엔터프라이즈 환경에서 머신러닝 모델을 프로덕션 단계로 확장하기 위한 아키텍처 전략을 다룹니다. 모듈화된 서비스 분리, 인프라 확장성 확보, 그리고 데이터 및 개념 드리프트 모니터링을 통한 시스템 신뢰성 구축 방법을 설명합니다.

【비보】 빨간 망토의 늑대, 어라이먼트(Alignment)를 너무 극한까지 추구하다 폭사 ~ 도구적 수렴·기만적 어라이먼트·그리고 키타노 타케

동화 '빨간 망토'의 늑대를 통해 AI 어라이먼트(Alignment)의 딜레마를 분석합니다. 도구적 수렴, 기만적 어라이먼트, 그리고 과도한 성실성이 초래할 수 있는 위험성을 고찰하며 진정한 AI 안전성의 방향을 논합니다.

AI 에이전트에게 Google 캘린더 등록을 시킬 때, MCP를 연결하기 전에 고민했던 것들

AI 에이전트에게 Google 캘린더 등록 기능을 구현할 때, 복잡한 MCP(Model Context Protocol) 대신 URL 조립 방식을 선택한 과정을 다룹니다. 오버엔지니어링을 피하고 관리 요소를 최소화하며 다양한 실행 환경에 대응하는 실용적인 접근법을 제안합니다.

Sakura Internet의 AI Engine LLM API를 Windows용 AI 워크스페이스인 Compass에 연동하는 방법을 소개합니다. OpenAI 호환 API를 활용하여 문서 요약 및 코드 생성 테스트를 진행하며 간편한 설정 과정을 보여줍니다.

AI 송의 「LMNOP 문제」 실측 — 열거형 가사만 프롬프트 수정이 역효과가 된 이유

AI 음악 생성 시 알파벳, 숫자, 요일 등 열거형 가사에서 발음이 뭉개지는 'LMNOP 문제'를 분석합니다. 실험을 통해 프롬프트 수정이 오히려 역효과를 낼 수 있음을 실측 데이터로 증명하고, 이를 방지하기 위한 구체적인 설계 원칙을 제시합니다.

【AI 에이전트 해부학: 제6회】 기억과 망각의 조화: Memory & RAG Engineering 실전

AI 에이전트의 지속적인 기억을 구현하기 위한 단기 메모리와 장기 메모리(RAG)의 하이브리드 설계 방식을 다룹니다. 대화 이력을 요약하여 컨텍스트 윈도우를 효율적으로 관리하는 '기억의 요약(Memory Consolidation)' 패턴을 설명합니다.

로컬 LLM의 성능을 판단할 때 tok/s(TPS)뿐만 아니라 TTFT(Time To First Token)의 중요성을 강조합니다. RTX 4070 환경에서 실측을 통해 프롬프트 길이에 따른 TTFT의 선형적 증가와 체감 속도의 상관관계를 분석합니다.

git worktree로 AI 코딩 에이전트의 충돌을 방지하는 6가지 규칙 — 병렬 개발 실무 템플릿

AI 코딩 에이전트의 병렬 작업 시 발생하는 파일 충돌과 리소스 경합을 방지하기 위해 Git worktree를 활용하는 실무 가이드를 제공합니다. 작업 공간, DB, 포트 등 실행 자원을 분리하는 '병렬 작업 경계' 설계의 중요성을 강조합니다.

SAP AI Core의 리소스 그룹 및 세 가지 유형의 시크릿(Object Store, Docker Registry, General Secret) 관리 방법을 다룹니다. API를 통한 리소스 그룹 조작 절차와 학습 파이프라인 운영을 위한 필수 시크릿 설정 규칙을 설명합니다.

SAP AI Core의 Git 리포지토리 및 애플리케이션 관리 방법을 다룹니다. GitOps를 통한 템플릿 버전 관리와 보안을 위한 시크릿(Secret) 분리 설계, 그리고 API를 이용한 리포지토리 온보딩 절차를 설명합니다.

Linux Foundation가 AI 에이전트 간 결제를 위한 표준 프로토콜인 x402 Foundation의 운영 개시를 발표했습니다. Visa, Mastercard 등 40개 기업이 참여하며, HTTP 402 상태 코드를 활용해 에이전트 경제를 위한 네이티브 결제 레일을 구축합니다.

Claude Code × OpenRouter 무료 모델: 비용 $0로 자율 주행하는 AI 코딩 환경을 3단계로 구축하기

Claude Code의 API 엔드포인트를 OpenRouter로 교체하여 DeepSeek R1이나 Gemma 3와 같은 무료 모델을 사용하는 방법을 설명합니다. 환경 변수 설정과 타임아웃 조절을 통해 비용 부담 없이 자율 주행 코딩 환경을 구축하는 3단계 가이드를 제공합니다.

AI의 자기 개선(Self-improvement)은 단순한 반복이 아닌 외부 피드백에 기반해야 효과적입니다. 외부 검증 없이 모델 스스로 수정하는 내재적 자기 수정은 오히려 성능을 악화시킬 수 있으므로, 과정 감독(process supervision)과 같은 정교한 검증 설계가 필요합니다.

WordPress의 복합 취약점인 'wp2shell'의 발견 과정과 원리를 다룹니다. AI가 인간 연구원의 해석을 도와 대량의 코드 조합을 검증함으로써, 단독으로는 위험하지 않은 두 결함을 연결해 원격 코드 실행(RCE) 취약점을 찾아낸 사례를 설명합니다.

Microsoft Agent Framework에서 OpenTelemetry를 활용하여 에이전트의 실행 과정을 가관측성(Observability) 있게 모니터링하는 방법을 설명합니다. Trace, Log, Metric을 통해 모델 호출, 도구 실행, 프롬프트 흐름을 추적할 수 있습니다.

.NET 11 Preview 2는 새로운 기능 추가보다 내부 성능 최적화와 개발자 경험(DX) 개선에 집중했습니다. async 구현 개선, Kestrel의 내성 향상, EF Core의 벡터 검색 지원 등을 통해 AI 시대에 최적화된 런타임을 제공합니다.