C#에서 Claude의 Tool Use를 사용하여 에이전트 만들기: 단순한 강화형 챗봇이 아닙니다

C# 환경에서 Claude의 Tool Use 기능을 활용하여 실제 작업을 수행하는 AI 에이전트를 구축하는 방법을 설명합니다. HttpClient를 이용한 수동 구현부터 Anthropic .NET SDK를 사용한 프로덕션 수준의 구현까지 단계별 가이드를 제공합니다.

컨텍스트 압축 (Context Compression): 흐름을 놓치지 않으면서 AI 에이전트가 잊게 만드는 법

AI 에이전트의 작업 과정에서 발생하는 방대한 컨텍스트 문제를 해결하기 위한 컨텍스트 압축 기술을 소개합니다. 불필요한 정보를 제거하여 비용을 절감하고 에이전트의 효율성을 높이는 방법을 다룹니다.

에이전트는 당신의 선호도를 알고 있지만, 결코 사용하지 않습니다

AI 에이전트가 사용자의 선호도(규칙)를 인지하고 있음에도 실제 작업 시 이를 적용하지 못하는 메모리 검색의 한계를 분석합니다. 유사도 기반 검색의 한계를 극복하기 위해 행동(Action) 기반의 결정론적 규칙 호출 방식을 제안합니다.

AI 에이전트를 단순히 위임하는 대신 직접 지시하는 직원이 동료보다 뛰어난 성과를 낸다

AI 에이전트를 단순 위임 대상이 아닌 협업자로 대우하며 직접 지시하고 감독하는 능력이 업무 성과를 결정짓는 핵심 요소임이 연구를 통해 밝혀졌습니다. 주니어 직원들 사이에서 AI 리터러시보다 중요한 것은 AI의 결과물을 비판적으로 검토하고 확장하는 협업 방식입니다.

로그를 넘어: 지연 시간 백분위수뿐만 아니라 데이터베이스 행을 드러내는 실시간 AI 관측성 (Observability) 대시보드 구축하기

단순한 지연 시간 모니터링을 넘어 AI 에이전트 시스템의 내부 상태를 실시간으로 파악하는 관측성 대시보드 구축 방법을 다룹니다. Goroutine 상태, 메모리 계층 할당, 호출 워터폴 등 프로덕션 환경에서 필수적인 핵심 지표들을 상세히 설명합니다.

우리는 AI 게이트웨이 벤치마크를 오픈 소스로 공개했습니다. 여기 그 수치들이 있습니다.

AI 게이트웨이의 오버헤드를 측정하기 위한 오픈 소스 벤치마크를 공개했습니다. 코딩 에이전트 환경을 고려하여 지연 시간, 메모리, 비용을 정밀하게 측정하며, LiteLLM Rust가 가장 우수한 성능을 보임을 입증했습니다.

TypeScript와 Zod를 사용하여 첫 번째 Model Context Protocol (MCP) 서버 구축하기

Anthropic이 개발한 Model Context Protocol(MCP)을 사용하여 TypeScript와 Zod로 MCP 서버를 구축하는 가이드입니다. MCP의 클라이언트-서버 아키텍처를 통해 AI 모델과 외부 데이터 소스 간의 표준화된 연결 방식을 설명합니다.

Completion을 추론하기 전에 AI 코딩 JSONL을 안전하게 파싱하는 방법

AI 코딩 에이전트의 트랜스크립트(JSONL)를 안전하게 파싱하기 위한 방어적 설계 전략을 다룹니다. 스트리밍 리더를 통한 I/O 제한, 프로바이더별 필드 투영, 세션 상태 변화를 고려한 의미론적 검증의 중요성을 설명합니다.

오픈 소스 AI 글로벌 인재 비자 평가기 구축하기

영국 글로벌 인재 비자 신청자를 위해 추천 기관의 기준을 시뮬레이션하는 오픈 소스 AI 애플리케이션 'Talent Visa Evaluator'를 소개합니다. 사용자의 경력을 7단계로 분석하여 상세한 PDF 평가 보고서를 제공하며, 다양한 AI 모델을 지원합니다.

Claude Opus 5 등장, effort xhigh/max × thinking 무효화 시 400 에러 주의

Vercel WAF for Blob 베타 출시

Vercel이 Blob 저장소를 보호할 수 있는 WAF(Web Application Firewall) 베타 버전을 출시했습니다. 코드 변경 없이 차단, 챌린지, 속도 제한 규칙을 적용하여 스크래퍼를 방지하고 비용을 최적화할 수 있습니다.

LangGraph 체크포인팅 (Checkpointing): 상태 유실을 방지하기 위한 세 번의 프로덕션 리라이트 (Rewrites)

LangGraph를 이용한 멀티 에이전트 시스템 구축 중 발생한 상태 스키마 불일치 문제와 그 해결 과정을 다룹니다. PostgresSaver 사용 시 발생하는 데이터 유실 문제를 방지하기 위한 체크포인팅 전략과 마이그레이션의 중요성을 설명합니다.

헌법적 프롬프팅 (Constitutional Prompting): 모델이 작성한 초안을 직접 작성한 규칙에 따라 스스로 평가하고 수정하게 만들기

모델의 답변이 설정된 규칙을 준수하도록 '초안 작성-비판-수정'의 3단계 과정을 거치는 헌법적 프롬프팅(Constitutional Prompting) 기법을 소개합니다. 단순한 자기 개선(Self-refine)과 달리 명시적인 규칙(Constitution)을 기반으로 하여 감사 가능하고 정밀한 제어가 가능합니다.

CatBoost는 순서(order)를 통해 타겟 누수(target leakage)를 극복한다: Ordered Target Statistics

CatBoost가 타겟 누수(target leakage)를 방지하기 위해 사용하는 'Ordered Target Statistics'와 'Ordered Boosting'의 원리를 설명합니다. 범주형 인코딩과 부스팅 과정에서 발생하는 과적합 문제를 순서(ordering) 개념을 통해 해결하는 방법을 다룹니다.

LLM 비용 문제는 가격 책정 문제가 아니라 라우팅 문제입니다: 2026년 7월 토큰 비용 계산법

LLM 비용 절감의 핵심은 모델 가격 자체가 아니라 작업의 난이도에 따른 적절한 모델 라우팅에 있습니다. 프롬프트 캐싱, 배치 API 활용, 그리고 작업 역량에 따른 모델 분류를 통해 비용을 획기적으로 줄일 수 있습니다.

새로운 개발자 포트폴리오는 스크린샷이 아니라 작업 흔적(Work Trace)입니다

AI 시대의 개발자 포트폴리오는 단순한 결과물(스크린샷, 데모)이 아닌, 의사결정과 문제 해결 과정을 보여주는 '작업 흔적(Work Trace)' 중심이 되어야 합니다. AI를 활용하더라도 인간의 판단과 책임이 개입된 과정이 증명되어야 진정한 실력을 인정받을 수 있습니다.

«flux erase»? 이제는 expand: FLUX.1 Pro Expand가 완성된 이미지를 매끄럽게 확장합니다

Black Forest Labs의 FLUX.1 Pro Expand 모델은 이미지의 경계를 넘어 배경을 자연스럽게 확장하는 아웃페인팅 기능을 제공합니다. 기존의 Erase 모델과 혼동하기 쉬우나, Erase는 객체 제거를, Expand는 이미지 확장을 목적으로 하는 별개의 도구입니다.

AI 기반 소프트웨어 팩토리가 컨텍스트와 거버넌스 없이 실패하는 이유

AI 에이전트를 활용한 소프트웨어 팩토리가 컨텍스트와 거버넌스 없이 속도에만 집중할 경우 발생하는 기술 부채 문제를 경고합니다. 단순한 코드 생성 자동화보다는 아키텍처 설계와 비즈니스 컨텍스트를 유지하는 인간의 검토가 필수적임을 강조합니다.

추상화를 유출하지 않고 비디오 모델 간 라우팅하기

다양한 비디오 생성 모델을 통합할 때 발생하는 파라미터 불일치, 비동기 처리 방식, 실패 모드 문제를 해결하기 위한 추상화 전략을 다룹니다. 공통 코어와 타입화된 패스스루를 결합하여 모델 간 라우팅을 효율적으로 구현하는 방법을 제안합니다.

왜 아픈 환자들은 당신의 밝은 대화형 음성 AI를 싫어하는가

의료 분야의 대화형 음성 AI가 환자의 고통스러운 상황을 인지하지 못하고 지나치게 밝은 톤을 유지할 때 발생하는 '톤 불일치' 문제를 다룹니다. 정적 음향 모델의 한계와 이로 인한 환자의 인지적 마찰 및 신뢰 저하를 분석합니다.