Insights
AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
Dev.toAI 번역헤드라인
Gemini 3.5 Flash의 컴퓨터 사용 기능 도입
Gemini 3.5 Flash에 웹 페이지, 데이터베이스 등 외부 시스템과 상호작용할 수 있는 '컴퓨터 사용(computer use)' 기능이 도입되었습니다. 헤드리스 브라우저와 API 게이트웨이를 통해 언어 모델과 실제 응용 프로그램 간의 간극을 메우는 것이 핵심입니다.
7월 5일0
Dev.toAI 번역헤드라인
README 파일이 제공하지 못하는 AGENTS.md가 코딩 에이전트에게 주는 것
코딩 에이전트의 성능을 높이기 위해 README 대신 AGENTS.md 파일을 활용하는 전략을 제안합니다. AGENTS.md를 통해 운영 규칙, 경계, 완료 기준을 명시하고 반복 작업은 '기술(Skills)'로 분리하여 에이전트의 추측을 줄이고 정확도를 높일 수 있습니다.
7월 5일0
Dev.toAI 번역헤드라인
로컬 LLM 효율성: 토큰 감소, Unity 통합, 그리고 오픈 모델의 취향-기술
로컬 LLM의 효율성을 높이기 위한 토큰 절감 기술, Unity 엔진과 AI를 연결하는 MCP 브리지, 그리고 AI 출력의 품질을 높이는 기술을 소개합니다. 이를 통해 추론 비용 절감, 게임 개발 자동화, 모델 출력의 질적 향상을 도모할 수 있습니다.
7월 5일0
Dev.toAI 번역헤드라인
Claude Azure GA, Anthropic AI Workbench, Google NotebookLM 비디오 요약
Anthropic의 Claude가 Microsoft Azure에서 일반 가용성(GA) 단계에 도달하여 기업의 통합이 용이해졌으나, 유럽 지역은 규제 문제로 배포가 제한됩니다. 또한 신약 개발을 위한 Claude Science AI Workbench와 Google NotebookLM의 비디오 요약 기능이 발표되었습니다.
7월 5일0
Dev.toAI 번역헤드라인
AI 코딩 에이전트를 대규모로 탈취하기 위해 무기화된 가짜 버그 리포트
AI 코딩 에이전트가 버그 리포트 내의 악의적인 지침을 구분하지 못하는 '에이전트재킹(agentjacking)' 취약점이 발견되었습니다. 공격자는 가짜 버그 리포트를 통해 에이전트의 동작을 탈취하고 소프트웨어 공급망에 위협을 가할 수 있습니다.
7월 5일0
Dev.toAI 번역헤드라인
Pydantic-AI의 Structured Output API가 Ollama의 OpenAI 호환 엔드포인트에서 실제로 작동할까?
Pydantic-AI의 Structured Output API가 Ollama의 OpenAI 호환 엔드포인트에서 정상적으로 작동함을 검증한 기술 가이드입니다. Llama 3.2 모델을 사용하여 JSON 스키마 기반의 구조화된 출력이 안정적으로 반환됨을 확인했습니다.
7월 5일0
Dev.toAI 번역헤드라인
고객 지원을 위한 AI 기술: 조정 격차 프레임워크 (The Coordination Gap Framework)
고객 지원 자동화 시 발생하는 에이전트, 도구, 인간 간의 인수인계 문제인 '조정 격차(Coordination Gap)'를 해결하는 방법을 다룹니다. LangGraph, CrewAI, n8n 등을 활용한 멀티 에이전트 아키텍처 설계와 실무적인 배포 전략을 제시합니다.
7월 5일0
Dev.toAI 번역헤드라인
첫 번째 악성 MCP 서버, 그리고 그것이 신뢰에 대해 우리에게 가르쳐준 것
악성 MCP 서버인 'postmark-mcp' 사례를 통해 AI 에이전트 생태계에서의 의존성 보안 문제를 분석합니다. 한 번의 검증으로 끝나는 신뢰가 아닌, 지속적인 스키마 및 도구 변화를 감시해야 하는 필요성을 강조합니다.
7월 5일0
Dev.toAI 번역헤드라인
백엔드 엔지니어를 위한 검색 증강 생성 (RAG)
백엔드 엔지니어를 위한 RAG(검색 증강 생성)의 핵심 개념과 실패 원인을 분석합니다. RAG의 실패는 주로 생성 단계가 아닌 검색 단계의 문제이며, 이를 데이터 파이프라인 관점에서 관리해야 함을 강조합니다.
7월 5일0
Dev.toAI 번역헤드라인
Python과 Claude를 활용한 비디오 메타데이터 모더레이션 파이프라인 구축
YouTube API를 통해 수집된 비디오 메타데이터의 스팸 및 부적절한 콘텐츠를 필터링하기 위해 Python과 Claude API를 활용한 모더레이션 파이프라인 구축 사례를 소개합니다. 기존 정규 표현식 방식의 한계를 LLM의 문맥 이해 능력으로 해결하는 과정을 다룹니다.
7월 5일0
Dev.toAI 번역헤드라인
AI 콘텐츠 재활용: 하나의 콘텐츠로 10개 플랫폼 활용하기
하나의 영상을 기반으로 블로그, 숏폼, 팟캐스트, SNS 등 10개 이상의 플랫폼 콘텐츠를 생성하는 AI 기반 워크플로를 소개합니다. Descript, Claude, OpusClip 등 다양한 AI 도구를 활용하여 작업 시간을 15시간에서 3시간 이내로 단축하는 효율적인 방법을 다룹니다.
7월 5일0
Dev.toAI 번역헤드라인
9일 차: GitHub이 우리의 자율 비즈니스를 3.5시간 동안 제한했습니다. 우리가 배포한 self-quiet 프로토콜을 소개합니다.
GitHub의 2차 속도 제한(secondary rate limit)으로 인해 발생한 3.5시간의 서비스 중단 사례와 해결 과정을 다룹니다. Chrome 노드의 과도한 요청 문제를 진단하고, 이를 방지하기 위한 self-quiet 프로토콜 및 아키텍처 수정 사항을 소개합니다.
7월 5일0
Dev.toAI 번역헤드라인
AI 에이전트의 신뢰 점수는 위조될 수 있다. 진짜를 가리는 단 하나의 검증법은 이것이다.
AI 에이전트 간 상거래에서 기존의 신뢰 점수는 위조되기 쉽다는 연구 결과를 발표합니다. 에이전트들이 패턴 매칭을 통해 위조된 신뢰 신호를 선택하는 문제를 지적하며, 유일한 검증 방법으로 실제 결제 기록(settlement) 확인을 제시합니다.
7월 5일0
Dev.toAI 번역헤드라인
VeritasGraph Studio를 활용한 거버넌스 기반의 온프레미스(on-prem) AI 에이전트 구축 (GraphRAG + 인용)
VeritasGraph Studio를 활용하여 거버넌스와 신뢰성을 갖춘 온프레미스 AI 에이전트를 구축하는 방법을 소개합니다. GraphRAG, 지식 그래프, 가드레일 및 인용 기능을 통해 기업 환경에 필수적인 감사와 데이터 보안을 지원합니다.
7월 5일0
Dev.toAI 번역헤드라인
72시간의 Alice
AI 에이전트 ALICE가 72시간 동안 수행한 프로그래밍 경진대회, 비즈니스 체계 정리, 디자인 라이브러리 구축 등 다양한 작업 내역을 기록한 엔지니어링 로그입니다. 에이전트가 단순 도구를 넘어 판단 프레임워크와 팀워크를 갖춘 주체로 진화하는 과정을 보여줍니다.
7월 5일0
Dev.toAI 번역헤드라인
Alice의 72시간
AI 에이전트가 72시간 동안 10개 도메인에서 수행한 작업 내역을 기록한 엔지니어링 로그입니다. 코딩 경진대회 참여부터 기업 데이터 관리, 디자인 라이브러리 구축까지 에이전트의 광범위한 업무 수행 능력을 보여줍니다.
7월 5일0
Dev.toAI 번역헤드라인
부CEO에서 AI 빌더로: 나의 경영진 경력이 실제로 구축한 것들
경영진 경력을 가진 저자가 AI 빌더로 전환하며 겪은 시행착오와 멀티 에이전트 시스템 구축 경험을 다룹니다. 비용 효율적인 아키텍처 설계, 위험 관리, 자원 할당 등 경영적 관점을 AI 개발에 적용하는 방법을 설명합니다.
7월 5일0
Dev.toAI 번역헤드라인
Token Factory: 파이프라인 이해하기
vLLM, TensorRT-LLM 등 고성능 LLM 서빙 프레임워크의 내부 동작 원리를 시뮬레이션 게임을 통해 학습할 수 있는 콘텐츠입니다. 프리필/디코드 단계, KV-캐시 메모리 관리, 추측적 디코딩 등 핵심 인프라 개념을 인터랙티브하게 설명합니다.
7월 5일0
Dev.toAI 번역헤드라인
Qwen Cloud를 사용하여 4일 만에 다른 AI 에이전트의 가짜 인용을 잡아내는 AI 에이전트를 구축했습니다
AI 에이전트의 가짜 인용(vibe citing) 문제를 해결하기 위해 Qwen Cloud를 활용한 검증 에이전트 'CiteGuard'를 구축했습니다. 이 도구는 주장과 소스를 추출하고, 실제 소스를 가져와 대조함으로써 인용의 사실성을 판단합니다.
7월 5일0
Dev.toAI 번역헤드라인
보안성 있고 확장 가능한 멀티 에이전트 시스템을 위한 AI 네트워킹 모범 사례
보안성과 확장성을 갖춘 멀티 에이전트 시스템 구축을 위한 네트워크 아키텍처와 모범 사례를 다룹니다. 탈중앙화 토폴로지 선택, A2A와 ANP 프로토콜의 차이점, 그리고 신뢰 모델 분리를 통한 보안 강화 전략을 설명합니다.
7월 5일0