Insights
AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
Dev.toAI 번역헤드라인
LLM에 HTML을 입력하며 컨텍스트를 낭비하고 있었기에, 에이전트를 위한 Markdown 변환기를 만들었습니다
LLM 에이전트와 RAG 파이프라인의 토큰 비용을 절감하기 위해 HTML을 Markdown으로 변환하는 라이브러리 'markdown-for-agents'를 소개합니다. 불필요한 HTML 태그를 제거하여 토큰 사용량을 최대 93%까지 줄일 수 있습니다.
6월 25일0
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프로젝트 로그 #10: 스크린샷을 버리기로 했습니다. 그 이유는 다음과 같습니다.
스크린샷과 OCR 기반의 비전 시스템이 가진 해상도 및 렌더링 한계를 극복하기 위해 UI 계층 구조 검사(UI Hierarchy Inspection) 방식을 도입하는 과정을 다룹니다. ADB의 uiautomator dump를 활용하여 앱의 내부 설계도인 XML 데이터를 직접 추출함으로써 더 빠르고 정확한 에이전트 동작을 구현합니다.
6월 25일1
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운영 환경에서의 Qdrant: 퀵스타트 가이드가 알려주지 않는 10가지 주의사항
Qdrant 벡터 데이터베이스를 운영 환경에서 안정적으로 사용하기 위한 실무 가이드입니다. 페이로드 인덱싱, 유사도 측정 방식 선택, 컬렉션 설정의 불변성 등 데모 단계에서는 간과하기 쉬운 10가지 핵심 주의사항을 다룹니다.
6월 25일0
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구조화된 출력 (Structured Output): LLM이 산문이 아닌 실제 JSON을 반환하게 만드는 방법
LLM의 답변이 JSON 형식을 벗어나 산문이나 코드 펜스로 감싸지는 문제를 해결하는 '구조화된 출력(Structured Output)' 기술을 소개합니다. 모델이 데이터 타입을 엄격히 준수하여 JSON 파싱 오류를 방지하는 방법을 다룹니다.
6월 25일0
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답변할 가치가 있는 게시물을 찾기 위해 Reddit 답글 봇을 만들었지만, 게시 기능을 삭제한 이유
1인 개발자가 오픈 소스 프로젝트 홍보를 위해 Reddit 게시물을 필터링하는 자동화 스크립트를 구축한 과정과 시행착오를 다룹니다. 단순 키워드 매칭의 한계와 자동 게시 기능이 가져올 리스크를 분석하며 진정한 가치를 찾는 법을 공유합니다.
6월 25일0
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DBSCAN 밑바닥부터 구현하기: 밀도 기반 클러스터링 (노이즈 포함)
K-Means와 달리 클러스터 개수를 지정할 필요가 없는 밀도 기반 클러스터링 알고리즘 DBSCAN의 원리를 설명합니다. 핵심 점, 경계 점, 노이즈의 개념을 통해 임의의 형태를 가진 데이터를 효과적으로 분류하는 방법을 다룹니다.
6월 25일0
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오토인코더(Autoencoders) 설명: 압축 후 재구성
오토인코더의 핵심 원리인 인코더, 병목(bottleneck), 디코더 구조를 설명합니다. 데이터를 압축하고 재구성하는 과정을 통해 데이터의 본질을 학습하는 방법을 다룹니다.
6월 25일0
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AISlop 가이드: AI 생성 코드 스멜(Code Smells)이 프로덕션에 도달하기 전에 포착하는 방법 (2026)
AI 코딩 에이전트가 생성한 코드의 품질 저하 문제를 해결하기 위한 오픈 소스 CLI 도구인 AISlop을 소개합니다. 기존 린터가 잡아내지 못하는 AI 특유의 코드 패턴을 스캔하여 프로덕션 배포 전 결함을 방지합니다.
6월 25일0
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AI 에이전트는 유닛 테스트(Unit-Test)를 할 수 없습니다. 회귀 게이트(Regression-Gate)를 설정해야 합니다.
비결정론적인 AI 에이전트의 출력을 기존의 결정론적 유닛 테스트 방식으로 검증할 때 발생하는 문제점과 해결책을 제시합니다. 단순 문자열 일치 검사 대신 불변량(Invariants)을 확인하는 회귀 게이트(Regression-gate) 도입의 필요성을 강조합니다.
6월 25일0
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Web3 개발자를 위한 벡터 검색: Qdrant를 이용한 NFT 메타데이터 검색
Web3 개발자가 Qdrant와 FastEmbed를 사용하여 NFT 메타데이터에 의미론적 벡터 검색을 구현하는 방법을 소개합니다. 복잡한 설정 없이 Python 코드만으로 텍스트 기반의 정확한 일치 검색을 넘어 '분위기'와 같은 의미론적 검색을 구현할 수 있습니다.
6월 25일0
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AI 에이전트에게 Bedrock RAG 지식 기반 구축을 맡겨보았습니다: AWS Agent Toolkit이 잡아낸 2가지 실수
Amazon Bedrock Knowledge Base와 S3 Vectors를 활용하여 RAG 지식 기반을 구축하는 과정에서 발생할 수 있는 AI 에이전트의 실수를 AWS Agent Toolkit으로 해결하는 방법을 소개합니다. 에이전트가 잘못된 파라미터를 생성하거나 구식 서비스를 호출하는 문제를 방지하는 실무적인 가이드를 제공합니다.
6월 25일0
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나는 프로그래밍 언어를 만들고 있지만, 혼자서 키워나가는 것은 아니다
AI가 생성한 코드의 신뢰성을 검증하기 위한 새로운 프로그래밍 언어 LOOM을 소개합니다. LOOM은 컴파일러가 코드의 동작을 기계적으로 검사하여 AI의 오류를 방지하는 신뢰 계층 역할을 수행합니다.
6월 25일0
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내 트레이딩 봇은 4일 동안 거래 중이라고 말했다... 그는 거짓말을 하고 있었다
LLM 보조 암호화폐 트레이딩 봇 'ziom trader'의 실제 실행 과정에서 발생하는 데이터 불일치와 계층별 오류를 분석합니다. 백테스트(Shadow)와 실제 시장(Live) 사이의 격차를 관리하고, P&L의 귀속 문제를 해결하는 프레임워크를 다룹니다.
6월 25일0
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5분 만에 모든 MCP 서버 앞에 보안 게이트웨이 구축하기
MCP(Model Context Protocol) 서버의 보안 취약점을 해결하기 위한 오픈 소스 게이트웨이인 mcp-guard를 소개합니다. 인증, 속도 제한, 지출 한도 설정 및 감사 로그 기능을 통해 AI 에이전트의 안전한 도구 사용 환경을 구축할 수 있습니다.
6월 25일0
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The Weaver Stack: 안전한 LLM 에이전트를 위한 단일 계약 레이어
안전한 LLM 에이전트 구축을 위한 단일 계약 레이어인 'The Weaver Stack'을 소개합니다. 에이전트의 동작을 제어하고 보안을 강화하기 위한 구조적 접근 방식을 다룹니다.
6월 25일0
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AI 코딩 에이전트를 위한 기계적 강제 장치 구축 방법 — 그리고 프롬프트만으로는 부족한 이유
AI 코딩 에이전트가 실제 운영 환경에서 실패하는 원인은 지능 부족이 아닌 프로세스와 규율의 부재에 있습니다. 프롬프트에 의존하는 규칙 대신, 인프라 수준에서 실행되는 '기계적 강제(mechanical enforcement)'를 통해 에이전트의 상태와 제약 조건을 관리하는 하네스 아키텍처를 구축해야 합니다.
6월 25일0
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자동화된 설계자: Semantic Kernel을 사용하여 AI 스크립트를 자기 복제 자산으로 변환하기
단순한 AI 스크립트를 넘어, Microsoft Semantic Kernel과 Azure Durable Functions를 활용해 자율적으로 실행되고 유지되는 AI 에이전트 아키텍처 구축 방법을 다룹니다. 비즈니스 로직을 플러그인화하여 모델 변경에 유연하게 대응하고, 상태 관리를 통해 24/7 작동하는 시스템을 만드는 것이 핵심입니다.
6월 25일0
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에이전틱 시스템 위생(Agentic System Hygiene) — 고난을 통해 배우는 것들
자율 에이전트 시스템 운영 시 발생하는 통제 불능 상태와 주요 함정들을 실제 프로젝트 사례를 통해 분석합니다. 에이전트의 과도한 병렬 작업으로 인한 충돌 문제와 메모리 지속성이 변화에 저항하는 현상을 다룹니다.
6월 25일0
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Interactions API Gemini 모델 및 에이전트: 완전한 GA 가이드
Google이 Gemini 모델 및 에이전트를 위한 새로운 주요 인터페이스인 Interactions API를 정식 출시(GA)했습니다. 기존의 stateless 방식은 레거시가 되었으며, 서버 측 상태 유지와 도구 조합을 지원하는 새로운 아키텍처로의 전환이 필수적입니다.
6월 25일0
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LLM으로 SVG 최적화 도구를 만들고, 이후 LLM을 제거하여 컴파일했습니다
LLM을 활용해 SVG 최적화 로직을 설계한 뒤, 이를 결정론적 함수로 증류(distill)하여 비용 없이 실행 가능한 도구를 만드는 방법론을 소개합니다. 모델이 검증 도구를 사용할 때 성능이 극대화됨을 강조하며, 발견된 구조를 저렴한 코드로 컴파일하는 일반화된 접근법을 제안합니다.
6월 25일0