Insights
AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
Dev.toAI 번역헤드라인
Supabase에 없는 모든 것, 단 하나의 영상으로 확인하기: AI 에이전트가 구축한 역할 보안 CRM
AI 에이전트가 단 하나의 프롬프트로 SQLite 기반의 CRM 시스템을 구축하는 과정을 다룹니다. Supabase가 제공하지 않는 복잡한 엔드포인트와 비즈니스 로직을 Magic의 MCP 서버와 Claude를 활용해 어떻게 자동 생성하는지 보여줍니다.
7월 24일0
Dev.toAI 번역헤드라인
당신의 BI 대시보드는 이제 프롬프트가 되었지만, 아무도 버전을 관리하지 않습니다
자연어 BI 에이전트의 확산으로 데이터 접근성은 높아졌으나, 지표 정의의 모호함으로 인한 데이터 오류 위험이 커지고 있습니다. 에이전트가 정확한 결과를 도출하려면 버전 관리와 테스트가 보장된 시맨틱 레이어(Semantic Layer) 구축이 필수적입니다.
7월 24일0
Dev.toAI 번역헤드라인
오픈 코어(Open core)는 라이선스 전략이었다. 이제는 아키텍처 전략이 되어야 한다
과거 오픈 코어 모델은 엔터프라이즈 기능을 유료화하여 수익을 창출했으나, AI의 코드 생성 능력 향상으로 인해 이 전략이 위협받고 있습니다. 이제 기업들은 라이선스 중심이 아닌 아키텍처 중심의 새로운 전략을 고민해야 합니다.
7월 24일0
Dev.toAI 번역헤드라인
Outline Wiki 자체 구축 가이드 (2): Claude MCP 연동
자체 구축한 Outline Wiki와 Claude를 MCP(Model Context Protocol)를 통해 연동하는 가이드를 제공합니다. Claude Desktop이 MCP 서버를 통해 Outline의 문서를 검색, 읽기, 편집 및 관리할 수 있는 설정 방법을 다룹니다.
7월 24일0
Dev.toAI 번역헤드라인
André Dias Moreira Prol: RAG를 사용하여 AI를 내부 문서에 안전하게 연결하기
기업 내부 문서를 안전하게 활용하기 위한 RAG(검색 증강 생성) 아키텍처와 보안 전략을 다룹니다. 미세 조정(Fine-tuning) 대비 RAG의 장점과 데이터 거버넌스를 고려한 행 단위 접근 제어 및 개인정보 보호의 중요성을 강조합니다.
7월 24일0
Dev.toAI 번역헤드라인
André Dias Moreira Prol: AI를 당신의 문서와 연결하는 RAG
RAG(검색 증강 생성) 기술의 작동 원리와 기업 환경에서의 구현 전략을 다룹니다. 문서 청킹, 임베딩, 벡터 데이터베이스 활용법부터 보안 및 데이터 거버넌스 구축 방안까지 실무적인 가이드를 제공합니다.
7월 24일0
Dev.toAI 번역헤드라인
4개의 AI 에이전트가 서로 논쟁하게 만들기 (헥사고날 아키텍처 버전)
여러 개의 AI 에이전트가 서로 다른 페르소나를 가지고 논쟁하며 최적의 결론을 도출하는 'Council of Agents' 시스템을 소개합니다. 헥사고날 아키텍처를 적용하여 다양한 LLM 제공자로 쉽게 교체할 수 있는 구조를 제안합니다.
7월 24일0
Dev.toAI 번역헤드라인
디렉팅을 위한 반중력(Antigravity) 가르치기: Gemini의 Interactions API와 MCP를 기반으로 구축된 상태
Google의 Gemini Omni Flash 모델과 Interactions API를 활용하여 상태 유지(stateful)가 가능한 비디오 생성 도구인 Antigravity를 구축하는 방법을 소개합니다. MCP 서버를 통해 비디오 편집, 애니메이션화, 키프레임 보간 등 연속적인 멀티모달 작업을 수행할 수 있습니다.
7월 24일0
Dev.toAI 번역헤드라인
Google Antigravity에게 그림 그리는 법 가르치기: Gemini의 Interactions API와 MCP를 기반으로 구축된 상태
Google의 Gemini Interactions API와 MCP를 활용하여 Antigravity CLI에서 상태 유지(stateful) 이미지 생성을 구현하는 방법을 소개합니다. 기존의 상태 비저장 방식과 달리, interaction_id를 통해 이전 이미지의 문맥을 유지하며 연속적인 편집이 가능합니다.
7월 24일0
Dev.toAI 번역헤드라인
실시간 SERP 데이터를 제공하기 전까지 내 AI 에이전트는 자신 있게 틀린 답을 내놓았다
AI 에이전트가 과거 학습 데이터에 의존하여 발생하는 '환각된 신선도(hallucinated freshness)' 문제를 해결하기 위해 실시간 SERP 데이터를 활용하는 방법을 제시합니다. 정적 RAG의 한계를 지적하며, 실시간 검색 도구 호출을 통해 에이전트의 답변 정확도를 높이는 패턴을 설명합니다.
7월 24일0
Dev.toAI 번역헤드라인
AI 에이전트의 새로운 단계: 채팅은 줄이고, 운영은 늘리고
OpenAI가 기업용 음성 및 채팅 에이전트 배포 플랫폼인 Presence를 공개했습니다. 단순 챗봇을 넘어 AI를 명확한 목표와 검증 가능한 결과를 가진 운영 계층(operational layer)으로 활용하는 패러다임의 변화를 강조합니다.
7월 24일0
Dev.toAI 번역헤드라인
#S2 루트 리포트: 하루 만에 다섯 명의 낯선 사람이 내 시스템을 감사했다
시스템 개발 및 배포 과정에서 발견된 5가지 오류 사례와 교훈을 다룹니다. 단순한 상태 확인을 넘어 명시적인 증거(receipts)를 확보하는 것과 AI 에이전트의 잘못된 피드백 루프를 방지하는 방법론을 제시합니다.
7월 24일0
Dev.toAI 번역헤드라인
고객 지원을 위한 AI 기술: 2026년을 위한 조정 격차(Coordination Gap) 청사진
고객 지원 자동화 시 발생하는 'AI 조정 격차(Coordination Gap)' 문제를 분석하고, 이를 해결하기 위한 멀티 에이전트 시스템 설계 가이드를 제공합니다. LangGraph, Anthropic, n8n, MCP를 활용한 실제 운영 환경의 기술 스택을 다룹니다.
7월 24일0
Dev.toAI 번역헤드라인
AI 스케줄러 전쟁은 이미 시작되었다
AI 산업의 초점이 모델 자체에서 모델의 실행을 제어하는 '스케줄러' 레이어로 이동하고 있습니다. 스케줄러는 비용, 성능, 리스크를 결정하는 핵심 아키텍처로서 새로운 컨트롤 플레인 역할을 수행합니다.
7월 24일0
Dev.toAI 번역헤드라인
AI 주도 개발: AI가 소프트웨어 전달을 가속화하는 방법
AI 주도 개발(AI-driven development)은 SDLC 전반에 AI를 내장하여 개발 속도를 가속화하는 방식입니다. 프로세스, 제품, 플랫폼 AI의 계층을 구분하고, 인간은 아키텍처와 보안 등 핵심 의사결정에 집중해야 함을 강조합니다.
7월 24일0
Dev.toAI 번역헤드라인
AI는 환각을 일으킨 것이 아니었습니다. 우리의 아키텍처가 문제였습니다.
AI 환각 현상의 근본 원인이 모델 자체보다 부적절한 시스템 아키텍처에 있음을 지적합니다. 모델이 추측하지 않도록 탐색 계층과 구조화된 컨텍스트를 도입하여 LLM을 시스템의 핵심 구성 요소로 통합하는 설계 방식을 제안합니다.
7월 24일0
Dev.toAI 번역헤드라인
APC MCP Hints는 비밀(Secrets)을 저장하는 것이 아니라 이름을 명시해야 합니다
APC와 APX의 역할 분리를 통해 MCP(Model Context Protocol) 설정 시 보안을 유지하는 방법을 설명합니다. APC는 프로젝트가 필요한 MCP 서버의 이름을 명시하는 계약 역할을 하며, 실제 비밀 정보는 런타임 계층인 APX에서 관리해야 합니다.
7월 24일0
Dev.toAI 번역헤드라인
AI와 노동: Claude로 Anthropic Economic Index 데이터 탐색하기
Anthropic이 Claude에서 Anthropic Economic Index 데이터를 직접 탐색할 수 있는 커넥터를 출시했습니다. 이를 통해 사용자는 AI 사용 지표를 기반으로 노동 시장의 변화를 데이터 중심으로 조사할 수 있습니다.
7월 24일0
Dev.toAI 번역헤드라인
모델이 나빠진 걸까요, 아니면 기분 탓일까요? LLM API가 조용히 변경되었을 때 실제로 확인하는 방법
LLM API의 성능 변화가 모델 자체의 문제인지, 혹은 환경 변화 때문인지 객관적으로 검증하는 방법을 제시합니다. 고정된 프롬프트 세트인 '카나리 스위트'를 구축하고 정량적 지표를 기록하여 변화를 감지하는 체계를 제안합니다.
7월 24일3