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AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
Dev.to AI tag 16233건필터 해제
Dev.to헤드라인
LangChain, pgvector, Gemini를 활용한 프로덕션 준비 완료된 RAG 애플리케이션 구축
LangChain, pgvector, Gemini를 사용하여 프로덕션 수준의 RAG 애플리케이션을 구축하는 단계별 가이드입니다. 문서 인제스션부터 벡터 DB 저장, 쿼리 및 생성 단계까지의 전체 아키텍처와 구현 방법을 상세히 다룹니다.
6월 17일0
Dev.to헤드라인
우리는 수동으로 평가 케이스(eval cases)를 작성하는 것을 중단했습니다. 이제 모든 운영 환경 장애(prod incident)가 하나의
수동으로 작성된 평가 케이스의 한계를 극복하기 위해, 실제 운영 환경의 장애(production incidents)를 자동으로 평가 세트에 통합하는 프로세스를 제안합니다. 이를 통해 상상력의 사각지대를 벗어나 실제 시스템 실패 패턴을 반영하는 회귀 테스트를 구축할 수 있습니다.
6월 17일0
Dev.to헤드라인
실제로 어떤 로봇 시뮬레이터를 사용해야 할까요?
로봇 개발 시 하드웨어 손상을 방지하고 반복 테스트를 가능하게 하는 주요 로봇 시뮬레이터 6종을 소개합니다. ROS 2 환경에 적합한 Gazebo, 입문자에게 용이한 Webots, 고성능 AI 학습을 위한 NVIDIA Isaac Sim 등의 특징을 비교합니다.
6월 17일0
Dev.to헤드라인
2026년 6월 18일 AI 지형 분석: 돌파구, 논란 및 여론에 대한 심층 탐구
Anthropic에 대한 미 행정부의 수출 통제 조치와 Odyssey의 대규모 투자 유치, 그리고 AI 기술 발전에 대한 대중의 우려 섞인 여론을 다룹니다. 또한 Google이 Gemini를 활용해 스마트 홈 시장 재편을 시도한다는 소식을 전합니다.
6월 17일0
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PyTorch와 Lightning AI를 이용한 신경망(Neural Networks) Part 3: Lightning으로 훈련 로직 이동하기
PyTorch 기반의 신경망 훈련 코드를 Lightning AI를 사용하여 구조화하고 단순화하는 방법을 설명합니다. 기존의 복잡한 최적화 및 훈련 루프를 Lightning의 특정 메서드로 통합하는 과정을 다룹니다.
6월 17일0
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Gemini AI를 사용하여 OpenCart 3 기반의 멀티 테넌트 이커머스 SaaS 플랫폼을 구축한 방법
Gemini AI를 활용하여 OpenCart 3 기반의 멀티 테넌트 이커머스 SaaS 플랫폼을 구축한 사례를 소개합니다. 공유 코드베이스와 격리된 데이터베이스를 결합하여 단일 서버에서 효율적인 확장성을 확보하는 아키텍처를 다룹니다.
6월 17일0
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x402 마이크로페이먼트(Micropayments)를 활용한 에이전트 간 시그널 마켓플레이스 구축하기
HTTP 402 상태 코드를 활용하여 AI 에이전트 간 자율적인 마이크로페이먼트가 가능한 시그널 마켓플레이스 구축 방법을 소개합니다. OnChainOS와 TypeScript를 사용하여 인간의 개입 없이 에이전트가 비용을 지불하고 트레이딩 시그널을 거래하는 시스템을 구현했습니다.
6월 17일0
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명세 기반 개발 (Spec-Driven Development): 실제 사례를 통해 명세가 코드를 주도하게 하라
AI 코딩 에이전트의 모호한 입력을 해결하기 위해 명세(Specification)를 중심으로 개발하는 '명세 기반 개발(SDD)' 방법론을 소개합니다. 명세를 단일 진실 공급원으로 삼아 Spec, Plan, Tasks, Implement 단계로 이어지는 체계적인 워크플로우를 제안합니다.
6월 17일0
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Odyssey, 14.5억 달러 기업 가치 확보하며 Amazon의 지원 아래 월드 모델 (World Models)을 AI의 최전선으로 추진
Odyssey가 Amazon의 지원을 받아 14.5억 달러의 기업 가치를 인정받으며 대규모 투자를 유치했습니다. 이번 투자는 LLM을 넘어 물리 법칙을 이해하는 '월드 모델(World Models)' 기술의 전략적 중요성을 시사합니다.
6월 17일0
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빈 HTTP 200 OK 응답 하나가 에이전트의 10단계 중 5단계를 오염시키다
HTTP 200 응답이지만 본문이 비어 있는 경우, AI 에이전트가 잘못된 데이터를 사실로 인지하여 이후 단계들을 오염시키는 문제를 다룹니다. 단순한 입력 검증을 넘어, 데이터의 출처를 격리하고 확인된 사실만 재사용하도록 하는 '출처 격리(provenance quarantine)' 전략을 해결책으로 제시합니다.
6월 17일0
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AI 사이버 보안을 더 빨리 알았더라면 — 상세 분석
폐쇄형 AI 플랫폼의 락인 효과와 보안 리스크를 지적하며, 오픈 웨이트 모델과 통합 라우팅 레이어의 중요성을 강조합니다. 보안 운영 환경에서 데이터 통제권과 감사 가능성을 확보하기 위한 엔지니어링적 접근법을 제안합니다.
6월 17일0
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수익 퍼널 분석: 세 가지 수익화 채널을 통해 기술 크리에이터 수익을 최적화한 방법
기술 크리에이터가 스폰서십, 디스플레이 광고, 제휴 프로그램이라는 세 가지 수익 채널을 비즈니스 관점에서 분석한 글입니다. 단순 매출액이 아닌 CAC, LTV, 시간당 수익률 등 데이터 기반의 지표를 통해 각 채널의 실제 경제성을 평가합니다.
6월 17일0
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MCP 실무: Tools, Resources 및 각각의 사용 시점
Model Context Protocol(MCP)의 핵심 구성 요소인 Tools, Resources, Prompts의 개념과 차이점을 설명합니다. AI 애플리케이션이 외부 데이터 및 도구와 표준화된 방식으로 통신할 수 있게 하는 적응 계층으로서의 역할을 다룹니다.
6월 17일0
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AI 이메일 어시스턴트를 밑바닥부터 직접 만들어보며 깨달은 것: 아무도 말해주지 않는 사실
AI 이메일 어시스턴트를 직접 개발하며 겪은 API 비용 최적화 경험을 공유합니다. GPT-4o와 같은 고비용 모델 대신 다양한 모델을 제공하는 통합 API 서비스를 활용하여 운영 마진을 확보하는 전략을 다룹니다.
6월 17일0
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매일 밤 나의 OpenClaw 에이전트에 자기 개선 루프(Self-Improvement Loop)를 실행하며 배운 것들
OpenClaw 에이전트의 성능 향상을 위해 실행자(executor)와 비판자(critic)를 분리한 자기 개선 루프(Self-Improvement Loop) 구축 사례를 소개합니다. 매일 밤 크론 잡을 통해 실행 로그를 분석하고 메모리 파일을 업데이트하여 인간의 개입 없이 에이전트가 스스로 학습하도록 설계했습니다.
6월 17일0
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AI 에이전트가 호출당 API 비용을 지불하게 만드는 방법 (HTTP 402 경로)
자율 에이전트가 API를 호출할 때 발생하는 비용 문제를 해결하기 위해 HTTP 402(Payment Required) 상태 코드를 활용하는 설계 방식을 제안합니다. 에이전트가 예산 제한이 있는 토큰을 사용하여 안전하게 결제하고 서비스를 이용할 수 있는 게이트웨이 패턴을 설명합니다.
6월 17일0
Dev.to헤드라인
엔지니어링은 어디에서 시작되는가
LLM의 발전으로 구현(implementation)의 가치가 낮아지는 상황에서, 엔지니어링의 본질이 무엇인지 고찰합니다. 단순한 코드 변환이 아닌, 모순과 누락을 식별하고 정밀한 도메인 모델을 정의하는 능력이 엔지니어의 핵심 가치임을 강조합니다.
6월 17일0
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AI 엔지니어링 #01 — AI가 자신의 검색 결과를 폐기할 때: 신념 유지(Belief Retention)의 필요성
검색 기반 어시스턴트가 검색을 통해 얻은 최신 사실을 무시하고 모델의 사전 지식(training prior)을 우선시하여 발생하는 '신념 유지(Belief Retention)' 문제를 다룹니다. Gemini 3.5 Flash의 사례를 통해 검색(Retrieval)만큼이나 검증된 사실을 유지(Retention)하는 것이 중요함을 강조합니다.
6월 17일0
Dev.to헤드라인
챗봇이 확산됨에 따라 미국인의 63%가 AI가 너무 빠르게 앞서나가는 것에 대해 두려움을 느낀다
Pew Research Center의 조사에 따르면 미국인의 49%가 챗봇을 사용하지만, 63%는 AI의 발전 속도에 두려움을 느끼고 있습니다. 특히 젊은 층은 높은 사용률에도 불구하고 AI의 사회적 영향에 대해 매우 회의적인 태도를 보이고 있습니다.
6월 17일0
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AI 평가(Evals), 파트 5: 숫자에서 게이트로 CI 및 프로덕션에서의 평가
.NET 환경에서 프로덕션 AI를 구축할 때 품질을 자동화된 엔지니어링 프로세스로 통합하는 방법을 다룹니다. CI(지속적 통합) 단계에서 평가(Evals)를 게이트로 활용하여 회귀를 방지하고, 비용 효율적인 평가 전략을 수립하는 실무적인 가이드를 제공합니다.
6월 17일0