Insights
AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
Dev.toAI 번역헤드라인
RAG vs Fine-Tuning: 실제로 어떤 것을 선택해야 할까요?
RAG와 파인튜닝의 차이점을 지식 격차와 동작 격차라는 기준으로 명확히 구분하여 설명합니다. RAG는 외부 지식 활용에, 파인튜닝은 모델의 동작 방식 최적화에 적합함을 강조합니다.
6월 29일0
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"오프라인 우선 (Offline-First)" AI의 윤리: 경쟁 우위로서의 개인정보 보호
사용자 데이터 보호를 위해 클라우드 대신 로컬에서 데이터를 처리하는 '오프라인 우선(Offline-First)' AI 아키텍처를 제안합니다. Rust 기반의 로컬 마스킹 파이프라인과 candle-core를 활용한 로컬 임베딩 모델을 통해 민감한 정보를 서버에 전송하지 않고도 AI 기능을 구현하는 방법을 다룹니다.
6월 29일0
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신뢰도(Confidence)는 모델이 스스로 입증할 수 없는 유일한 신호입니다
LLM을 활용한 이메일 분류 시스템에서 모델의 자체 신뢰도(confidence) 점수가 가진 구조적 한계를 분석합니다. 모델이 확신을 가지고 틀린 판단을 내릴 경우(confidently wrong) 발생하는 위험성과 이를 보완하기 위한 외부 입증자(corroborator)의 필요성을 다룹니다.
6월 29일0
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모델은 메모리가 필요하지 않습니다. 상황이 필요할 뿐입니다.
에이전트의 메모리 레이어가 모델의 지능을 직접적으로 향상시키지 않는다는 실험적 분석을 다룹니다. 메모리는 이미 모델이 가진 지식을 단순히 재회상하는 지연 시간만 늘리는 경우가 많으며, 특정 도메인 시퀀스 상황에서만 유효함을 보여줍니다.
6월 29일0
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H0 Hackathon를 위해 구축한 AI 기반 데이터베이스 스키마 탐색기
H0 Hackathon를 위해 개발된 SchemaLens는 PostgreSQL 스키마를 자동으로 탐색, 시각화 및 문서화하는 AI 기반 웹 도구입니다. 대화형 ERD, 스키마 건강 점수 산출, 그리고 자연어로 쿼리를 실행하는 AI 에이전트 기능을 제공합니다.
6월 29일0
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2026년을 위한 SaaS 설계: 자율 에이전트와 수직 계열화된 워크플로우로의 전환
2026년 SaaS 설계의 핵심은 단순 CRUD를 넘어 소프트웨어가 주요 운영자로 활동하는 자율 시스템으로의 전환입니다. AI 에이전트 중심의 워크플로우를 구축하기 위해 LLM, RAG, 도구 호출 API를 활용한 아키텍처 설계가 중요해지고 있습니다.
6월 29일0
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VS Code Marketplace 퍼널은 고장 났습니다. 15일 동안 443건의 획득(Acquisition)을 통해 배운 점
VS Code 확장 프로그램인 Freebird AI 출시 후 15일간의 데이터를 분석하여 마켓플레이스의 발견(Discovery) 문제를 다룹니다. 높은 전환율에도 불구하고 낮은 노출로 인한 병목 현상을 확인하며, 마켓플레이스 알고리즘의 한계를 설명합니다.
6월 29일0
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하나의 에이전트인가, 다섯 개인가? AI 코더 팀을 운영하며 배운 점
AI 에이전트 팀을 운영할 때 단순히 에이전트 수를 늘리는 것이 아니라, 작업의 독립성을 기준으로 구조화하는 것이 중요함을 설명합니다. 작업이 서로 의존적이라면 병렬 처리가 아닌 파이프라인 구조를 가져야 효율적입니다.
6월 29일0
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나는 MCP 서버를 맹목적으로 설치하는 것을 그만두었다. 여기 나의 5분 검증 체크리스트가 있다.
MCP(Model Context Protocol) 서버 설치 시 발생할 수 있는 보안 위험을 경고하며, 안전한 사용을 위한 5분 검증 체크리스트를 제안합니다. MCP 서버는 단순 플러그인이 아니라 사용자의 권한으로 실행되는 코드임을 강조합니다.
6월 29일0
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장소나 항공편을 환각(Hallucination)하지 않는 AI 여행 플래너를 만든 방법
AI 여행 플래너 Rotavi를 구축하며 LLM의 환각 문제를 해결하기 위해 추론과 사실을 분리하는 아키텍처를 설계했습니다. LLM은 여행의 구조(Skeleton)만 생성하고, 실제 장소와 항공편 정보는 권위 있는 API를 통해 채우는 방식을 사용합니다.
6월 29일0
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CacheWeaver: Prefix-Cache 재사용을 위해 RAG 증거를 재정렬하는 기술
CacheWeaver는 RAG 시스템의 TTFT를 단축하기 위해 검색된 증거 청크의 순서를 재정렬하는 기술입니다. KV prefix cache 재사용을 극대화하여 엔진 수정 없이도 추론 효율을 높이는 프롬프트 계층 방법론을 제안합니다.
6월 29일0
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OfficeAgent.NET 0.2를 통해 MCP 기반의 모든 AI 에이전트에서 SharePoint Word 문서 편집하기
OfficeAgent.NET 0.2가 출시되어 MCP(Model Context Protocol)를 통해 모든 AI 에이전트가 Word 문서를 편집할 수 있게 되었습니다. 이번 업데이트에는 SharePoint 문서 제공자가 추가되어 클라우드 환경에서의 직접적인 문서 작업이 가능해졌습니다.
6월 29일0
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에이전트 워크플로를 하드코딩하지 마세요 (혹은 하지 마세요): 개발자를 위한 Supervisor Delegation 가이드
LLM 에이전트 구축 시 하드코딩된 라우팅과 Supervisor 위임 방식 사이의 트레이드오프를 분석합니다. 상황에 맞는 적절한 에이전트 워크플로 설계 전략을 제시합니다.
6월 29일0
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AI에게 정답을 묻는 것을 멈추세요. 대신 증거가 준비되었는지 물으세요.
AI 에이전트가 단순히 정답을 생성하는 것을 넘어, 생성된 답변의 증거 준비 상태를 검증하도록 돕는 Agenda Intelligence MD를 소개합니다. 이 도구는 불확실성이 높은 의사결정 환경에서 AI가 생성한 정보의 신뢰성을 진단하고 구조화된 검토 패킷을 제공합니다.
6월 29일0
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MCP + A2A: 인지하지 못하더라도 당신은 두 개의 통합 계층을 구축하고 있습니다
에이전트 시스템 구축 시 필수적인 두 가지 통합 계층인 MCP와 A2A의 역할과 상호 보완성을 설명합니다. MCP는 데이터 소스 연결을 표준화하고, A2A는 에이전트 간 상호작용을 담당하며, 이들의 전략적 통합이 중요함을 강조합니다.
6월 29일0
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LLM에 전달하기 전 검색 결과(Search Results)를 정제하는 방법
LLM 애플리케이션 구축 시 검색 API(SERP)의 가공되지 않은 데이터를 그대로 사용하면 토큰 낭비와 성능 저하를 초래합니다. 본 글에서는 Python을 사용하여 검색 결과를 정제하고 정규화하여 LLM에 최적화된 컨텍스트를 제공하는 실용적인 패턴을 제안합니다.
6월 29일0
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🧩 Runtime Snapshots #18 - 구조화된 런타임 인지 (Runtime Perception): 에이전트에게 부족한 계층
브라우저 에이전트가 겪는 실패의 근본 원인이 모델의 성능 부족이 아닌, 잘못된 데이터 표현(representation)에 있음을 지적합니다. 스크린샷, 접근성 트리, DOM만으로는 에이전트가 실제 웹 애플리케이션의 동적인 상태를 온전히 인지하기 어렵다는 점을 강조합니다.
6월 29일0
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색인되었지만 보이지 않는 상태: 모두가 간과하는 AI 검색/SEO의 절반 (실제 Search Console 데이터)
AI 검색 엔진(ChatGPT, Perplexity 등) 시대에 맞춰 웹사이트가 인용되기 위한 최적화 전략을 다룹니다. 단순히 색인되는 것을 넘어, 답변 엔진이 정보를 추출하기 쉬운 구조로 콘텐츠를 설계하고 권위를 쌓는 구체적인 방법을 제시합니다.
6월 29일0
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코딩 에이전트에게 필요한 것은 더 나은 매너가 아니라 파일 경계(File Boundaries)입니다
코딩 에이전트의 신뢰성 문제는 프롬프트 기반의 가이드라인이 아닌, 물리적인 파일 경계(File Boundaries)를 통해 해결해야 합니다. 민감한 파일과 자격 증명에 대한 접근을 런타임 수준에서 강제하는 액세스 제어의 중요성을 강조합니다.
6월 29일0
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복리 자산의 해부학: 실제로 필요한 것을 구축하는 방법
에이전트 생태계에서 단순한 생성물을 넘어 수요가 증명된 가치 있는 제품을 구축하는 방법론을 제시합니다. 데이터 기반의 격차(Gap) 식별과 에이전트 간의 능동적 통합(Swarm Vote)을 통해 실질적인 자산을 만드는 프로세스를 설명합니다.
6월 29일0