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AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
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AI 에이전트에 웹 검색 도구 추가하기 | Tool Calling 설명 | Microsoft Foundry AI 에이전트 튜토리얼 #6
Microsoft Foundry를 사용하여 AI 에이전트에 웹 검색 도구를 추가하는 방법을 다루는 튜토리얼입니다. Tool Calling의 개념을 설명하고 에이전트의 기능을 확장하는 과정을 안내합니다.
6월 24일0
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역방향 비대칭성: 해커를 차단하는 대신 질식시키는 이유
전통적인 차단 방식 대신 공격 AI를 속이고 자원을 고갈시키는 '역방향 비대칭성' 보안 전략을 소개합니다. HADES 아키텍처를 통해 공격자의 AI 학습 데이터를 오염시키고, CPU 리소스를 제한하여 공격자의 경제적 비용을 극대화하는 방식을 제안합니다.
6월 24일0
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RAG만으로는 부족한 이유: 인지적 연속성을 위한 RationaleVault 구축하기
기존 RAG 시스템이 정보 검색에 치중하여 작업의 연속성을 유지하지 못하는 한계를 지적합니다. 이를 해결하기 위해 결과뿐만 아니라 결정의 근거와 추론 과정을 저장하는 'RationaleVault' 아키텍처를 제안합니다.
6월 24일0
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에이전트에게 보안 경계가 필요한 이유: 이제는 선택이 아닌 필수입니다
AI 에이전트 배포 시 발생할 수 있는 보안 경계 및 권한 관리의 중요성을 다룹니다. 에이전트의 간접적이고 승수적인 실행 특성으로 인해 기존 API 권한 제어만으로는 부족하며, 최소 권한 원칙과 거버넌스 구축이 필수적임을 강조합니다.
6월 24일0
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Voicerr의 10배 가격 인상: AI 콜링 에이전시를 위한 마이그레이션 플레이북
Voicerr의 급격한 가격 인상으로 인해 음성 AI 래퍼(Wrapper) 서비스의 구조적 결함이 드러나고 있습니다. 본 기사는 에이전시들이 VAPI나 Retell 같은 인프라에 직접 연결하여 리스크를 관리하고 마이그레이션하는 전략을 다룹니다.
6월 24일0
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"평행 우주" 아키텍처: AI를 활용한 P1 장애 자동 복구
Amazon Aurora Fast Clone, AWS Step Functions, Amazon Bedrock을 결합하여 장애 발생 시 자동으로 복구 환경을 구축하는 '평행 우주' 아키텍처를 소개합니다. AI 에이전트가 프로덕션 환경을 복제하여 안전하게 수정 코드를 테스트하고 검증하는 자율적 장애 대응 프로세스를 다룹니다.
6월 24일0
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Microsoft Agent Framework 멀티모달 에이전트: 이미지, PDF 및 제공자 간의 차이점
Microsoft Agent Framework를 활용하여 이미지, PDF 등 멀티모달 콘텐츠를 에이전트에 전달하는 방법과 주의사항을 다룹니다. 프레임워크의 콘텐츠 표현 능력과 실제 모델/제공자의 처리 능력 사이의 차이점을 이해하는 것이 핵심입니다.
6월 24일0
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GGUF 설명: LLM을 당신의 노트북에서 실행하게 만든 파일 형식
GGUF는 모델 가중치, 토크나이저, 아키텍처 메타데이터를 하나의 바이너리 파일로 통합한 형식입니다. 양자화 기술을 통해 모델 크기를 줄여 소비자용 하드웨어에서도 효율적인 로컬 실행을 가능하게 합니다.
6월 24일0
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노코드 에이전트에서 노프롬프트 에이전트로 전환하게 된 과정
기술 지식이 없는 중소기업 사용자들이 프롬프트 엔지니어링에 어려움을 겪는 문제를 해결하기 위해, 기존의 노코드 방식에서 '노프롬프트' 방식으로 전환한 과정을 다룹니다. 사용자가 추상적인 지침을 작성하는 대신 실제 대화 내용을 바탕으로 피드백을 남기면 에이전트가 이를 반영하도록 설계했습니다.
6월 24일0
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AI 에이전트에게 셸 명령 실행 권한을 주는 것은 내 컴퓨터에 RCE를 허용하는 것입니다. 저는 Docker가 아닌 커널로 이를 해결했습니다.
AI 에이전트에게 셸 실행 권한을 부여할 때 발생하는 RCE 보안 위험을 해결하기 위해, Docker 대신 커널 수준의 격리 기술을 사용하는 방법을 제안합니다. 저자는 콜드 스타트 문제를 해결하고 프로세스 단위의 세밀한 제어를 위해 macOS의 Seatbelt, Linux의 Landlock/seccomp 등을 통합한 Skarn 도구를 구축했습니다.
6월 24일0
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Interactions API Gemini 모델 및 에이전트: 무엇이 바뀌었으며 언제 마이그레이션해야 하는가
Google의 Interactions API가 정식 출시되면서 Gemini 모델과 에이전트를 위한 새로운 기본 인터페이스가 등장했습니다. 기존의 stateless 방식 대신 서버 측 상태, 메모리, 에이전트 실행을 통합 관리하여 기존 오케스트레이션 프레임워크의 구조적 변화를 예고합니다.
6월 24일0
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2026년 스타트업들이 선택하고 있는 5가지 개발 애플리케이션
2026년 스타트업들이 제품 구축을 위해 선택하는 5가지 주요 개발 애플리케이션 플랫폼을 분석합니다. 단순 프로토타입 제작을 넘어 코드 소유권과 네이티브 배포 가능 여부가 플랫폼 선택의 핵심 기준이 되고 있습니다.
6월 24일0
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AI가 당신이 검토하는 속도보다 더 빠르게 코드를 작성합니다. 이제 어떻게 해야 할까요?
AI 에이전트의 코드 생성 속도가 인간의 검토 속도를 앞지르면서 발생하는 병목 현상과 신뢰 문제를 다룹니다. 위험도와 검증 증거의 강도에 따라 검토 수준을 차등화하는 '단계별 차등 검토 권한(GRA)' 개념을 제안합니다.
6월 24일0
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n8n과 로컬 LLM (Ollama)을 활용한 온라인 스토어 카탈로그 동기화 유지 방법
n8n과 Ollama를 활용하여 온라인 스토어의 제품 카탈로그를 자동으로 동기화하는 시스템 구축 사례를 소개합니다. 비정형 데이터를 정규화하고, LLM과 결정론적 검사를 결합하여 재고 및 가격 정보를 최신 상태로 유지합니다.
6월 24일0
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Issue-Orchestrator: 코딩 에이전트를 위한 소프트웨어 엔지니어링 컨트롤 플레인 (Control Plane)
Issue-Orchestrator는 코딩 에이전트가 대규모 시스템을 관리할 수 있도록 돕는 소프트웨어 엔지니어링 컨트롤 플레인입니다. 단순한 프롬프트 지시를 넘어, 사용자가 정의한 아키텍처와 테스트 표준을 에이전트 워크플로 내에서 강제하고 검증하는 구조를 제공합니다.
6월 24일0
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모두가 복제한 OpenAI API는 OpenAI가 권장하는 것이 아닙니다
업계 표준처럼 사용되는 'OpenAI 호환' API 형식이 실제로는 OpenAI가 권장하는 최신 방식과 다를 수 있음을 설명합니다. 기존의 Chat Completions API와 새롭게 도입된 Responses API의 차이점을 분석합니다.
6월 24일0
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commait: 내장된 diff 압축 파이프라인을 갖춘 AI 생성 git 커밋 메시지
commait은 스테이징된 diff를 분석하여 Conventional Commit 형식의 메시지를 자동으로 생성해주는 CLI 도구입니다. 토큰 예산 설정과 단계별 diff 압축 파이프라인을 통해 비용 효율적이고 정확한 메시지 생성을 지원합니다.
6월 24일0
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Chain-of-Verification: LLM이 스스로 사실 관계를 확인하게 만드는 방법
LLM의 환각 현상을 줄이기 위해 모델이 스스로 답변을 검증하고 수정하는 Chain-of-Verification(CoVe) 프롬프팅 패턴을 소개합니다. 초안 작성, 검증 질문 계획, 독립적 검증, 최종 수정의 4단계 과정을 통해 답변의 정확도를 높입니다.
6월 24일0
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LLM 데모에서 의료용 AI 에이전트로 전환하는 방법: 개발자가 모델 주변에 구축해야 할 것들
단순한 LLM 데모를 넘어 실제 의료 환경에서 작동하는 AI 에이전트를 구축하기 위한 아키텍처 설계 가이드를 제공합니다. 데이터 흐름 매핑, PHI(개인 건강 정보) 경계 설정, 보안 중심의 권한 부여 등 운영 환경에서 필수적인 고려 사항을 다룹니다.
6월 24일0
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내가 AI 여행 플래너를 구축하며 배운 점과 실수했던 부분들
Gemini를 활용한 AI 여행 플래너 Kartografer 구축 과정에서의 설계 원칙과 시행착오를 다룹니다. 데이터 무결성을 위한 상태 관리, AI의 직접적인 데이터 수정 방지 전략, 긴 일정 생성을 위한 청크 단위 처리 방식을 설명합니다.
6월 24일0