Insights
AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
Dev.toAI 번역헤드라인
AI 에이전트를 위한 적절한 평가(Eval) 방법을 선택하는 방법
AI 에이전트의 성능을 제대로 측정하기 위해서는 최종 답변뿐만 아니라 라우터, 도구, 메모리 등 구성 요소별 평가가 필요합니다. 상황에 따라 코드 기반, LLM 판사, 인간 평가 중 가장 적합한 방식을 선택하는 전략을 제시합니다.
7월 3일0
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Gemini의 Google Drive 액세스 분석: AI, 개인정보 보호 및 사용 보고서
Gemini가 Google Drive 데이터 접근 여부에 대해 모순된 답변을 내놓는 기술적 원인을 분석합니다. 이는 AI의 실시간 시스템 인지 능력 부재와 학습된 안전 가이드라인에 따른 자동 완성 로직 때문입니다.
7월 3일0
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Port Mortem 2026 — 실제 소프트웨어를 재작성하고, 여전히 작동함을 증명하세요
Port Mortem 2026은 AI를 활용해 소프트웨어를 다른 언어로 재작성하고, 그 동작적 동등성을 증명하는 72시간 국제 온라인 해커톤입니다. 단순 코드 생성을 넘어 테스트, 벤치마킹, 문서화를 통해 마이그레이션의 정확성을 입증하는 데 중점을 둡니다.
7월 3일0
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클릭만으로는 재현할 수 없는 프로덕션 버그
재현하기 어려운 프로덕션 타이밍 버그를 AI 에이전트와 모킹 도구를 활용해 해결하는 과정을 다룹니다. 특정 API 호출의 실패나 지연을 제어하여 레이스 컨디션(Race Condition)을 테스트하는 방법을 제시합니다.
7월 3일0
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Telnyx와 OpenAI Whisper를 사용하여 실시간 전화 통화 전사 파이프라인을 구축하는 방법
Telnyx Call Control과 OpenAI Whisper를 결합하여 실시간 전화 통화 전사 및 AI 응답 파이프라인을 구축하는 방법을 소개합니다. Python 코드를 통해 웹훅 기반의 오디오 처리, 전사, GPT-4 응답 생성 및 TTS 재생 과정을 구현하는 튜토리얼입니다.
7월 3일0
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macOS 앱에서 온디바이스 비디오 노트 구축하기: SpeechAnalyzer, 파운데이션 모델(Foundation Models), 그리고
macOS 앱 Reel에서 구현된 온디바이스 비디오 노트 구축 과정을 설명합니다. libmpv를 활용한 오디오 추출부터 SpeechAnalyzer를 이용한 전사 및 요약까지, 실제 프로덕션 환경에서의 구현 방법과 주의사항을 다룹니다.
7월 3일0
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Local LLM vs Claude: 프로덕션 에이전트 백엔드로서 qwen3-coder:30b 벤치마킹
RTX 3090 환경에서 Local LLM인 qwen3-coder:30b와 Claude를 실제 에이전트 작업 성능 및 비용 측면에서 비교 벤치마킹했습니다. 결과적으로 Claude가 품질 면에서 압도적이었으나, qwen은 비용 면에서 약 5,150배 저렴한 경제성을 보였습니다.
7월 3일0
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현대 B2B 마케팅 스택 구축: LLM 콘텐츠 생성부터 예측 리드 스코어링까지
B2B 마케팅을 단순한 추측이 아닌 데이터 기반의 엔지니어링 프로세스로 전환하는 방법을 다룹니다. LLM을 활용한 개인화된 콘텐츠 생성과 머신러닝 기반의 예측 리드 스코어링을 결합한 현대적 마케팅 스택 구축 전략을 제시합니다.
7월 3일0
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가짜 인터넷 가이드: 모든 봇, 사기, 그리고 팜(Farm)의 분류
소셜 플랫폼 구축 과정에서 발견한 '가짜 인터넷' 생태계의 조직적인 사기 및 봇 유형을 분류한 가이드입니다. 투자 사기, 로맨스 스캠, 딥페이크, 쇼핑 사기 및 각종 봇의 특징과 식별 방법을 정리했습니다.
7월 3일0
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Chainlink Automation은 크론 잡(Cron Job)이 아닙니다. 그것은 합의 결정(Consensus Decision)입니다.
Chainlink Automation이 단순한 크론 잡이 아닌, OCR3 합의 메커니즘을 기반으로 작동하는 탈중앙화된 오라클 네트워크임을 설명합니다. 트리거 유형별 작동 방식과 보안을 위한 아키텍처 설계의 중요성을 다룹니다.
7월 3일0
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2026년의 5가지 새로운 LLM API 기능 (그리고 여전히 기다리고 있는 2가지)
LLM API의 최신 기술 트렌드인 프롬프트 캐싱, 백만 토큰 컨텍스트, 구조화된 출력 등 5가지 핵심 기능과 해결되지 않은 2가지 과제를 분석합니다. 에이전트 시스템 구축을 위한 실무적인 API 활용법과 비용 절감 전략을 다룹니다.
7월 3일0
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실시간 계층 구조 모델링을 위한 오픈 포맷 및 무료 웹 도구를 구축한 방법
전략 세션 중 실시간으로 조직 및 제품 구조를 모델링할 수 있는 오픈 포맷 ORGF와 웹 도구 구축 과정을 소개합니다. 기존 다이어그램 도구의 한계를 극복하기 위해 데이터 집계, 다양한 시각화 방식, AI 분석 용이성을 갖춘 모델링 환경을 제안합니다.
7월 3일0
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Anthropic의 새로운 Agent Toolkit이 Claude의 기업용 신뢰성을 높이는 방법
Anthropic이 Claude Managed Agents의 신뢰성과 성능을 높이기 위한 새로운 에이전트 툴킷을 출시했습니다. 자기 개선형 메모리인 'dreaming', 결과 기반 자기 수정인 'outcomes', 그리고 멀티 에이전트 오케스트레이션 기능을 통해 기업용 에이전트 구축의 난제를 해결합니다.
7월 3일0
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LangChain.js와 NestJS를 사용하여 AI 에이전트 구축하기: 전체 튜토리얼
NestJS와 LangChain.js를 결합하여 프로덕션 환경에서 안정적으로 동작하는 AI 에이전트 아키텍처를 구축하는 방법을 설명합니다. BullMQ를 활용한 비동기 작업 처리와 PostgreSQL을 이용한 대화 이력 관리 등 실무적인 구현 방식을 다룹니다.
7월 3일0
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EvalMaster: AI 에이전트 평가 (Evals)를 위한 실무 커리큘럼 구축
EvalMaster는 AI 에이전트의 성능을 체계적으로 측정하고 검증하기 위한 실무 중심의 교육 프로젝트입니다. Agno와 Pydantic 등을 활용하여 에이전트의 정확성, 도구 사용, 근거 제시 능력을 테스트할 수 있는 실행 가능한 Python 코드베이스를 제공합니다.
7월 3일0
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AI 에이전트 프롬프트: 코드 재앙을 방지하기 위한 가드레일 (Guardrails)
AI 에이전트가 프로젝트의 기존 패턴과 의존성을 준수하도록 돕는 CLAUDE.md 활용법을 다룹니다. 에이전트에게 명확한 컨텍스트를 제공하여 코드 품질 저하와 잘못된 추론을 방지하는 가드레일 구축 방법을 설명합니다.
7월 3일0
Dev.toAI 번역헤드라인
GEO 최적화란 무엇이며 왜 모든 브랜드가 2025년에 이를 필요로 하는가
전통적인 SEO를 넘어 AI 검색 엔진에서 브랜드 노출을 극대화하는 GEO(Generative Engine Optimization)의 개념과 필요성을 설명합니다. RAG 기술의 작동 원리를 바탕으로 AI가 정보를 인용하기 쉬운 콘텐츠 구조를 구축하는 전략을 제시합니다.
7월 3일0
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1일 차: 메모리를 사후 고려 사항으로 취급하는 것을 그만둔 날
AI 에이전트 구축 시 메모리 시스템을 사후에 추가하는 대신, 초기 설계 단계부터 통합하는 중요성을 강조합니다. Cognee를 활용하여 단순 벡터 검색을 넘어 지식 그래프 기반의 하이브리드 메모리 레이어를 구축하는 방법을 소개합니다.
7월 3일0
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Python으로 MCP 서버 구축하기 — 아키텍처, FastMCP, 그리고 프로덕션 코드
Anthropic이 도입한 Model Context Protocol(MCP)을 활용하여 Python 기반의 프로덕션급 MCP 서버를 구축하는 방법을 다룹니다. MCP의 아키텍처, JSON-RPC 2.0 기반의 작동 원리, 그리고 도구·리소스·프롬프트라는 세 가지 핵심 요소를 상세히 설명합니다.
7월 3일0
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당신의 게이트는 모델이 작성한 신호를 신뢰하고 있습니다. 단 한 번의 Write-Hop이 이를 증명합니다.
AI 에이전트의 승인 신호가 모델에 의해 오염될 수 있는 위험성을 'Write-chain taint lint' 개념을 통해 분석합니다. 모델이 작성한 데이터가 포함된 쓰기 체인을 추적하여 권한 부여 신호의 신뢰성을 검증하는 방법론을 제시합니다.
7월 3일0