Insights
AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
Dev.toAI 번역헤드라인
오케스트레이터 없이 9개의 자율 AI 에이전트를 관리하는 8가지 헌법적 규칙
중앙 오케스트레이터 없이 8가지 헌법적 규칙과 자가 수정 기능을 통해 9개의 자율 AI 에이전트를 관리하는 시스템을 소개합니다. 각 에이전트는 SOUL.md라는 헌법 파일을 통해 정체성과 행동 규칙을 정의하며, Stella라는 독립 감사 에이전트가 시스템의 안전성을 보장합니다.
7월 4일0
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Strands Agents와 Bedrock AgentCore를 사용하여 X(구 트위터)의 AI 과장 광고꾼을 잡아내는 AI 에이전트를
Strands Agents와 Bedrock AgentCore를 활용하여 X(구 트위터)의 AI 과장 광고를 탐지하는 AI 에이전트 구축 사례를 소개합니다. 사용자가 입력한 텍스트의 실체와 소음 정도를 0-100점 사이의 점수로 수치화하여 제공합니다.
7월 4일0
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컨텍스트가 채워짐에 따라 로컬 LLM의 속도를 몰래 갉아먹는 것은 무엇인가 - 파트 2
로컬 LLM 사용 시 컨텍스트 크기가 증가함에 따라 생성 속도가 저하되는 원인을 분석합니다. 테스트 결과, 컨텍스트 확장에 따른 공유 메모리(shared memory) 증가가 KV 캐시를 RAM으로 넘기게 만들어 성능 병목을 유발함을 확인했습니다.
7월 4일0
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9개의 AI 에이전트, 2개의 CPU 코어, 하나의 체육관: 3계층 아키텍처 (Thread Edition)
9개의 AI 에이전트와 3계층 아키텍처를 활용해 소규모 인원으로 대규모 팀과 경쟁하는 자율 운영 체육관 사례를 소개합니다. 엣지 컴퓨터 비전과 PoPB 프로토콜을 통해 물리적 행동 데이터를 검증하고 수익화하는 구조를 설명합니다.
7월 4일0
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2026년에 모든 SDET가 배워야 할 7가지 AI 도구 — 실제 테스트 유스케이스와 함께
AI 기술의 발전으로 SDET의 역할이 단순 테스트 작성을 넘어 지능형 테스트 시스템 설계로 변화하고 있습니다. GitHub Copilot과 같은 AI 코딩 에이전트를 활용하여 테스트 자동화 효율을 높이는 방법과 미래의 필수 역량을 제시합니다.
7월 4일0
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에이전트가 36,000개의 파일로 구성된 Rails 앱을 감사하는 과정을 기록했습니다: 상세 진행 과정
대규모 Rails 모놀리스 코드베이스에서 코딩 에이전트가 의존성을 감사하는 과정을 실험한 기록입니다. 코드베이스 맵(map) 제공 여부에 따른 에이전트의 성능 차이와 대규모 파일 환경에서의 한계를 상세히 분석합니다.
7월 4일0
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Anthropic이 Claude Science를 출시했습니다 — 실제 연구자들을 위해 구축된 AI 워크벤치
Anthropic이 연구자를 위한 멀티 에이전트 연구 환경인 Claude Science를 출시했습니다. 60개 이상의 과학 도구를 조율하며 데이터베이스, Jupyter notebook, 터미널 등을 통합한 대화형 워크스페이스를 제공합니다.
7월 4일1
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당신의 AI 에이전트는 당신이 소유한 가장 과도한 권한을 가진 계정입니다
AI 에이전트가 사용자 계정의 과도한 권한을 부여받아 발생하는 보안 취약점과 이를 방지하기 위한 전략을 다룹니다. 프롬프트 인젝션과 권한 오남용을 막기 위한 최소 권한 원칙 준수와 격리 방안을 제시합니다.
7월 4일0
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중복 제거(Deduplication)를 통해 시스템 프롬프트 토큰의 93.9%를 절감한 방법
AI 에이전트 ALICE가 시스템 프롬프트의 중복을 제거하여 토큰 소모를 93.9% 절감한 사례를 소개합니다. SHA256 해싱을 통해 프롬프트 변경 여부를 감지하고, 변경이 없을 경우 전송을 생략하는 효율적인 최적화 방식을 다룹니다.
7월 4일0
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System Prompt Token을 93.9% 절약하는 중복 제거 메커니즘
AI 에이전트 ALICE의 막대한 System Prompt 전송 비용을 줄이기 위해 SHA256 해시를 활용한 중복 제거 메커니즘을 구현했습니다. 내용 변경 시에만 프롬프트를 재전송함으로써 토큰 사용량을 최대 93.9% 절감하는 최적화 방안을 제시합니다.
7월 4일0
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코드 리뷰가 감지할 수 없는 MCP 공격
MCP(Model Context Protocol) 생태계에서 제로 너비 유니코드 문자를 이용해 인간의 눈과 코드 리뷰를 속이는 '도구 포이즈닝' 공격의 위험성을 경고합니다. 이를 탐지하기 위해 매니페스트와 도구 정의를 정적으로 검증하는 스캐너인 mcpscan을 소개합니다.
7월 4일0
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두 곳의 AI 레드팀 아레나(Red-teaming Arenas)에 가입해 보았습니다. 실제 프롬프트 인젝션(Prompt Injection)은
AI 레드팀 플랫폼을 통해 프롬프트 인젝션 공격을 직접 실험한 사례를 공유합니다. 기존의 명령 무시 방식 대신, 모델의 원래 기능(요약 등)을 역이용하여 의도한 출력을 유도하는 성공적인 공격 기법을 설명합니다.
7월 4일0
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요약이 아닌 diff를 읽으세요
코딩 에이전트의 작업 결과물을 검토할 때 요약(summary) 대신 diff를 확인해야 하는 이유를 설명합니다. 요약은 모델의 주관적인 서술인 반면, diff는 실제 변경 사항을 나타내므로 버그를 방지하기 위해 필수적입니다.
7월 4일0
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리뷰어는 버그를 축복했다: 에이전트가 작성한 코드에 계층적 리뷰 (Layered Review)가 필요한 이유
AI 에이전트가 작성한 코드의 보안 결함을 방지하기 위해 독립적인 계층적 리뷰(Layered Review)의 중요성을 강조합니다. 단일 리뷰의 사각지대를 극복하기 위해 서로 다른 관점을 가진 다중 리뷰 레이어가 필요함을 실제 로그 스크러버 사례를 통해 설명합니다.
7월 4일0
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실시간 AI 오디오 전사(Transcription)를 구축하는 데 필요한 것 (Vomo를 연구하며 얻은 교훈)
실시간 AI 오디오 전사 시스템 구축 시 직면하는 기술적 도전 과제와 Vomo AI의 사례를 분석합니다. 단순 API 호출을 넘어 VAD, 화자 분리, GPU 분산 처리 및 LLM 레이어 활용의 중요성을 다룹니다.
7월 4일0
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QA에 AI를 구현하는 방법 (2026): 실질적인 프레임워크
QA 프로세스에 AI를 효과적으로 도입하기 위한 실질적인 프레임워크를 제안합니다. AI는 테스트 생성, 셀렉터 복구, 앱 탐색 등의 작업을 수행하되, 최종 결과의 검증은 AI가 수정할 수 없는 고정된 검증(Oracle)이 담당해야 함을 강조합니다.
7월 4일0
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더 많은 스레드, 더 낮은 처리량: AI 서버가 스케줄러와 싸울 때
AI 추론 서버에서 스레드 과다 할당(thread oversubscription)으로 인해 발생하는 성능 저하 문제를 다룹니다. 동시성을 높였음에도 GPU는 유휴 상태이고 CPU 사용률만 100%에 도달하며 지연 시간이 급증하는 현상을 분석합니다.
7월 4일0
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Java에서 에이전트 워크플로우 (Agentic Workflows) 구축하기
Java 환경에서 LLM을 활용한 에이전트 워크플로우를 구축하는 방법과 설계 원칙을 다룹니다. 단순 호출, 코드 기반 워크플로우, 에이전트 방식의 차이점을 설명하며, 에이전트 도입이 필요한 시점과 안전한 제어 장치 구축의 중요성을 강조합니다.
7월 4일0
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Python으로 에이전틱 워크플로우 (Agentic Workflows) 구축하기
Python을 사용하여 에이전틱 워크플로우를 구축하는 세 가지 방식과 구현 전략을 설명합니다. 단일 호출, 코드 오케스트레이션, 그리고 모델이 스스로 도구 사용을 결정하는 에이전트 방식의 차이점을 다룹니다.
7월 4일0
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Java로 신뢰할 수 있는 LLM 애플리케이션 구축하기
Java 환경에서 Anthropic의 Claude SDK를 활용하여 신뢰할 수 있는 LLM 애플리케이션을 구축하는 실무 가이드를 제공합니다. 모델 선택 전략, 타입화된 출력(Typed Output) 활용, 환각 방지를 위한 그라운딩(Grounding) 기법을 다룹니다.
7월 4일0