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AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
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블로그 10: Minecraft 모드 에이전트 - AI 에이전트가 스스로를 평가하게 만들고, 그 점수를 활용해 더 나은 전투 조언자로 개선하기
Minecraft 모드 내 AI 에이전트의 의사결정 품질을 측정하기 위한 평가 프레임워크 구축 과정을 다룹니다. 코드 기반의 결정론적 검증과 LLM-as-Judge 방식을 결합하여 에이전트의 전투 조언 성능을 개선하는 방법을 설명합니다.
3일 전0
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운영 온톨로지 (Operational Ontology): Palantir Foundry의 온톨로지 이면에 숨겨진 패턴
Palantir Foundry의 핵심 개념인 '운영 온톨로지(Operational Ontology)'를 소프트웨어 엔지니어링 관점에서 분석합니다. 일반적인 애플리케이션 개발 순서와 달리, 데이터를 먼저 통합하고 비즈니스 의미를 부여한 뒤 애플리케이션을 구축하는 역순 아키텍처 패턴을 설명합니다.
3일 전0
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Google Gemini, Dropbox, Zillow 및 Viator와 함께 연결된 앱 확장
Google Gemini가 Dropbox, Zillow, Viator와 같은 외부 서비스와 연결되는 '연결된 앱(connected-app)' 생태계를 확장합니다. 이를 통해 사용자는 Gemini 인터페이스 내에서 파일 관리, 임대 매물 투어 예약 등 실질적인 워크플로우를 수행할 수 있습니다.
3일 전0
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RevenueCat을 사용하는 대신 나만의 IAP 시스템을 직접 구축한 이유
RevenueCat 대신 직접 인앱 결제(IAP) 시스템을 구축하며 겪은 기술적 도전과 예외 케이스를 다룹니다. StoreKit 2를 활용한 서버 검증 방식과 클라이언트 구현 시 주의해야 할 보안 및 안정성 규칙을 설명합니다.
3일 전0
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GEO vs. SEO: AI 콘텐츠를 최적화하는 방법
SEO(검색 엔진 최적화)와 GEO(생성형 엔진 최적화)의 차이점을 분석하고, AI 답변 시스템에 인용될 수 있는 고품질 콘텐츠 제작 전략을 제시합니다. 단순한 문장 다듬기보다 구체적인 증거와 데이터를 기반으로 한 콘텐츠 구성의 중요성을 강조합니다.
3일 전0
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AI 에이전트 보안: 모델 유출 및 API 키 유출 방지
AI 에이전트가 도구 호출 및 외부 통신을 수행하며 발생하는 모델 및 API 키 유출 위험을 분석합니다. 비밀 정보 관리, 최소 권한 원칙 적용, 콘텐츠 격리 등 에이전트 시스템을 위한 구체적인 보안 전략을 제시합니다.
3일 전0
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Model Context Protocol (MCP)란 무엇인가?
Anthropic이 도입한 Model Context Protocol (MCP)은 AI 모델을 외부 도구, 데이터, 시스템과 연결하는 개방형 표준 인터페이스입니다. 이는 기존에 필요했던 복잡하고 비용이 많이 드는 맞춤형 통합(one-off integration) 문제를 해결합니다. MCP를 통해 AI 애플리케이션은 다양한 MCP 서버의 기능을 쉽게 발견하고 활용하여 '인상적인 모델'을 '실제 업무 수행 시스템'으로 전환할 수 있습니다.
3일 전0
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Foundry 구동을 위한 로컬 LLM 기반의 Function Calling: Fuzz, Read, Repeat
로컬 LLM(Qwen2.5-Coder)을 활용하여 Foundry 프레임워크 기반의 퍼즈 테스트를 자동화하는 에이전트 루프 구축 방법을 소개합니다. 도구 세트를 최소화하고 출력값을 절단(truncation)하는 설계 전략을 통해 작은 모델의 한계를 극복합니다.
3일 전0
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기업용 LinkedIn 페이지를 위한 멀티 에이전트 AI 구축 - 파트 6: Brief Agent 구축하기
멀티 에이전트 시스템에서 작성 에이전트의 부담을 줄이기 위해 정보를 구조화하는 Brief Agent 구축 방법을 설명합니다. 조사된 데이터와 비판 지점을 하나의 콘텐츠 브리프(Content Brief)로 통합하여 일관된 결과물을 생성하는 과정을 다룹니다.
3일 전0
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동일한 DeepSeek V4 Flash, 서로 다른 에이전트: 왜 런타임이 결과를 바꾸는가
동일한 DeepSeek V4 Flash 모델이라도 어떤 런타임 환경을 사용하느냐에 따라 에이전트의 성능이 크게 달라짐을 분석합니다. 모델 자체의 성능보다 프로토콜, 도구, 컨텍스트, 복구 능력을 포함한 전체 런타임 시스템의 결합이 작업 성공의 핵심임을 강조합니다.
3일 전0
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아무도 실제로 끝까지 마치지는 않지만, 당신은 시도해야 할 AI/ML 엔지니어 로드맵
AI/ML 엔지니어가 되기 위해 필요한 수학, 데이터 핸들링, 머신러닝, 딥러닝, 클라우드 기술을 단계별로 정리한 실전 로드맵입니다. 단순한 기술 나열이 아닌, 각 단계별로 직접 구현해봐야 할 구체적인 체크포인트를 제시합니다.
3일 전0
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Cron 스케줄링 기반의 Ollama 자율 에이전트
Ollama와 Python, Postgres를 활용하여 cron 스케줄링 기반의 자율 에이전트를 구축하는 방법을 소개합니다. 콘텐츠의 유해성을 검사하는 논란 게이트와 권한을 확인하는 크레딧 게이트를 통해 안전한 자동 게시 프로세스를 구현했습니다.
3일 전0
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프롬프트 템플릿이 제대로 작동하지 않는 이유와 해결 방법
프롬프트 템플릿이 확률적 시스템인 AI에서 왜 일관되게 작동하지 않는지 분석하고, 이를 해결하기 위한 실질적인 전략을 제시합니다. 경직된 구조 대신 모듈형 컨텍스트, 단계별 질문, 예시 제공을 통한 최적화 방법을 다룹니다.
3일 전0
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Gemini Spark, Mac 데스크톱에 음성 받아쓰기 및 즉석 재작성 기능 도입
Google이 Mac용 Gemini 네이티브 앱을 확장한 Gemini Spark를 발표했습니다. 음성 기반 초안 작성과 즉석 텍스트 재작성 기능을 통해 사용자의 데스크톱 워크플로 내에서 직접 AI 지원을 받을 수 있습니다.
3일 전0
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DeepSeek V4 Flash 활용법: 불확실한 상황을 위해 가장 강력한 모델을 아껴두는 방법
모델의 역량(Capability)과 성숙도(Maturity)를 구분하여 효율적인 AI 코딩 워크플로우를 제안합니다. 복잡한 설계와 문제 해결에는 강력한 모델을, 정의된 계획의 실행과 디버깅에는 DeepSeek V4 Flash와 같은 가벼운 모델을 사용하는 전략을 다룹니다.
3일 전0
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긴 ChatGPT 코딩 세션에서 컨텍스트를 관리하는 방법
ChatGPT를 활용한 긴 코딩 세션에서 컨텍스트를 효율적으로 관리하기 위한 전략을 소개합니다. 프로젝트 컨텍스트, 현재 작업, 재사용 가능한 프롬프트, 저장된 결과물을 네 가지 버킷으로 분리하여 관리하는 방법을 제안합니다.
3일 전0
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Dataverse MCP Server: 툴(Tool) 형태가 새로운 보안 경계입니다
Microsoft의 Dataverse MCP Server 발표를 통해 AI 에이전트 보안의 핵심인 '툴 형태(tool shape)'의 중요성을 다룹니다. MCP 프로토콜을 활용하여 에이전트가 임의의 쿼리 대신 검증된 스키마 기반의 툴을 호출하게 함으로써 보안 경계를 강화하는 방법을 설명합니다.
3일 전0
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Spring AI + Gemini: 코드 재작성 없이 Spring Boot 앱에 Google 모델 추가하기
Spring AI를 사용하여 Spring Boot 애플리케이션에 Google Gemini 모델을 통합하는 방법을 설명합니다. 코드 재작성 없이 설정만으로 모델을 교체할 수 있는 추상화 방식과 구조화된 출력(Structured Output) 활용법을 다룹니다.
3일 전0
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AI가 코드를 작성하는 시대에 코딩을 배우는 법
AI가 코드를 대신 작성해 주는 시대에 개발자가 가져야 할 학습 태도에 대해 다룹니다. 단순히 작동하는 코드를 '수집'하는 것에 그치지 않고, 실패의 과정을 통해 원리를 '배우는' 능력이 중요함을 강조합니다.
3일 전0
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원샷 초안(One-Shot Drafts)은 크론(Cron) 작성자를 더 안전하게 만든다
자동화된 콘텐츠 발행 시스템(Cron)에서 발생할 수 있는 통제 불능 상태를 방지하기 위해 '원샷 초안(One-Shot Drafts)' 모델을 제안합니다. 작성 단계와 실행 단계를 엄격히 분리하여 시스템의 신뢰성과 디버깅 용이성을 높이는 설계 패턴을 다룹니다.
3일 전0