Insights
AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
Dev.toAI 번역헤드라인
AI 코딩 에이전트(AI Coding Agents)로 90개 이상의 모바일 앱을 출시하며 배운 것들
AI 코딩 에이전트를 활용해 90개 이상의 모바일 앱을 출시하며 얻은 실전 경험을 공유합니다. 에이전트를 단순 코드 생성기가 아닌, 전체 컨텍스트를 이해하고 반복 작업을 수행하는 주니어 엔지니어로 활용하는 방법과 앱 스토어 제출 과정의 병목을 해결하는 전략을 다룹니다.
2일 전0
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네트워크 장비를 위한 첫 번째 MCP 서버 구축 - 파트 2
MCP(Model Context Protocol)를 활용하여 네트워크 장비를 제어하고 관리하는 AI 에이전트용 서버 구축 방법을 다룹니다. 장치 인벤토리 관리, SSH 연결, 읽기 전용 명령 실행 및 설정 백업 등 가장 기초적이고 안전한 MCP 서버의 핵심 기능을 구현하는 과정을 설명합니다.
2일 전0
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AI는 개발자를 더 빠르게 만들지만, 왜 팀은 더 느려질 수 있는가?
AI 코딩 에이전트가 개인의 생산성을 높여주지만, 팀 전체의 처리량(throughput)은 오히려 감소할 수 있는 역설을 분석합니다. 개인의 산출물 증가가 리뷰 대기, 재작업, 조정 비용 증가로 이어져 팀의 속도를 늦추는 원인을 설명합니다.
2일 전0
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벡터 데이터베이스 대결: AI 스택에 적합한 솔루션을 선택하는 방법
RAG 및 AI 에이전트 구축에 필수적인 벡터 데이터베이스의 중요성과 선택 기준을 다룹니다. Pinecone, Milvus, Qdrant 등 주요 솔루션의 특성을 비교하며, 아키텍처 정렬을 위한 가이드를 제공합니다.
2일 전0
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NemynAI의 AI 아바타 위젯 뒤에 숨겨진 기술 리뷰
우크라이나의 AI 아바타 플랫폼 NemynAI의 기술 스택을 분석한 리뷰입니다. ElevenLabs TTS와 LLM을 결합한 경량 임베드 방식과 CRM 통합 기능을 통해 소규모 팀이 어떻게 효율적인 AI 제품을 구축하는지 보여줍니다.
2일 전0
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당신은 영양제 섭취를 못하는 것이 아닙니다. 그저 오래된 의존성 (Deprecated Dependencies)을 실행하고 있을 뿐입니다.
영양제 섭취 과정을 소프트웨어 엔지니어링 관점에서 비유하여 설명합니다. 성분의 생체 이용률을 버전 관리로, 섭취 방법과 상호작용을 설정 및 레이스 컨디션으로 정의하며 최적의 영양 스택을 제안합니다.
2일 전0
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MCP 서버의 거의 절반이 에이전트가 혼동할 수 있는 도구를 노출하고 있음
MCP(Model Context Protocol) 서버를 분석한 결과, 약 45.8%의 서버가 에이전트에게 혼동을 줄 수 있는 중복된 도구 쌍을 노출하고 있음이 밝혀졌습니다. 이는 에이전트가 의도치 않은 도구를 선택하게 만들어 시스템의 정확성이나 결제 오류를 유발할 수 있는 잠재적 위험 요소입니다.
2일 전0
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에이전트 평가 하네스(Agent Eval Harness)를 구축했습니다: 실제 에이전트들이 깔끔했던 이야기의 버전을 망가뜨렸습니다
에이전트의 실행 경로와 도구 사용, 안전 경계를 검증하기 위한 평가 프레임워크인 AgentEval Forge를 소개합니다. 단순 답변 평가를 넘어 시나리오, 스코어링 레이어, 적대적 사례 생성 등을 포함한 통합 검증 환경을 제공합니다.
2일 전0
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Node.js로 LLM API 게이트웨이 구축하기
LLM API 호출을 중앙 집중식으로 관리하여 비용을 추적하고 거버넌스를 강화하는 API 게이트웨이 구축 방법을 소개합니다. Node.js 환경에서 LiteLLM을 활용해 모델 제공자를 유연하게 교체하고 속도 제한 및 라우팅을 제어하는 가이드를 제공합니다.
2일 전0
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Cognito 로그인 코드가 실패하는 이유: App Client에서 해당 Auth Flow를 허용하지 않았기 때문
AWS Cognito 사용 시 AI 어시스턴트가 생성한 코드가 스테이징 환경에서 실패하는 원인을 분석합니다. 앱 클라이언트의 인증 플로우 설정, 클라이언트 시크릿 유무, MFA 설정 등이 코드 작동에 미치는 영향을 설명합니다.
2일 전0
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CrowdStrike Falcon AIDR, Copilot Studio 및 Claude Code 지원 범위 확대
CrowdStrike가 Falcon AIDR의 지원 범위를 Microsoft Copilot Studio와 Anthropic Claude Code로 확장합니다. 이를 통해 기업 내 자율 에이전트 환경에 대한 행동 모니터링과 보안 탐지 기능을 제공합니다.
2일 전0
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나는 에이전트를 무인(Unattended)으로 실행한다. 이 네 가지 킬 스위치(Kill Switches)가 중요하다
자율 AI 에이전트를 무인(Unattended) 상태로 운영할 때 발생할 수 있는 위험을 관리하기 위한 네 가지 킬 스위치 전략을 소개합니다. 에이전트의 자율성을 보장하면서도 예산 낭비, 되돌릴 수 없는 작업, 보안 사고를 방지하기 위한 오케스트레이션 레이어의 통제 방안을 다룹니다.
2일 전0
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AI 기술 구축 vs 구매: 2026년 B2B SaaS를 위한 맞춤형 SLM vs LLM
B2B SaaS 기업이 맞춤형 SLM을 구축할지 기성 LLM을 구매할지에 대한 전략적 가이드를 제공합니다. 모델 자체의 성능보다 비용, 속도, 거버넌스 및 시스템 간의 조정 격차를 해결하는 것이 핵심임을 강조합니다.
2일 전0
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DeepSeek 다운로드: 앱 업데이트가 V4로의 전환을 증명하지는 않는다
DeepSeek 앱 업데이트가 반드시 새로운 모델(V4)로의 전환을 의미하지는 않습니다. 앱 빌드, API 문서, 실제 서버 배포 시점이 서로 다를 수 있으므로 업데이트 정보만으로 모델 변경을 단정해서는 안 됩니다.
2일 전0
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자체 검증을 통과한 숫자만 게시하는 페이지를 구축했습니다. 한 시간도 채 되지 않아 저 자신을 잡아냈습니다.
데이터의 신뢰성을 보장하기 위해 라이브 설정과 연동된 자체 검증 페이지를 구축한 사례를 다룹니다. 수치와 시스템 설정 간의 불일치를 방지하기 위해 '실패 시 차단(fail closed)' 방식을 적용하여 데이터 무결성을 확보하는 과정을 설명합니다.
2일 전0
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모놀리스를 넘어 AI 확장하기: 연합 MCP 서버를 통한 멀티 에이전트 협업
단일 에이전트의 한계를 극복하기 위해 Model Context Protocol(MCP)을 활용한 연합 멀티 에이전트 네트워크 아키텍처를 제안합니다. 마이크로서비스 아키텍처와 유사하게 에이전트를 분산된 노드로 구성하여 확장성과 도메인 특화 기능을 확보하는 방법을 다룹니다.
2일 전0
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[Day 19] 고양이 AI 회사 직원 근무일: qwen2.5:7b가 자리를 지키고, Claude가 지사 사무실을 열다
로컬 LLM인 qwen2.5:7b를 활용해 API 비용 없이 작동하는 업무 관리 에이전트 Rusuban-neko를 구축했습니다. 또한 Claude Code의 사용량 제한에 대비해 Codex로 업무를 인계하는 시스템과 Slack 감시 효율화 작업을 진행했습니다.
2일 전0
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Databricks Lakebase: 에이전트에게 운영 데이터베이스가 아닌 브랜치를 제공하세요
Databricks Lakebase는 AI 에이전트가 운영 데이터베이스의 복사본을 안전하고 빠르게 사용할 수 있도록 돕는 기술입니다. 컴퓨팅과 스토리지를 분리하여 Postgres 호환성을 유지하면서도, 저지연 읽기/쓰기를 지원하는 혁신적인 아키텍처를 제공합니다.
2일 전0
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llama-3.1-8b 기반 멀티 툴 오케스트레이터 — 기능 라우팅, 기본 거부(deny-by-default) 권한, 그리고 2.97배의 병렬
Llama-3.1-8b 모델을 활용하여 프레임워크 없이 직접 구현한 멀티 툴 오케스트레이터 구축 사례를 소개합니다. 기능 기반 라우팅, 기본 거부(deny-by-default) 권한 체계, 병렬 실행을 통해 에이전트의 효율성과 보안성을 검증합니다.
2일 전0
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GraphRAG: 지식 그래프 탐색을 통해 평면 벡터 RAG가 해결하지 못하는 '점 연결하기' 질문에 답하기
GraphRAG는 기존 벡터 기반 RAG가 해결하기 어려운 복잡한 연결 관계 질문을 해결하기 위해 지식 그래프를 활용합니다. LLM을 통해 엔티티와 관계를 추출하여 인덱싱함으로써, 여러 문서에 흩어진 정보를 연결하고 거시적인 주제까지 파악할 수 있습니다.
2일 전0