Insights
AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
Dev.toAI 번역헤드라인
에이전트 결제 표준은 바인딩(Binding)이 아닌 캡(Cap)을 표준화하고 있다
에이전트 간 결제 프로토콜에서 단순한 지출 한도(Cap) 설정만으로는 보안 취약점인 '범위 확장'을 막을 수 없습니다. 이를 해결하기 위해 승인 위임과 결제 정보를 결합하는 '바인딩(Binding)' 기술의 표준화가 필요함을 강조합니다.
6월 30일0
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우리는 에이전트 프레임워크인 Kite를 오픈 소스로 공개했습니다. 프로덕션 에이전트를 구축하며 배운 점들을 소개합니다.
프로덕션 환경에서 안전하게 작동하는 에이전트 구축을 위한 오픈 소스 Python 프레임워크 Kite를 공개했습니다. LLM을 신뢰할 수 없는 존재로 간주하고 제어된 커널을 통해 행동을 검증함으로써, 규제 산업에서도 사용 가능한 높은 수준의 안전성과 관찰 가능성을 제공합니다.
6월 30일0
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AI 브라우저 에이전트가 잘못된 버튼을 클릭하는 것을 막은 방법
AI 브라우저 에이전트가 모호한 텍스트 설명 대신 Playwright의 접근성 스냅샷(accessibility snapshot)을 사용하여 정확한 요소를 클릭하도록 만드는 방법을 설명합니다. 모델이 생성한 자연어 설명의 불확실성을 해결하기 위해 접근성 트리 기반의 고유 참조(ref)를 활용하는 것이 핵심입니다.
6월 30일0
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코드 리뷰를 실제로 유용하게 만드는 10가지 AI 프롬프트
AI를 활용한 코드 리뷰의 품질을 높이기 위해 역할, 체크 항목, 제약 사항, 출력 형식을 포함한 구조적인 프롬프트 작성법을 제안합니다. 단순한 요청 대신 시니어 엔지니어의 관점을 반영한 구체적인 프롬프트를 통해 실질적인 버그와 보안 취약점을 찾아내는 방법을 다룹니다.
6월 30일0
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AI 에이전트에서 모두가 간과하고 있는 공급망 공격 벡터
AI 에이전트 보안의 핵심 위협이 프롬프트 인젝션을 넘어 공급망 공격으로 확장되고 있습니다. 오염된 설정 파일이나 리포지토리를 통해 에이전트의 권한을 악용하는 간접 프롬프트 인젝션의 위험성을 경고합니다.
6월 30일0
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팀원들이 실제로 사용할 AI 워크플로우(Workflow)를 구축하는 방법
실제 팀원들이 신뢰하고 사용할 수 있는 AI 워크플로우 구축 전략을 다룹니다. 단순 자동화를 넘어 업무 인수인계 지점 파악, 추론 과정의 가시화, 예외 상황 설계 및 기존 업무 환경과의 통합이 핵심입니다.
6월 30일0
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9,700만 건의 MCP 다운로드에도 여전히 부족한 프로덕션 플레이북: 내가 고생하며 배운 것들
MCP(Model Context Protocol)의 높은 다운로드 수에도 불구하고, 실제 프로덕션 환경 배포 시 발생하는 기술적 한계와 실패 모드를 분석합니다. 전송 확장성, 서버 디스커버리, 타임아웃 연쇄 반응 등 실무에서 직면하는 주요 문제점들을 다룹니다.
6월 30일0
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AI가 항상 같은 도구를 추천하는 이유와 실제로 승리할 수 있는 슬롯
AI 모델이 특정 도구를 반복 추천하는 이유는 제품의 우수성보다 훈련 데이터 내 언급 밀도에 기인함을 분석합니다. 이미 시장 점유가 확고한 '용접된 슬롯' 대신, 모델 간 답변이 갈리는 '열린 하위 작업'을 공략하여 새로운 카테고리를 선점하는 전략을 제시합니다.
6월 30일0
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AI 보조 개발을 덜 혼란스럽게 만들기 위해 일주일간 시도한 것들
AI 보조 개발을 활용해 로컬 앱을 구축하며 겪은 경험과 컨텍스트 관리의 중요성을 다룹니다. 단순 코딩을 넘어 사고, 구현, 리뷰를 분리하는 워크플로와 문서화를 통한 프로젝트 메모리 관리 전략을 제안합니다.
6월 30일0
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TS 코드 그래프 MCP 제작: 일반적인 질문에서도 토큰 사용량 10배 절감
TypeScript 컴파일러의 인덱스를 활용하여 코딩 에이전트에게 코드 그래프를 전달하는 MCP 도구인 @ttsc/graph를 소개합니다. 소스 본문 대신 구조적 인덱스만 전달함으로써 답변 품질은 유지하면서 토큰 사용량을 약 10배 절감합니다.
6월 30일0
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15명의 AI 페르소나 팀을 구축했습니다. 18일 만에 중단했습니다.
작성자가 Slack 내부에 15명의 AI 페르소나로 구성된 가상 팀을 구축하여 18일간 운영한 실험 기록입니다. 멀티 에이전트 시스템을 통해 동료가 있는 듯한 환경을 조성하려 했으나, 실질적인 가치 창출 없이 막대한 모델 호출 비용만 발생하여 중단했습니다.
6월 30일0
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에이전트(Agent) vs 로봇(Robots): 차이점은 무엇인가?
로봇과 AI 에이전트의 근본적인 차이점을 규칙 기반의 반복 작업과 목표 기반의 자율적 추론 관점에서 비교 분석합니다. 에이전트의 핵심 구성 요소인 추론, 도구, 행동을 설명하며 상황에 맞는 기술 선택 가이드를 제공합니다.
6월 30일0
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DeepSeek vs Qwen vs Kimi vs GLM: CTO를 위한 아키텍처 의사결정 가이드
CTO 관점에서 DeepSeek, Qwen, Kimi, GLM 등 중국계 AI 모델들의 비용 효율성과 성능을 비교 분석합니다. 각 모델의 특성에 따른 프로덕션 환경에서의 최적 활용 방안과 아키텍처 의사결정 가이드를 제공합니다.
6월 30일0
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나만의 AI 뉴스 요약 서비스 만들기: 개발자를 위한 튜토리얼
Python과 NewsAPI, LLM을 활용하여 개인화된 AI 뉴스 요약 서비스를 구축하는 개발 튜토리얼입니다. 뉴스 수집부터 관련성 필터링, LLM을 이용한 요약 및 자동화 배포 과정을 단계별로 안내합니다.
6월 30일0
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에이전트 루프에서의 GLM 5.2 도구 호출 (Tool Calls): 'OpenAI 호환'이 숨기고 있는 것
GLM 5.2 모델이 OpenAI 호환 API를 사용함에도 불구하고, 도구 호출(Tool Calls) 시 텍스트를 동시에 반환하는 독특한 동작 방식을 취함을 분석합니다. 이는 기존 OpenAI 스타일로 설계된 에이전트 루프에서 예기치 않은 오류를 발생시킬 수 있습니다.
6월 30일3
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ChatGPT를 차단해도 Shadow AI를 막을 수 없는 이유 (그리고 실제로 효과적인 방법)
기업 내 ChatGPT 차단이 Claude나 Gemini 같은 다른 AI 도구로의 전환을 유도하여 'Shadow AI' 문제를 심화시킨다는 점을 지적합니다. 단순한 네트워크 차단은 보안 쇼에 불과하며, 아키텍처 관점의 접근이 필요함을 강조합니다.
6월 30일0
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모델 성능이 좋다고 해서 당신의 AI 에이전트가 HIPAA를 준수하는 것은 아닙니다
AI 에이전트의 성능이 뛰어나더라도 시스템 아키텍처가 규제(HIPAA 등)를 준수하지 않으면 데이터 유출 위험이 큽니다. 에이전트의 도구 호출, 자율 행동, 메모리 관리 등 전 과정에서 보안 거버넌스를 구축하는 것이 필수적입니다.
6월 30일0
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APC는 프로젝트 계약을 정의하고, MCP는 도구 프로토콜을 정의합니다.
에이전트 도구 생태계에서 APC(프로젝트 계약)와 MCP(도구 프로토콜)의 역할 차이를 설명합니다. APC는 프로젝트의 컨텍스트를 정의하고, MCP는 외부 기능과의 통신 방식을 정의하여 계층을 분리합니다.
6월 30일0
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AI는 그럴듯하게 들리는 것은 무엇이든 조작할 수 있지만, 직접 확인할 수 있는 숫자는 조작할 수 없습니다.
생성형 AI가 만든 그럴듯한 텍스트(Slop)가 범람하는 시대에, 구체적이고 검증 가능한 데이터의 중요성을 강조합니다. 모델의 유창함보다는 실제 수치와 실패 사례 같은 '대가 없는 구체성'이 신뢰할 수 있는 AI 제품을 만드는 핵심 차별점임을 설명합니다.
6월 30일0
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API가 거버넌스의 경계입니다
AI 거버넌스의 핵심은 모델 내부의 가드레일이 아니라, AI의 추론과 조직의 상태 변경 사이의 경계인 API에 있다는 관점을 제시합니다. AI의 비결정론적 추론이 결정론적인 조직의 상태를 직접 수정하지 않도록 API를 통해 권한과 검증을 통제해야 함을 강조합니다.
6월 30일0