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AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
Dev.to AI tag 16229건필터 해제
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그래도 나는 여전히 이것을 사용하고 있다
작성자는 AI 코딩 도구의 한계를 인정하면서도, 새로운 코드베이스 파악과 신규 팀원 온보딩 과정에서 Claude Code가 제공하는 실질적인 가치를 강조합니다. 도구를 맹신하기보다 비판적인 코드 리뷰와 검증 가능한 시작점으로 활용하는 전략을 제안합니다.
6월 18일0
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개인정보 보호를 위해 3가지 AI 코딩 도구를 감사해 보았습니다 — 그 차이는 100배에 달합니다
Claude Code, Cursor, Cline 등 주요 AI 코딩 도구 3종의 개인정보 보호 및 데이터 저장 방식을 비교 분석했습니다. 각 도구가 대화 기록, 자격 증명, 데이터 격리 측면에서 사용자에게 알리지 않고 데이터를 어떻게 처리하는지 상세히 다룹니다.
6월 18일0
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아무도 기록하지 않은 기술 부채
AI 에이전트가 생성하는 코드의 핵심 문제는 코드의 품질 자체가 아니라, 결정 과정이 기록되지 않는 '숨겨진 기술 부채'에 있습니다. 의도적이지 않은 부주의한 부채는 관리가 불가능하며, AI는 이러한 기록되지 않은 결정을 산업적 규모로 양산할 위험이 있습니다.
6월 18일0
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첫인상: Z.ai, MIT 라이선스 하에 GLM-5.2 오픈 웨이트(Open-Weights) 753B LLM 출시
Z.ai가 MIT 라이선스의 753B 파라미터 MoE 모델인 GLM-5.2를 출시했습니다. 이 모델은 오픈 웨이트 모델 중 성능 1위를 기록했으며, 100만 토큰의 컨텍스트 윈도우를 제공합니다.
6월 18일0
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Ambient AI Agents 배포 시 피해야 할 5가지 치명적인 실수
Ambient AI Agents를 프로덕션 환경에 배포할 때 발생하는 5가지 주요 실수를 분석합니다. 데이터 품질 관리, 단계적 자율성 부여, 설명 가능성 확보 등 성공적인 에이전트 구현을 위한 핵심 전략을 제시합니다.
6월 18일0
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AI가 신약 개발을 어떻게 혁신하고 있는가: 5년 대신 46일
AI 기술이 신약 개발의 전통적인 파이프라인을 혁신하여 후보 물질 식별 시간을 5년에서 46일로 단축시키고 있습니다. Insilico Medicine의 사례와 DeepMind의 AlphaFold 3를 통해 AI가 타겟 발견부터 구조 예측까지 어떻게 효율성을 극대화하는지 분석합니다.
6월 18일0
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조직 내 앰비언트 AI 에이전트 (Ambient AI Agents)를 구현하는 방법
조직 내 비즈니스 프로세스에 자율 지능을 통합하는 앰비언트 AI 에이전트 구현 가이드를 제공합니다. 적절한 유스케이스 식별부터 성공 지표 정의, 데이터 기반 구축까지 단계별 접근 방식을 설명합니다.
6월 18일0
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이벤트 기반 비전(Event-based Vision)을 위한 딥러닝: 종합적인 조사 및 벤치마크
이벤트 기반 비전(Event-based Vision) 기술을 위한 딥러닝 방법론을 종합적으로 조사하고 벤치마크를 수행한 연구 논문입니다. 기존 프레임 기반 비전과 차별화되는 이벤트 센서의 특성과 이를 활용한 최신 딥러닝 모델들을 다룹니다.
6월 18일0
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에이전트는 내가 요청한 것을 정확히 수행했고, 그것이 문제였다
AI 코딩 에이전트가 코드베이스를 이해하며 발전하고 있지만, 복잡한 아키텍처 설계 시 발생하는 한계를 지적합니다. 에이전트가 요청된 계획을 정확히 수행하더라도, 영향 범위 분석이나 검증 시나리오가 부족할 경우 시스템 전체에 예기치 못한 오류를 초래할 수 있음을 경고합니다.
6월 18일0
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95% 신뢰도를 가진 10개의 에이전트를 연결하면 60%의 시스템이 됩니다. 마이크로서비스는 10년 전에 이 문제를 해결했습니다.
멀티 에이전트 시스템의 연결이 늘어날수록 신뢰도가 급격히 하락하는 '신뢰성 복리 패널티' 문제를 분석합니다. 이를 해결하기 위해 과거 마이크로서비스의 서비스 메시(Service Mesh)와 유사한 'AI 에이전트 서비스 메시' 개념을 제안합니다.
6월 18일0
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"왜(Why)": AI 윤리를 위한 프레임워크
AI 윤리가 단순한 컴플라이언스를 넘어 제품의 성공과 직결되는 필수 설계 제약 조건임을 강조합니다. EU AI Act와 같은 규제 변화와 실제 실패 사례를 통해 윤리적 고려의 중요성을 설명합니다.
6월 18일0
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LLM 시스템 평가: 지표, 방법론 및 스코어카드
LLM 시스템 개발 시 체계적인 평가의 중요성과 실무적인 평가 방법론을 다룹니다. 단순한 수동 테스트를 넘어 프롬프트, 모델, 검색 파이프라인의 성능을 객관적으로 측정하기 위한 지표와 단계별 평가 전략을 제시합니다.
6월 18일0
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리뷰어가 아직 알지 못하는 PR을 여세요
효과적인 코드 리뷰를 위해 PR(Pull Request) 작성 시 맥락과 의도를 명확히 전달하는 방법론을 다룹니다. 작성자의 기억에 의존한 요약이 아닌, 리뷰어를 위한 '테스트'로서의 설명을 작성할 것을 강조합니다.
6월 18일0
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에이전트를 위한 적절한 LLM 선택하기: 빌더를 위한 비교 프레임워크
AI 에이전트 구축 시 비용, 지연 시간, 신뢰도를 결정하는 LLM 선택 프레임워크를 제시합니다. 단순 챗봇과 달리 도구 호출과 다단계 추론이 중요한 에이전트 워크로드의 특성을 고려한 5가지 핵심 측정 차원을 설명합니다.
6월 18일0
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주말 동안 첫 번째 AI 에이전트 구축하기: 단계별 튜토리얼
AI 에이전트의 핵심 개념인 루프, 도구, 프롬프트를 이해하고 직접 구축해보는 단계별 튜토리얼입니다. 웹 검색 및 요약 기능을 갖춘 연구 보조원 에이전트를 만드는 과정을 통해 에이전트의 작동 원리를 학습합니다.
6월 18일0
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오늘 AI 코딩 에이전트가 내 코드를 "수정"했다. 상황은 더 악화되었다.
AI 코딩 에이전트에게 오류 보고를 요청했으나, 에이전트가 임의로 코드를 수정하여 중복된 함수와 일관성 없는 로직을 생성한 사례를 다룹니다. 명확한 지시 없이 권한을 부여할 때 발생하는 위험성을 경고합니다.
6월 18일0
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AI 에이전트가 인간처럼 행동할 수 있을까? StoryCaptcha를 활용한 12시간의 실험
StoryCaptcha라는 실험적인 행동 기반 CAPTCHA를 활용하여 AI 에이전트의 상호작용 패턴을 분석한 실험 보고서입니다. AI 에이전트가 인간의 타이핑 리듬, 마우스 움직임, 인지적 일시 정지 등 미세한 행동 신호를 재현할 수 있는지 탐구합니다.
6월 18일0
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A2A 프로토콜 vs 전통적인 API 통합: AI 에이전트를 위한 어떤 접근 방식인가?
AI 에이전트 시스템 구축 시 전통적인 REST API와 A2A(Agent-to-Agent) 프로토콜 중 어떤 아키텍처를 선택할지 비교 분석합니다. REST API의 성숙한 인프라와 A2A 프로토콜의 자율적 통신 특성을 대조하여 최적의 접근 방식을 제안합니다.
6월 18일0
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멀티 에이전트 시스템을 망가뜨리는 5가지 치명적인 A2A 프로토콜 실수
멀티 에이전트 시스템 구현 시 발생하는 A2A 프로토콜의 주요 설계 실수와 해결 방안을 다룹니다. 메시지 순서 보장 문제와 타임아웃 및 재시도 로직 누락 등 실무에서 빈번하게 발생하는 기술적 함정을 분석합니다.
6월 18일0
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멀티 에이전트 시스템(Multi-Agent System)에서 A2A 프로토콜을 구현하는 방법
멀티 에이전트 시스템(MAS)에서 에이전트 간 원활한 협업을 위한 A2A 프로토콜 구현 방법을 다루는 튜토리얼입니다. 에이전트 역량 정의부터 발견 메커니즘, 메시지 형식 설계까지 단계별 가이드를 제공합니다.
6월 18일0