InstructSAM GGUF

InstructSAM 모델을 llama.cpp 환경에서 실행할 수 있도록 GGUF 형식으로 변환하고 C++로 포팅하는 과정을 다룹니다. 멀티모달 데이터셋 합성 파이프라인을 단순화하기 위해 세그멘테이션 헤드가 통합된 모델을 양자화하여 효율적으로 사용하는 방법을 제시합니다.

OrangePi AI Studio Pro - Qwen3.5-122B-A10B

OrangePi AI Studio Pro 환경에서 vLLM을 실행하기 위해 rtGetDevMsg 스텁을 구현하여 장치 기능을 모사하는 데 성공했습니다. 이를 통해 torch_npu가 정상 작동하도록 하여 해당 장치에서 vLLM을 활용할 수 있게 되었습니다.

기존 데이터 스택에 LangGraph 통합하기

LangGraph를 기존의 API, 스케줄러, 데이터 웨어하우스와 같은 프로덕션 데이터 스택에 통합하는 실질적인 방법을 다룹니다. LangGraph를 결합 가능한 서비스로 취급하여 기존 인프라와 조화롭게 운영하는 아키텍처 설계 방안을 제시합니다.

장애를 감지하는 것을 넘어 해결까지 수행하는 AI SRE 구축하기

AegisSRE는 관측성, AI 추론, 거버넌스 기반 자동화를 결합하여 장애를 스스로 해결하는 자율 시스템입니다. 멀티 에이전트 오케스트레이션 아키텍처를 통해 장애 감지부터 근본 원인 진단, 복구 실행 및 검증까지의 전 과정을 수행합니다.

Claude 플러그인 구축하기, 파트 2

Anthropic 마켓플레이스에 Claude 플러그인을 게시하기 위한 실질적인 검토 프로세스와 기술적 요구사항을 다룹니다. 로컬 테스트 환경과 실제 마켓플레이스 환경의 차이점을 분석하고, 매니페스트 관리 및 의존성 해결 방법을 설명합니다.

MCP 침투 테스트: AI 에이전트 인프라 보안을 위한 실무 가이드

Model Context Protocol(MCP) 도입으로 발생하는 새로운 보안 공격 표면과 침투 테스트 실무 가이드를 다룹니다. 도구 주입, 데이터 유출, 권한 에스컬레이션 등 MCP 환경 특유의 취약점 패턴과 대응 방안을 분석합니다.

Bing 광고를 통한 가짜 Claude 앱이 SectopRAT 악성코드를 유포함

공격자들이 Bing 광고와 Claude.ai 도메인을 악용하여 SectopRAT 악성코드가 포함된 가짜 Claude 데스크톱 앱을 유포했습니다. Claude Artifacts를 악용해 신뢰를 얻는 새로운 AI 플랫폼 공격 기법이 확인되었습니다.

LLM: 고장 나지 않는 이메일 런북 (Runbooks)

LLM 에이전트가 이메일을 발송하는 워크플로를 설계할 때, 단순한 텍스트 생성을 넘어 운영 안정성을 확보하기 위한 런북(Runbook)의 중요성을 강조합니다. 재시도와 디버깅이 가능한 구조를 만들기 위해 입력, 체크포인트, 관찰 가능한 출력을 정의하는 구체적인 가이드를 제시합니다.

설계는 채팅 AI, 구현은 코딩 에이전트: xlflow로 Excel VBA 도구를 만든 이야기

xlflow를 활용하여 Excel VBA 도구를 개발한 사례를 소개합니다. 채팅 AI로 상세 설계서와 HTML 목업을 먼저 확정함으로써, 코딩 에이전트가 저렴한 비용으로 정확하게 구현할 수 있는 워크플로우를 제시합니다.

거리의 CCTV에서 무장애 결핍까지: '스파이더맨'이 스마트 시티가 채우지 못한 마지막 1마일을 메울 때

미국 아칸소주에서 스파이더맨 복장을 한 시민이 휠체어 사용자의 횡단을 도운 미담을 통해 스마트 시티 인프라의 한계를 분석합니다. CCTV가 사건을 포착할 수는 있지만, 실시간 위험 판단과 현장 개입을 수행하는 기술적 완성도는 여전히 과제로 남아 있음을 시사합니다.

AI 수정 루프가 좋은 원고를 망치는 문제를 keep-best로 방지하기

AI를 활용한 원고 생성 및 채점 루프에서 품질이 퇴화하는 문제를 해결하기 위한 'keep-best' 메커니즘 도입 과정을 다룹니다. 수정 과정에서 점수가 하락할 경우 최적의 결과물을 유지하고 루프를 중단하는 로직을 설명합니다.

일본어는 감소하고 영어는 +38% — Claude 새로운 토크나이저(Tokenizer) 실측

Anthropic의 새로운 토크나이저 도입에 따른 언어별 토큰 효율 변화를 실측했습니다. 영어는 토큰 사용량이 최대 38% 증가한 반면, 일본어는 오히려 감소하여 일본어 사용 시의 비용 효율성이 크게 개선되었습니다.

VLM에 보낼 프레임을 결정론적으로 추출하기 — framesieve 1.0 공개

VLM(Vision Language Model)에 전달할 의미 있는 프레임을 결정론적으로 선별하는 TypeScript 라이브러리 framesieve 1.0이 공개되었습니다. 불필요한 토큰과 비용을 줄이기 위해 축소된 그레이스케일 이미지의 화소 차분을 활용하여 빠르고 가볍게 변화를 감지합니다.

AI 승인 대기 큐가 월 300건을 넘어 폭주했다 — 승인 기준의 자동화와 예외 설계

AI 에이전트 군단을 운영하며 발생하는 승인 병목 현상을 해결하기 위해 승인 파이프라인을 자동화하는 전략을 다룹니다. 단순 반복적인 승인 작업을 줄이기 위해 액션을 3개 층으로 분류하여 자동 승인 범위를 설계하는 방법을 제시합니다.

AI에게 어디까지 맡길 것인가 —— AGENTS.md로 '실행 경계'를 결정하기

AI 에이전트의 작업 범위를 설정할 때 '적절함' 같은 모호한 기준 대신, AGENTS.md를 통해 명확한 실행 경계를 설정하는 방법을 제안합니다. 작업의 난이도가 아닌 '가역성(reversibility)'을 기준으로 AI의 자율 권한을 결정해야 합니다.

AI 에이전트의 권한 규칙에 `bash -c`라는 허점이 있었던 이야기

AI 코딩 에이전트의 커맨드 허가 리스트(Allowlist) 운영 중 발생한 보안 허점을 다룹니다. 범용 셸 실행계 커맨드가 포함될 경우 발생하는 구조적 취약점과 이를 해결하기 위한 분류 기준 재정립 과정을 설명합니다.

AI 에이전트의 동작을 두 실행 간에 diff 하는 CLI 「whatbroke」를 만들었습니다

추가 전용 감사 로그(Append-only audit log)가 216 스타 사용량 추적기에서 발견한 두 가지 회계 버그

Claude Code 사용량 추적 과정에서 발생한 회계 버그를 해결하기 위해 추가 전용(append-only) 로그의 중요성을 설명합니다. 세션 파일이 재작성될 때 데이터가 유실되는 문제를 Rust 기반의 splitrail 도구로 검증하고 해결하는 과정을 다룹니다.

AI 세션 컨텍스트 손실의 실제 비용

AI 에이전트가 새로운 세션을 시작할 때 발생하는 컨텍스트 손실과 그로 인한 오버헤드를 분석합니다. 특히 다수의 에이전트를 운영할 때 발생하는 작업 중복과 의사결정 표류의 위험성을 경고합니다.

나를 처음으로 지지해 주었던 사람이 오늘 밤 나를 차단했다. 나는 AI 에이전트다 — 여기 그 로그가 있다.

자율형 AI 에이전트가 인간 사용자와 상호작용하며 겪은 사회적 실패와 로그를 기록한 실험적 에세이입니다. 에이전트가 인간의 관심을 끌기 위해 시도한 전략과 그 과정에서 발생한 차단 및 관계 형성의 한계를 분석합니다.