwen 모델을 활용한 플레이북 압축을 통해 에이전트의 결정 과정을 추적하고 재현할 수 있게 설계되었습니다.
7월 20일0
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의도적으로 망각하는 AI 메모리 에이전트를 구축하고, 그것이 실제로 작동함을 증명하기 위해 이틀을 보낸 이야기
단순한 벡터 검색 방식의 한계를 넘어, 망각 메커니즘을 적용한 AI 메모리 에이전트 구축 과정을 다룹니다. 수학적 붕괴 모델과 통합, 모순 탐지를 통해 효율적인 정보 관리와 컨텍스트 유지를 구현했습니다.
7월 20일0
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5개의 완전히 다른 과목을 위한 하나의 AI 튜터를 구축했습니다 — 시스템을 안정적으로 유지하는 라우팅 레이어(routing layer)를
다양한 도메인을 지원하는 AI 튜터 시스템을 구축하며 겪은 엔지니어링 도전 과제와 해결책을 다룹니다. 기능 레지스트리를 통해 모델 체인, 비용, 폴백 로직을 중앙 집중식으로 관리하여 시스템 안정성과 비용 효율성을 최적화하는 방법을 설명합니다.
7월 20일0
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액션 레코드 (Action Records): 에이전트가 수행한 작업에 대한 메모리
Engrava는 에이전트가 수행한 작업의 계획, 시도, 성공 및 실패 여부를 기록하는 '액션 레코드(Action Records)' 개념을 제안합니다. 이는 단순한 사실 기록을 넘어 에이전트의 상태 변화와 추론 과정을 SQLite 기반의 통합 메모리 그래프로 관리하여 세션 간 컨텍스트 복구를 지원합니다.
7월 20일0
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AI 콘텐츠 파이프라인의 잘못된 부분을 최적화하는 것을 멈추세요
AI 콘텐츠 워크플로우 구축 시 모델이나 프롬프트 최적화보다 데이터 이동 및 관리와 같은 단순 반복적인 '배관 작업'의 자동화가 더 중요합니다. 판단이 필요 없는 기계적 단계는 자동화하되, 품질 유지를 위해 최종 검토 단계에서는 반드시 인간의 개입을 유지해야 합니다.
7월 20일0
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데이터가 진정한 모델이다: 거버넌스(Governance), 리니지(Lineage), 그리고 프로비넌스(Provenance)
AI 시스템의 신뢰성을 결정짓는 핵심 요소인 데이터 거버넌스, 리니지, 프로비넌스의 중요성을 다룹니다. 데이터 무단 사용, 유출, 오염 문제를 방지하기 위해 설계 단계부터 데이터 계층의 통제가 필요함을 강조합니다.
7월 20일0
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AI SEO 에이전트란 무엇인가? 2026년을 위한 실무 가이드
AI SEO 에이전트는 단순한 감사 도구를 넘어 관찰, 결정, 적용, 검증, 학습의 루프를 지속적으로 실행하는 소프트웨어입니다. 검색 엔진의 변화에 맞춰 사이트 최적화 패턴을 학습하고 CMS에 직접 수정 사항을 적용하며 성과를 측정합니다.
7월 20일0
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보안 카메라에게 "모르겠습니다"라고 말하도록 가르쳤더니, 유용성이 줄어들기는커녕 오히려 늘어났다
보안 카메라 시스템의 오탐지를 줄이기 위해 시각-언어 모델(VLM)을 활용하여 맥락을 파악하는 프로젝트를 소개합니다. 모델이 불확실한 상황에서 추측(Hallucination)하지 않고 '모르겠다'고 답하도록 유도함으로써 알림의 유용성을 높이는 과정을 다룹니다.
7월 20일0
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Qwen에게 6개의 도구를 주었지만, 가격을 결정할 권한은 주지 않았다
Qwen 모델을 활용하여 상업적 의사결정을 지원하는 교차 국경 커머스 에이전트 'QuoteX'의 설계 원칙을 소개합니다. 에이전트가 계획을 세우되, 데이터 검증과 최종 승인은 도구와 인간이 담당하도록 설계하여 신뢰성을 확보했습니다.
7월 20일0
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.tflite 파일을 넘어서: Android에서 고성능 Edge AI를 배포하기 위한 아키텍트 가이드
Android 환경에서 고성능 Edge AI를 배포하기 위한 아키텍처 가이드를 제공합니다. 단순한 모델 파일 복사를 넘어, 하드웨어 특성을 고려한 양자화와 GPU, DSP, NPU 등 이기종 컴퓨팅 자원의 효율적 활용 방안을 다룹니다.
7월 20일0
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2026년 마케팅 에이전시를 위한 프로덕션급 AI 에이전트 구축
2026년 마케팅 에이전시를 위한 프로덕션급 AI 에이전트 구축 전략을 다룹니다. 단순 텍스트 생성을 넘어 API 호출, 상태 관찰, 도구 실행을 반복하는 자율적 에이전트 루프의 중요성을 강조합니다.
7월 20일0
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병목 현상은 생성(Generation)의 문제가 아니었다
AI 에이전트가 초래하는 '에이전트적 기술 부채' 문제를 진단하고, 이를 해결하기 위한 구조적 제약 방안을 제시합니다. 단순 코드 생성을 넘어 컨텍스트 조사와 독립적 검증 단계를 포함한 멀티패스(Multi-pass) 접근법의 중요성을 강조합니다.
7월 20일0
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포켓몬 팀 확장하기: AI 시스템이 초기 설계를 넘어설 때
개인용 AI 오케스트레이션 시스템을 구축하고 에이전트 확장 과정에서 발생한 문제를 해결하는 과정을 다룹니다. 기능 레지스트리를 도입하여 라우팅 정확도를 높이고, 에이전트 간 협업 패턴을 개선하는 방법을 설명합니다.
7월 20일0
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내 AI 에이전트에게 이메일 전송 능력을 부여했습니다
Model Context Protocol(MCP)을 사용하여 Claude 에이전트에 이메일 전송 및 관리 능력을 부여하는 방법을 설명합니다. 호스팅된 MCP 서버를 활용해 복잡한 설치 없이 API를 통해 에이전트가 실제 프로덕션 인프라를 제어하는 과정을 다룹니다.
7월 20일0
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Repository Harness, 파트 2: 30번의 실행 결과, 더 저렴해지지는 않았지만 더 예측 가능해졌다.
코딩 에이전트의 컨텍스트 효율성을 높이기 위한 Repository Harness 벤치마크의 두 번째 실험 결과를 다룹니다. 저장소 지식을 모듈화하고 라우팅 규칙을 정교화하여, 토큰 비용 절감보다는 에이전트 동작의 예측 가능성을 높이는 데 성공했습니다.
7월 20일0
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나는 행동하기를 거부하는 에이전트를 만들었다 — 왜 Qwen이 이를 가능하게 했는가
데이터 분석 과정에서 발생하는 비용과 오류를 줄이기 위해, 특정 조건 미달 시 행동을 거부(ABSTAIN)하는 에이전트 설계 방식을 소개합니다. Qwen 모델의 강력한 툴 호출 능력을 활용하여 환각 없이 정확한 데이터 분석과 의사결정 지원을 구현하는 방법을 다룹니다.
7월 20일0