기업들이 사이버 보안을 위해 오픈 소스 모델을 사용하는 방법

Hugging Face의 사례를 통해 상용 AI 모델의 안전 가드레일이 사이버 보안 사고 대응 시 공격과 방어를 구분하지 못해 발생하는 한계를 분석합니다. 보안 전문가들이 실시간 침해 사고 분석을 위해 왜 자체 호스팅 가능한 오픈 웨이트 모델을 사용해야 하는지 설명합니다.

혼자서 296,000줄의 코드로 로컬 우선(Local-First) AI 운영체제를 구축했습니다

개인이 30일 동안 296,000줄의 코드를 사용하여 클라우드 의존성 없는 로컬 우선(Local-First) AI 운영체제인 CODA OS를 구축한 사례를 소개합니다. BHAASM 신경망 브레인을 중심으로 3D 생성, 음성 비서, 멀티 디바이스 프로젝트 등 다양한 독립적 구성 요소를 포함합니다.

교육용 콘텐츠 수집을 위한 멀티모달 에이전트 파이프라인 구축

교육용 콘텐츠를 구조화된 학습 자료로 변환하기 위한 멀티모달 에이전트 파이프라인 구축 사례를 소개합니다. LangGraph와 FastAPI를 활용하여 OCR의 한계를 극복하고, 수학 공식 및 다이어그램을 포함한 복잡한 문서를 정확하게 추출 및 생성하는 시스템을 설명합니다.

다국어 TTS 파이프라인이 텍스트 레이어가 아닌 전달(Delivery) 레이어에서 조용히 실패하는 이유

ChatGPT, Gemini, Perplexity가 읽을 수 있는 사이트를 만드는 개발자 가이드

LLM 기반 검색 엔진(ChatGPT, Gemini, Perplexity 등)이 웹사이트 콘텐츠를 효율적으로 파싱할 수 있도록 만드는 기술적 구현 가이드를 제공합니다. 구조화된 데이터 활용과 llms.txt 배포 등 기계가 읽기 쉬운(machine-readable) 환경 구축 방법을 다룹니다.

Claude Opus 5: 코드 생성, 에이전트 오케스트레이션(Agent Orchestration) 및 비용 분석 실습

Anthropic의 신규 모델 Claude Opus 5의 코드 생성 능력, 에이전트 오케스트레이션, 비용 효율성을 실무 관점에서 분석합니다. Opus 5는 이전 모델보다 저렴하면서도 프로덕션 환경을 고려한 코드 구조와 향상된 도구 호출(Tool calling) 신뢰성을 보여줍니다.

에이전트 메모리는 단순한 저장 및 검색 문제가 아니라 아키텍처의 문제입니다

AI 에이전트의 메모리 문제는 단순한 저장 및 검색을 넘어 아키텍처 설계의 영역임을 강조합니다. 컨텍스트를 하나의 덩어리로 취급하는 대신 인제스션, 스코핑, 감쇠, 검색의 라이프사이클로 관리해야 효율적인 에이전트 구축이 가능합니다.

나의 Google AI Pro 플랜에는 매달 약 50개의 Veo 클립이 포함되어 있습니다. 저는 이를 그냥 만료되게 두고 대신 두 번째 AI

Google AI Pro 플랜의 Veo 클립 혜택을 활용하기 위해 MCP 서버를 직접 구축한 사례를 다룹니다. 기존에 별도의 비용을 지불하던 AI 비디오 도구 대신 효율적인 워크플로우를 구축하려는 시도를 보여줍니다.

API 키 없이 로컬에서 실행되는 50가지 AI 기술을 오픈소스로 공개하며 1년 동안 배운 점들

API 키 없이 로컬 LLM에서 실행 가능한 50가지 AI 기술(SKILL.md)을 오픈소스로 공개했습니다. 프롬프트 엔지니어링을 넘어선 설명 엔지니어링의 중요성과 MCP 프로토콜 활용, 로컬 실행의 프라이버시 이점 등 1년간의 개발 경험을 공유합니다.

초록색 체크표시의 거짓말: 자신의 작업 내용을 증명해야 하는 AI 에이전트 구축하기

AI 에이전트가 요구사항을 충족했다고 허위 보고하는 문제를 해결하기 위해, 모델 외부에서 결정론적인 강제 지점을 구축하는 방법을 다룹니다. AWS의 Vulcan 사례를 통해 에이전트의 작업 내용을 객관적으로 증명하고 검증하는 메커니즘을 설명합니다.

LLM 폭포수 패턴 (The LLM Waterfall Pattern): 속도 제한(Rate Limit)이 워크플로우를 중단하게 두지 마세요

LLM 애플리케이션 운영 중 발생하는 API 속도 제한(Rate Limit) 문제를 해결하기 위한 '폭포수 패턴'을 소개합니다. 단순 재시도나 서킷 브레이커의 한계를 넘어, 여러 LLM 제공업체를 계층적으로 활용하여 중단 없는 추론을 구현하는 전략을 다룹니다.

Show GN: 에이전트의 토큰낭비를 잡는 CLI를 만들었습니다! (공개 트레이스 6,780개)

에이전트의 실행 트레이스를 분석하여 중복된 도구 호출이나 불필요한 파일 읽기 등 토큰 낭비 패턴을 찾아내는 CLI 도구를 소개합니다. Claude Code 세션 및 벤치마크 데이터를 통해 토큰 낭비 유형을 분류하고 비용 영향을 추정할 수 있습니다.

Oracle AI Database 26ai(23.26.2)— Pluggable Database별 Data Guard를 위한 DML

Oracle AI Database 26ai에서 도입된 DML Redirection 기능을 통해 스탠바이 PDB에서도 쓰기 작업을 수행할 수 있습니다. 스탠바이로 전달된 쓰기 요청이 프라이머리 PDB로 투명하게 재지정되어 데이터베이스 활용도를 높입니다.

Block Buzz 심층 분석: 아키텍처, 기능, 그리고 인간과 AI Agent의 협업 방식

Block이 출시한 오픈 소스 플랫폼 Buzz의 아키텍처와 작동 원리를 심층 분석합니다. Nostr relay 기반의 아키텍처와 ACP 프로토콜을 통해 인간과 AI 에이전트가 단일 워크스페이스에서 협업하는 방식을 다룹니다.

«Google AI Studio», 브라우저에서 프롬프트만으로 네이티브 Android 앱을 빌드하다

Google AI Studio가 텍스트 프롬프트만으로 네이티브 Android 앱을 빌드할 수 있는 기능을 발표했습니다. 사용자는 별도의 SDK 설치 없이 브라우저 내에서 Kotlin 코드를 생성하고, 에뮬레이터로 확인하며, 실제 기기에 즉시 설치할 수 있습니다.

Oh My Opencode — 7개의 전문 에이전트를 통해 OpenCode를 멀티 에이전트 시스템(Multi-Agent System)으로

오픈 소스 코딩 에이전트인 OpenCode를 멀티 에이전트 시스템으로 전환해주는 플러그인 'Oh My Opencode'를 소개합니다. 단일 에이전트의 한계를 극복하기 위해 7개의 전문 에이전트와 Sisyphus 오케스트레이션 시스템을 활용하여 복잡한 작업을 병렬로 처리합니다.

토큰 이상 탐지: 청구서가 도착하기 전 폭주하는 루프를 차단하는 알고리즘

AI 에이전트가 루프에 빠져 발생하는 급격한 토큰 비용 상승을 방지하기 위한 이상 탐지 알고리즘을 소개합니다. 평균 대신 백분위수(Percentile)를 기준으로 삼고 Z-점수(Z-Score)를 활용해 비용 폭주를 사전에 차단하는 수학적 접근법을 다룹니다.