Insights
AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
Dev.toAI 번역헤드라인
AI로 앱 구축하기: 실제로 효과가 있는 방법 (2026)
AI를 활용한 앱 개발의 두 가지 측면인 '개발 생산성 향상'과 '앱 내 AI 기능 구현'을 실무적 관점에서 분석합니다. Claude Code와 같은 도구가 보일러플레이트 작성 및 테스트 생성에는 효과적이지만, 아키텍처 결정과 같은 핵심 설계 영역은 여전히 인간의 판단이 필수적임을 강조합니다.
7월 2일0
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AI 에이전트에게 데이터베이스 접근 권한을 1034번 부여해 보았습니다. Text-to-SQL은 23번의 안전하지 않은 작업을 수행했지만
AI 에이전트의 데이터베이스 접근 시 발생하는 보안 문제를 해결하기 위해 SQL 프롬프트 대신 ORM 계층에서 안전성을 강제하는 'ormai'를 소개합니다. Text-to-SQL 방식의 취약점을 보완하여 SQL 인젝션을 방지하고 정책 기반의 런타임 제어를 제공합니다.
7월 2일0
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AI 에이전트에게 50ms SLA 체크포인트 엔진이 필요한 이유 (그리고 이를 구축한 방법)
프로덕션 환경의 AI 에이전트가 직면하는 체크포인팅 지연 문제를 분석하고, 이를 해결하기 위한 아키텍처를 제안합니다. 데이터베이스 쓰기 잠금으로 인한 성능 저하를 방지하기 위해 실행 스레드를 차단하지 않는 구조의 필요성을 강조합니다.
7월 2일0
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향후 90일 이내에 수명이 종료되는 15개의 AI 모델 — 전체 표
향후 90일 이내에 지원이 종료될 예정인 15개의 AI 모델 목록과 대응 방안을 안내합니다. 모델 ID 변경, 토크나이저 차이, 대체 모델의 비용 변화 등 개발자가 주의해야 할 기술적 리스크를 다룹니다.
7월 2일1
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지출 한도를 넘어: Azure의 LLM 워크로드를 위한 AI 비용 거버넌스 엔지니어링
Azure 환경에서 LLM 워크로드의 비용을 효과적으로 관리하기 위한 거버넌스 전략을 다룹니다. 단순한 지출 한도 설정을 넘어, 토큰 소비를 아키텍처 관점에서 관측하고 제어하는 엔지니어링 접근법을 제안합니다.
7월 2일0
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에이전트 스케줄링(Agent Scheduling)이 당신의 다음 인프라 문제가 되는 이유
AI 에이전트가 단순 챗봇을 넘어 디지털 작업자로 진화함에 따라, 에이전트 스케줄링이 핵심 인프라 과제로 부상하고 있습니다. 단순한 크론 잡을 넘어 상태 유지, 실행 간 조정, 실패 가시성을 보장하는 운영 인프라의 필요성을 강조합니다.
7월 2일0
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4가지 명령어로 AI 에이전트의 사각지대 점검하기
코딩 에이전트가 코드베이스의 의존성을 정확히 파악하는지 테스트하고 개선하는 4단계 절차를 소개합니다. 'sense' 도구를 활용해 로컬 인덱스를 구축하고 MCP를 통해 에이전트에게 구조적 정보를 제공함으로써 에이전트의 사각지대를 해소하는 방법을 다룹니다.
7월 2일0
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메시지 테이블이 없다고! 내가 만든 Claude 기반 챗봇의 데이터 모델링
Claude 기반 챗봇 Claudius를 구축하며 적용한 MongoDB 데이터 모델링 전략을 다룹니다. 관계형 DB의 정규화 방식 대신 애플리케이션의 액세스 패턴을 중심으로 한 문서 모델링의 중요성을 설명합니다.
7월 2일0
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코드 리뷰의 주요 목적은 유지보수가 어려운 코드를 찾는 것이다
코드 리뷰의 핵심 목적은 단순한 버그 탐지나 스타일 교정이 아닌, 유지보수가 어려운 코드를 식별하여 기술 부채를 줄이는 것입니다. 유지보수성을 우선시하는 리뷰 문화는 소프트웨어 비용을 절감하고 팀의 개발 속도를 높이는 데 필수적입니다.
7월 2일0
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Docusign이 NVIDIA Nemotron Parse를 통해 계약서 테이블 추출을 프로덕션 단계로 가져오는 방법
Docusign은 계약서 내 복잡한 테이블 데이터를 정확하게 추출하기 위해 NVIDIA Nemotron Parse 모델을 프로덕션 환경에 통합했습니다. 범용 VLM이 해결하기 어려운 병합된 셀이나 중첩된 레이아웃 문제를 특화된 시각-언어 모델로 해결하여 비즈니스 데이터 활용도를 높였습니다.
7월 2일0
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금융 데이터를 위한 MCP 서버 사용법
MCP 서버를 활용하여 금융 데이터 소스를 표준화된 프로토콜 엔드포인트로 변환하는 방법을 설명합니다. 이를 통해 Claude Code 사용자는 복잡한 맞춤형 통합 과정을 획기적으로 줄이고 규제 준수가 가능한 에이전트 기반 금융 시스템을 구축할 수 있습니다.
7월 2일0
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1개의 GPU에서 3개의 LLM 서빙하기 - OKE에서 Docker를 이용한 멀티 모델 추론 (Multi-Model Inference)
단일 GPU 환경에서 여러 LLM을 효율적으로 서빙하기 위한 기술적 방법을 다룹니다. vLLM의 LoRA 어댑터 활용법과 Ollama를 이용한 모델 로딩/언로딩 자동화 방식을 비교 설명합니다.
7월 2일0
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Context Gateway: AI 에이전트와 코드베이스 사이의 누락된 계층
AI 코딩 에이전트와 코드베이스 사이의 컨텍스트 오케스트레이션 계층을 구축했습니다. 의도 분류, 다중 소스 검색, 컨텍스트 순위 지정 및 토큰 압축 기능을 통해 효율적인 에이전트 운영을 지원합니다.
7월 2일0
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웹 분석 데이터 정제: Gemini AI를 활용한 봇 식별
Gemini AI를 활용하여 GA4 웹 분석 데이터에서 봇 트래픽을 식별하고 정제하는 엔드 투 엔드 파이프라인 구축 방법을 소개합니다. 전통적인 필터링 방식의 한계를 극복하기 위해 행동 기반의 AI 분류 아키텍처를 제안합니다.
7월 2일0
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PyPDFLoader, LlamaParse, Custom Regex — 인도 정부 PDF를 위해 모든 방법을 시도해 보았습니다. 실제로 작동한
인도 정부의 복잡한 PDF 문서를 처리하기 위해 다양한 파싱 도구를 테스트한 사후 분석 글입니다. LlamaParse와 같은 고성능 도구도 밀도 높은 법률 텍스트의 각주와 본문을 구분하지 못해 발생하는 RAG 환각 문제를 다룹니다.
7월 2일0
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AI가 우리의 Open PR을 36% 증가시켰습니다. 하지만 그것이 전부는 아니었습니다.
AI가 소프트웨어 인도 속도를 높여 Open PR을 36% 증가시켰으나, 엔지니어링 판단력의 중요성은 여전합니다. AI 도입으로 인해 코드 작성보다 명세 관리, 정확성 검증, 워크플로 정렬이 새로운 핵심 과제로 부상하고 있습니다.
7월 2일0
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100%에서 0%로: 로컬 35B 모델의 도구 호출(Tool-Calling) 스트레스 테스트 결과
로컬 35B 모델의 도구 호출(Tool-Calling) 능력을 테스트한 결과, 단순 태스크는 완벽히 수행하나 복잡한 에이전트 루프에서는 성능이 급격히 저하됨을 확인했습니다. 기존의 채팅 기반 평가 방식과 실제 에이전트 활용 방식 사이의 간극을 지적합니다.
7월 2일0
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기억에 의존하여 스킬을 작성하는 것을 멈추세요
AI 에이전트의 '스킬'을 작성할 때 인간의 기억에 의존하는 방식의 위험성을 경고합니다. 스킬은 단순한 프롬프트가 아니라 실제 에이전트 세션에서 추출된 증거와 패턴을 기반으로 체계화되어야 합니다.
7월 2일0
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OpenTalking: 실시간 AI 디지털 휴먼 대화 프레임워크
실시간 AI 디지털 휴먼 대화 구현을 위한 오픈 소스 프레임워크인 OpenTalking이 공개되었습니다. LLM, 음성 인식, TTS, WebRTC 등을 통합하여 실시간 대화와 비디오 생성을 지원하는 확장 가능한 스택을 제공합니다.
7월 2일0
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비트 수가 아닌 충실도 예산으로 임베딩 저장하기 — Go를 위한 손실 벡터 코덱
Go 언어를 위한 손실 벡터 코덱인 qdf를 소개합니다. 비트 수 대신 코사인 유사도와 같은 충실도 예산을 기준으로 임베딩 데이터를 압축하여 저장 공간을 최적화합니다.
7월 2일0