AI 에이전트가 ERP에 직접 접근해서는 안 되는 이유: 대신 실행 계층(Execution Layer)을 구축하세요

AI 에이전트가 ERP와 같은 핵심 비즈니스 시스템에 직접 접근할 때 발생하는 위험성을 경고하며, 추론과 실행을 분리하는 'AI 실행 계층(Execution Layer)' 구축의 필요성을 설명합니다.

단일 범용 AI 에이전트는 잘못된 아키텍처입니다

단일 범용 AI 에이전트 대신 책임이 분리된 작은 에이전트들을 설계하는 '에이전트 오케스트레이션'의 중요성을 강조합니다. 거대 에이전트는 디버깅, 보안, 감사 측면에서 취약하므로 엔터프라이즈 환경에서는 전문화된 에이전트 구조가 필수적입니다.

매번 똑같은 AI 코딩 지침을 반복하는 것이 지겨워져서 ai-rules를 만들었습니다

AI 코딩 에이전트 사용 시 매번 반복되는 지침 입력의 번거로움을 해결하기 위해 개발된 'ai-rules'를 소개합니다. 이 도구는 로컬 기반의 CLI로, 프로젝트별로 필요한 규칙을 효율적으로 관리할 수 있게 해줍니다.

Ford의 AI는 숙련된 엔지니어를 대체할 만큼 똑똑하지 않았다 — 결국 품질 관리 문제를 해결하기 위해 350명의 엔지니어를 채용했다

Ford는 AI에 과도하게 의존하여 품질 관리 문제를 겪은 후, 이를 해결하기 위해 350명의 숙련된 엔지니어를 추가 채용했습니다. AI 도입 과정에서 숙련된 인력의 지식이 충분히 학습되지 않았음을 인정하며, 인적 자원과 기술의 조화를 강조하고 있습니다.

오래된 컨텍스트 문제: 왜 당신의 AI는 현재 시간을 모르는가

LLM이 검색된 컨텍스트의 시간적 신선도를 인지하지 못해 발생하는 '정보 노후화(Staleness)' 문제를 다룹니다. 단순히 현재 시간을 알려주는 것을 넘어, 검색된 데이터 자체에 타임스탬프를 포함하여 정보의 유효성을 판단해야 함을 강조합니다.

AI 코딩 에이전트가 확신에 찬, 약간 틀린 코드를 배포하는 이유 (그리고 왜 프롬프트를 다시 쓰는 것이 해결책이 아닌지)

AI 코딩 에이전트가 존재하지 않는 메서드를 확신하며 생성하는 환각 문제를 해결하기 위해, 단순한 프롬프트 수정 대신 추론 구조를 변경하는 방법을 제시합니다. 모델이 코드를 작성하기 전 반드시 실제 메서드와 위치를 먼저 확인하도록 단계를 강제하는 것이 핵심입니다.

AI 코딩 에이전트가 일본어 입력에서 오작동하는지 테스트해봤습니다

AI 코딩 도구들이 일본어 IME(입력기)의 조합 상태를 제대로 처리하지 못해 발생하는 구조적 버그를 분석합니다. Enter 키를 통한 단어 확정과 명령 실행이 충돌하거나, IME 후보 창이 AI 오버레이와 겹치는 문제를 다룹니다.

LLM Function Calling: AI 도구 구축을 위한 완전 가이드

LLM의 Function Calling 기술을 활용하여 단순 챗봇을 에이전트로 진화시키는 방법을 다룹니다. ReAct 패턴과 멀티 에이전트 구조를 포함한 구현 가이드와 베스트 프랙티스를 제공합니다.

Anthropic의 「Project Fetch」란 무엇인가: Claude가 로봇 개를 인간보다 약 19배 빠른 속도로 제어하지만, 공 줍기에는

AI가 기대에 미치지 못하자 Ford, '베테랑(gray beard)' 엔지니어 재고용

Ford가 AI 및 자동화 시스템의 품질 저하 문제를 해결하기 위해 350명의 베테랑 엔지니어를 재고용했습니다. 이들은 AI 도구의 재프로그래밍과 품질 관리를 지원하며, Ford는 이를 통해 10억 달러의 비용 절감을 기대하고 있습니다.

LibrePods: Apple 생태계로부터 해방된 AirPods

LibrePods는 Apple의 독점 프로토콜을 구현하여 AirPods의 핵심 기능을 타 플랫폼에서도 사용할 수 있게 하는 오픈소스 프로젝트입니다. Android 및 Linux 환경에서 노이즈 제어, 착용 감지, 배터리 확인 등의 기능을 지원합니다.

Poisoned Tenant 공격: OpenAI Workspaces를 악용하여 사이버 보안 기업을 표적으로 삼다

공격자들이 OpenAI의 합법적인 워크스페이스 초대 인프라를 악용하여 기업을 표적으로 삼는 'Poisoned Tenant' 공격을 수행하고 있습니다. 사기 테넌트를 통해 직원들을 초대하고, ChatGPT 채팅을 통해 민감한 기업 정보를 탈취하려는 시도가 포착되었습니다.

Vanguard의 VCIT와 iShares의 국채 중심 IEI 중 어떤 중기 채권 ETF가 더 나은가?

Vanguard의 VCIT와 iShares의 IEI 중 어떤 중기 채권 ETF가 적합한지 비교 분석합니다. 기업 신용을 통한 높은 수익률과 국채의 안정성 사이의 선택 기준을 제시합니다.

전 Nasdaq CEO가 밝히는 SpaceX의 가장 결정적인 시험대

전 Nasdaq CEO Robert Greifeld가 SpaceX의 IPO 이후 주가 변동성과 리스크를 분석했습니다. 특히 10월 말까지 예정된 8,000억 달러 규모의 보호예수(lockup) 해제가 주가에 미칠 결정적인 영향을 경고했습니다.

미국과 이란, 호르무즈 해협 회담 개최하며 휴전세 불안

미국과 이란이 호르무즈 해협 분쟁 해결을 위해 카타르에서 회담을 개최하며 공격 중단에 합의했습니다. 이번 휴전은 양측의 상충되는 해석과 정치적 압박으로 인해 매우 불안정한 상태입니다.

누락된 컨텍스트 평면(Context Plane): 왜 기업 데이터 아키텍처에 AI 에이전트를 위한 세 번째 레이어가 필요한가

기존 데이터 스택이 인간 분석가의 비즈니스 컨텍스트와 조직적 기억에 의존해 왔음을 지적하며, AI 에이전트의 성공을 위해 이를 보완할 '컨텍스트 평면(Context Plane)'이라는 세 번째 레이어의 필요성을 강조합니다.

선반에서 도로까지: Raspberry Pi 5와 YOLOv8을 사용하여 와이드스크린 AI 블랙박스(Dashcam)를 구축하는 방법

Raspberry Pi 5와 YOLOv8을 활용하여 실시간 객체 추적이 가능한 와이드스크린 AI 블랙박스를 구축하는 엔지니어링 가이드입니다. 하드웨어 선정부터 멀티스레딩 아키텍처 설계, 엣지 AI 통합 및 디버깅 과정을 상세히 다룹니다.

OpenAI Codex 대규모 업데이트 입문 — Sites, Annotations, 6개 플러그인의 전모

OpenAI가 코딩 에이전트 Codex의 대규모 업데이트를 발표하며, 단순 코드 생성을 넘어 업무 전반을 지원하는 에이전트로 확장했습니다. Sites, Annotations, 6개의 비즈니스 플러그인 도입을 통해 웹 호스팅 및 직종별 특화 기능을 제공합니다.

Python을 활용한 천체 물리학과 AI: 생성적 적대 신경망(GAN)으로 우주의 성운 형성하기

Python과 GAN(생성적 적대 신경망)을 활용하여 실제 성운의 물리적 특성을 모방하는 고충실도 천문 이미지를 합성하는 방법을 다룹니다. 데이터 부족 문제를 해결하고 시뮬레이션 검증 및 이상 탐지를 위한 합성 데이터 생성의 중요성을 설명합니다.

은행 컴플라이언스 감사를 통과하는 AI 에이전트 설계 방법 (이론이 아닌 실제 패턴)

은행용 AI 에이전트 구축 시 필수적인 컴플라이언스 준수 설계 패턴을 다룹니다. 감사 로깅, 설명 가능성, Human-in-the-loop, 개인정보 보호를 포함한 실제 아키텍처 구현 방법을 제시합니다.