클릭 한 번으로 Hugging Face에서 Amazon SageMaker Studio로

Hugging Face 모델을 Amazon SageMaker Studio로 클릭 한 번에 연결하여 즉시 미세 조정하거나 배포할 수 있는 통합 기능이 출시되었습니다. 복잡한 AWS 설정 과정 없이 모델 컨텍스트를 유지하며 엔터프라이즈 환경으로 빠르게 전환할 수 있습니다.

루프 엔지니어링 (Loop Engineering): 신뢰할 수 있는 AI 애플리케이션을 구축하는 더 나은 방법

루프 엔지니어링은 LLM을 단발성 응답 도구가 아닌, 품질 기준을 충족할 때까지 스스로 평가하고 개선하는 반복적 프로세스로 활용하는 개발 패턴입니다. 이를 통해 환각 현상과 일관성 없는 출력을 해결하고 신뢰할 수 있는 AI 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.

LLM 비용 청구서에는 두 가지 측면이 있습니다. 두 가지를 모두 보여주는 원장을 만드세요.

RAG 시스템의 비용 추정이 실제 청구액과 차이가 나는 네 가지 주요 원인을 분석합니다. 단순 청크 계산을 넘어 에이전트 루프, 스캐폴딩 오버헤드, 출력 토큰 비용, 다중 호출 합성 문제를 고려한 정확한 비용 추적 방법을 제안합니다.

Open-Weight LLM API 통합: 엔드 투 엔드 개발자 가이드

Open-Weight LLM의 장점과 이를 애플리케이션에 통합하기 위한 엔드 투 엔드 개발 가이드를 제공합니다. Llama, Mistral 등 오픈 웨이트 모델의 활용 가치와 채팅 완성, 임베딩, 스트리밍 등 핵심 API 개념을 다룹니다.

Certified Agent Standard v0.1: 책임 있는 AI 에이전트를 위한 5가지 요구사항

책임 있는 AI 에이전트 운영을 위한 'Certified Agent Standard v0.1' 초안이 공개되었습니다. 이 표준은 AI 에이전트의 투명성, 책임 소재, 로그 기록, 긴급 중단 기능 등 5가지 핵심 요구사항을 정의합니다.

Polygon과 L2 스마트 컨트랙트의 차이점: 감사인이 발견하는, 프로토콜을 파산하게 만드는 요소들

Polygon과 같은 L2 및 사이드체인 배포 시 EVM 호환성만 믿고 보안 모델의 차이를 간과하면 심각한 자산 유출이 발생할 수 있습니다. 블록 타임스탬프, 시퀀서 동작, 브릿지 신뢰 모델 등 실행 환경의 고유한 특성을 반드시 고려해야 합니다.

LLM이 요청한 두 컬럼을 하나로 합쳤고, 평가(Eval)는 이를 오답으로 처리했습니다

Text-to-SQL 모델이 두 컬럼을 하나로 결합하여 반환할 경우, 실행 정확도(Execution accuracy) 평가기에서 오답으로 처리되는 문제를 다룹니다. 프롬프트에 명시적인 지시어를 추가함으로써 모델의 성능 저하 없이 평가 점수를 높이는 해결 방법을 제시합니다.

분산형 AI를 위한 자율 에이전트 네트워킹(Autonomous Agent Networking)의 이해

멀티 에이전트 시스템을 중앙 집중식 오케스트레이션 방식이 아닌, 에이전트 스스로 통신을 결정하는 자율 에이전트 네트워킹 관점에서 분석합니다. 탈중앙화된 설계를 통해 결함 허용 능력, 프라이버시, 확장성을 확보하는 공학적 원칙과 트레이드오프를 다룹니다.

GEO 최적화: AI 답변에서 인용되는 방법

AI 답변에 웹사이트가 소스로 인용되도록 하는 생성 엔진 최적화(GEO)의 개념과 중요성을 설명합니다. 기존 SEO와 달리 AI의 하위 질문 분해 과정(query fan-out)에 맞춰 명확한 정보를 제공하는 것이 핵심입니다.

2025년 비즈니스 자동화를 위한 n8n vs Zapier: 오케스트레이션 천장 프레임워크 (The Orchestration Ceiling

2025년 비즈니스 자동화의 핵심인 n8n과 Zapier의 아키텍처 차이를 분석합니다. 단순 작업 기반의 Zapier와 달리, n8n은 AI 에이전트, RAG, MCP 지원을 통한 에이전트 기반 오케스트레이션에 최적화되어 있습니다.

오늘의 해커톤 전에 동작 확인 자동화에 대해 조금 생각해 보았다

첫인상: OfficeCLI, AI 에이전트를 위한 오픈 소스 Microsoft Office 자동화 스위트 출시

OfficeCLI는 로컬 설치 없이 AI 에이전트가 Microsoft Office 파일을 읽고 쓸 수 있게 해주는 오픈 소스 도구입니다. 이 도구는 에이전트형 AI의 활용도를 높이는 동시에, 문서 기반의 프롬프트 인젝션 등 새로운 보안 위협을 초래할 수 있습니다.

Gemini API의 Managed Agents 확장으로 백그라운드 태스크 및 원격 MCP 대응

LLM에게 bash 터미널 권한을 부여하는 것이 두려운 이유

자율형 AI 에이전트에게 bash 터미널 권한을 부여할 때 발생하는 위험성과 이를 해결하기 위한 '즉각적인 체크포인팅' 개념을 제안합니다. 단순한 샌드박스를 넘어, 에이전트의 실수 시 파일 시스템을 즉시 롤백할 수 있는 Git 트리 방식의 워크플로우가 필요함을 강조합니다.

자율형 AI 에이전트 「업계 특화」(Gov·지자체, SaaS, EC) & RAG를 스크래치로 제작했습니다.

공통 엔진을 기반으로 업종별 프로파일(Gov, SaaS, EC)을 주입하여 특화된 성능을 내는 자율형 AI 에이전트와 RAG 시스템 구현 방법을 소개합니다. 업종별 검색 범위, 답변 엄격도, 에스컬레이션 로직 등을 차별화하여 실서비스 적용 가능성을 높였습니다.

그 경고, 정상 운전 중에 몇 번이나 울립니까? ── LLM의 자기 보고를 제로로 만들기까지의 2개 릴리스 (C3 v2.47.0 /

멀티 에이전트 프레임워크 C3(Claude Code Conductor)의 v2.47.0 업데이트 내용을 다룹니다. LLM의 선의에 의존하던 모델 배분(tier-routing) 방식을 도구 호출 가로채기(hook)를 통한 강제 주입 방식으로 전환하여 시스템의 신뢰성을 높였습니다.

Slack으로 요청하면 밤사이에 PR이 완료되어 있다——AI 자율 개발 파이프라인 구축 방법

Slack 연동을 통해 밤사이 PR(Pull Request) 생성을 자동화하는 AI 자율 개발 파이프라인 구축 방법을 소개합니다. 계획 수립, 비판적 리뷰, 보안을 위한 데이터 마스킹 및 컨테이너 격리 등 안정적인 운영을 위한 설계 원칙을 다룹니다.

구두쇠를 위한 AI 활용 - ChatGPT + Ticket Driven Development

코딩 에이전트의 비용 효율을 높이기 위해 ChatGPT를 활용하여 과제를 구체화하는 'Ticket Driven Development' 방법론을 소개합니다. 에이전트에게 작업을 넘기기 전, ChatGPT와 논쟁하며 요구사항을 정교하게 다듬고 Issue를 생성하는 과정을 다룹니다.

OCR 및 VLM을 위한 Eval 설계, 1년 동안 깨달은 것들

OCR 및 VLM 시스템의 성능을 측정하기 위한 Eval(평가) 설계 방법론과 지난 1년간의 경험을 공유합니다. AI 모델의 비결정론적 특성을 이해하고, 레이턴시, 비용, 품질의 균형을 맞추는 구조화된 평가 프로세스의 중요성을 다룹니다.

JADEPUFFER: 인간이 단 한 수의 조작도 하지 않은 '완전 자율형 랜섬웨어'의 실체