내 AI 에이전트가 직접 결제할 수 있는 데이터베이스를 만들었습니다 (그리고 SQLite를 이겼습니다)

AI 에이전트가 직접 결제하고 사용할 수 있도록 설계된 문서 데이터베이스인 grange를 소개합니다. 기존 데이터베이스와 달리 결제 지갑이 곧 가입 절차가 되어 에이전트의 자율성을 극대화했습니다.

베이지안 최적화(Bayesian Optimization) 밑바닥부터 구현하기: GP 대리 모델과 획득 함수를 이용한 블랙박스 피크 탐색

가우시안 프로세스(GP)를 대리 모델로 활용하여 비용이 많이 드는 블랙박스 함수를 최적화하는 베이지안 최적화의 구현 원리를 설명합니다. 기대 개선(EI)과 UCB 같은 획득 함수를 통해 탐색(exploration)과 활용(exploitation)의 균형을 맞추는 과정을 다룹니다.

평가(Evals)와 LLM-as-a-Judge: 위치, 장황함, 자기 선호 편향을 제거한다면 모델이 다른 모델을 채점할 수 있다

LLM-as-a-Judge 방식에서 발생하는 위치, 장황함, 자기 선호 편향을 해결하는 방법론을 소개합니다. Swap-and-average, 루브릭 기반 채점, 블라인드 테스트 등을 통해 신뢰할 수 있는 평가 스택을 구축하는 가이드를 제공합니다.

모든 것이 정상(Green)이었지만, AI는 여전히 틀렸다.

AI 에이전트의 환각이나 잘못된 의사결정은 전통적인 관측성 지표(에러 코드 등)로 포착하기 어렵습니다. 이를 해결하기 위해 OpenTelemetry 데이터를 활용하여 에이전트의 실행 과정을 결정론적인 '의미론적 리스크' 점수로 평가하는 Veritas 시스템을 소개합니다.

생성형 AI(Generative AI)를 통해 소규모 기업이 매주 10시간을 절약하는 방법

생성형 AI를 활용하여 소규모 기업이 반복적인 업무를 자동화함으로써 주당 평균 10시간을 절약할 수 있는 실질적인 방법을 제시합니다. 이메일 작성, 회의 요약, 문서 처리 등 구체적인 유스케이스와 단계별 도입 전략을 다룹니다.

AI에게 전적으로 맡긴 디버깅 100건을 분류했더니, 오히려 버그를 심화시키는 5가지 패턴이 보였다

AI에게 디버깅을 전적으로 맡길 경우, 근본 원인을 해결하기보다 증상만 억제하여 버그를 심화시키는 패턴이 발견되었습니다. 100건의 실측 데이터를 분석한 결과, AI 개입도가 50-75%일 때 재발률이 가장 높고 근본 원인 발견율이 가장 낮았습니다.

가중 평균은 AI 준비도를 속인다 — 병목 점수제(Bottleneck Scoring)의 필요성

AI 도입 준비도를 평가할 때 가중 평균 방식이 가진 '우등생 문제'를 지적하며, 치명적인 결함이 전체 성과를 제한하는 '병목 점수제(Bottleneck Scoring)' 모델을 제안합니다. Git이나 테스트 자동화 같은 필수 전제 조건이 누락될 경우, 다른 항목의 점수가 높더라도 전체 준비도 점수를 강제로 제한해야 함을 강조합니다.

Kimi K2 Thinking Model 설명

Kimi K2 Thinking 모델을 활용하여 운영 로그를 분석하고 장애의 근본 원인을 파악하는 에이전트 구축 튜토리얼입니다. Oxlo.ai API를 사용하여 비용 효율적으로 대량의 로그 컨텍스트를 처리하고 사고 분석을 자동화하는 방법을 다룹니다.

llama-quant : 양자화 (quantization) 대상에서 i32 ffn_gate_tid2eid 라우팅 테이블 제외 ([#25787](

llama.cpp의 양자화 과정에서 DeepSeek-V4의 i32 타입 라우팅 테이블이 포함되어 발생하던 오류를 수정했습니다. 해당 텐서는 가중치가 아닌 인덱스 테이블이므로 양자화 대상에서 제외되도록 조치했습니다.

GitHub이 코드 추적을 멈추고 사고(Thought)를 추적하기 시작한다면?

AI 시대의 소프트웨어 개발에서 코드 자체보다 중요한 '엔지니어링 메모리'의 가치를 조명합니다. GitHub이 단순 코드 버전 관리를 넘어, 엔지니어의 의도와 결정 과정을 추적하는 '인지적 버전 관리 시스템'으로 진화해야 함을 제안합니다.

기억 상실로 인한 파멸: 에이전트가 "알겠습니다"라고 말하고 소송이 들어올 때까지 모든 것을 잊어버린 이유

에이전트가 대화 맥락을 유지하지 못하는 '기억 상실' 문제의 원인과 패턴을 분석합니다. 모델 자체의 결함보다는 잘못 설계된 메모리 시스템과 컨텍스트 오버플로가 주요 원인임을 지적하며 해결 전략을 제시합니다.

LLM: 관찰 가능한 계약을 활용한 이메일 큐 관리

LLM 기반 이메일 자동화 워크플로우에서 발생하는 병목 현상은 모델 성능보다 메시지 큐 관리와 가시성 문제에서 비롯됩니다. 이를 해결하기 위해 run_id, step_id 등 최소한의 메타데이터를 포함한 '관찰 가능한 계약'을 설계하여 시스템의 안정성을 높여야 합니다.

노트를 넘어: 목표 은행, 세션 계획 및 고객 커뮤니케이션을 위한 AI 활용법

언어치료사(SLPs)를 위해 AI를 활용하여 목표 은행 구축, 세션 계획 및 고객 커뮤니케이션을 자동화하는 가이드를 제공합니다. SMART 원칙에 기반한 프롬프트 활용법과 효율적인 업무 프로세스 구축 방법을 다룹니다.

Sequency가 프레임을 쓰기 전 수행하는 6가지 확인 사항

Sequency의 Agent CLI가 미디어 변환 전 수행하는 6가지 사전 검사 단계를 소개합니다. CLI는 macOS 세션 상태, 코덱, 컨테이너 등 메타데이터를 확인하여 실제 인코딩 전 안전한 경로를 확보합니다.

AI에게 인간용 GUI를 조작하게 하지 마라! ~올바른 MCP 활용법에 대하여~

4070 그래픽 카드에서 FLUX 실행하기

RTX 4070과 같은 소비자용 GPU 환경에서 FLUX 모델을 효율적으로 실행하기 위한 양자화(Quantization) 및 로컬 워크플로우 구축 방법을 소개합니다. Google Colab과 LoRA를 활용하여 개인의 예술 스타일을 학습시키고 로컬에서 생성형 AI를 구현하는 과정을 다룹니다.

에이전트가 어떤 모델에 외주를 주어야 할까요? 동일한 Godot 게임 작업에서 18개의 CLI 자식 모델 벤치마킹

부모 에이전트가 자식 모델에게 작업을 위임하는 'delegate-skills' 메커니즘을 검증하기 위해 18개의 CLI 모델을 벤치마킹한 결과입니다. Godot 엔진을 활용한 독창적인 퍼즐 게임 구현 작업을 통해 모델별 품질과 효율성을 측정합니다.

Voice AI 온보딩 시간을 클라이언트당 10시간에서 90분으로 단축하는 방법 (템플릿 포함)

Voice AI 에이전시의 클라이언트 온보딩 시간을 10시간에서 90분으로 단축하는 효율적인 워크플로우와 템플릿을 소개합니다. 중복 작업을 제거하고 워크스페이스 복제, 구조화된 인테이크 폼, 웹사이트 스크래핑 등을 활용하여 운영 효율을 극대화하는 방법을 다룹니다.

이 글은 저의 이전 글인 "유출된 에이전트 키는 두 가지 부채입니다 — 그리고 저는 제 스캐너가 그에 대해 거짓말하는 것을 잡아냈습니다"의 후속

에이전트 보안 스캐너인 agentproof-scan의 0.2.0 버전 업데이트 내용을 다룹니다. 이전 버전에서 문서와 실제 코드 간의 불일치가 있었던 부분을 수정하여, 약속된 탐지 범위와 기능을 실제 패키지에 반영했습니다.

나의 고양이 테마송 만들기 — 가사, 멜로디, 노래 목소리 모두 AI로, 모두 로컬에서

로컬 환경에서 ACE-Step 1.5를 활용해 가사, 멜로디, 보컬이 포함된 완곡을 생성하고, 다양한 AI 모델을 결합하여 뮤직비디오까지 제작하는 과정을 다룹니다.