Insights
AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
Dev.toAI 번역헤드라인
실패하는 95%에 합류하지 않고 AI 에이전트(AI agents)를 통합하는 방법
AI 에이전트 프로젝트의 높은 실패율 원인이 모델 성능이 아닌 표준화되지 않은 프로세스에 있음을 지적합니다. 성공적인 에이전트 통합을 위해 워크플로 분석, 기준점 측정, 프로세스 표준화라는 단계적 접근법을 제안합니다.
6월 21일0
Dev.toAI 번역헤드라인
배운 내용을 계속 잊어버려서, AI 어시스턴트가 실제로 나를 가르치도록 만들었습니다
AI 어시스턴트가 단순히 정답만 제공하는 문제를 해결하기 위해, 사용자를 실제로 가르칠 수 있도록 설계된 CLI 도구 'Learn Anything'을 소개합니다. 이 도구는 지식 지도 구축 및 교육적 행동을 통해 사용자의 학습 효과를 극대화합니다.
6월 21일0
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Python은 나의 첫 번째 언어였습니다. 수년간 잊고 지냈지만, 다시 사용하여 코드 인텔리전스 엔진을 구축했습니다.
개발자가 대규모 코드베이스를 이해하기 위해 Python으로 구축한 로컬 우선 코드 인텔리전스 엔진 'N3MO'를 소개합니다. tree-sitter와 Postgres를 활용해 코드의 심볼과 관계를 파싱하고 콜 그래프를 구축합니다.
6월 21일0
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벡터 검색(Vector Search)과 RAG: 입문 가이드
개인적인 마크다운 노트를 활용하여 벡터 검색과 RAG 파이프라인을 구축한 입문 가이드입니다. 로컬 임베딩 모델과 sqlite-vec을 사용하여 데이터 청킹, 임베딩, 벡터 인덱싱 및 검색 과정을 실습하며 얻은 통찰을 공유합니다.
6월 21일0
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여섯 가지 문제와 여섯 가지 결정: sharp-mcp의 내부 작동 원리
C# 및 .NET 개발 환경에 특화된 로컬 MCP 서버인 sharp-mcp의 설계 원리와 아키텍처 결정 과정을 다룹니다. 범용 AI 코딩 도구의 한계를 극복하기 위해 Roslyn을 활용한 구조적 파싱과 캐싱 전략을 도입한 배경을 설명합니다.
6월 21일0
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리뷰 교훈 기록하기: 피드백 루프가 내 기억력에 의존하지 않도록 만든 방법
AI 에이전트의 검증 과정에서 발생하는 피드백 루프의 단일 장애점인 '사람의 기억력' 문제를 해결하는 방법을 다룹니다. 리뷰에서 발견된 누락 사항을 기록하고 자동화하는 '간극 로그(gap log)' 시스템을 통해 지속적인 개선을 구현하는 과정을 설명합니다.
6월 21일0
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당신의 AI 에이전트가 sudo 권한을 가지고 있습니다. 이를 회수하기 위한 도구를 만들었습니다.
AI 에이전트의 과도한 권한 남용을 방지하기 위해 최소 권한 원칙을 적용하는 CLI 도구인 AgentPerms를 소개합니다. MCP(Model Context Protocol) 환경에서 에이전트의 동작을 관찰하고, 필요한 권한만 추출하여 강제함으로써 보안 위협을 차단합니다.
6월 21일0
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설계 문서가 틀렸지만, AI는 그대로 믿었습니다
AI가 작성한 설계 문서의 수학적 오류가 구현과 리뷰 단계까지 그대로 전파되는 과정을 다룹니다. 설계 문서를 검증된 사실이 아닌 하나의 '주장'으로 취급하고, 인간의 건전성 검사(sanity check)가 필수적임을 강조합니다.
6월 21일0
Dev.toAI 번역헤드라인
그 커밋을 실제로 작성한 사람은 누구인가요... 당신인가요, 아니면 AI 에이전트인가요?
AI 에이전트가 작성한 코드와 인간이 작성한 코드를 구분하기 위해 커밋의 출처를 증명하는 Matrix Scroll 도구를 소개합니다. 이 도구는 서명된 JSON 봉투를 사용하여 행위자, 도구, 서명 정보를 Git 커밋에 포함하고 검증할 수 있게 합니다.
6월 21일0
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인간 검토자가 놓칠 수 있는 치명적인 버그를 찾아낸 AI 에이전트 구축기
GitLab Orbit의 지식 그래프를 활용하여 코드베이스 전반의 의존성을 추적하고 치명적인 버그를 탐지하는 AI 에이전트 'Tripwire' 구축 사례를 소개합니다. 단순한 코드 리뷰를 넘어 다운스트림 호출자와 보안 취약점까지 분석하여 위험 보고서를 생성합니다.
6월 21일0
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Claude Code 및 기타 AI 도구 전반에서 Obsidian을 활용하는 방법
AI 코딩 에이전트의 환각을 줄이기 위해 Obsidian을 활용하여 도구 간 컨텍스트를 관리하는 방법을 제안합니다. 단일 세션을 넘어 여러 AI 도구 간의 지식을 공유하고 장기 기억 허브로 구축하는 전략을 다룹니다.
6월 21일0
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왜 단순한 문자열 매칭이 로컬 RAG를 위한 Apple의 NLEmbedding을 이겼는가
Apple의 NLEmbedding을 활용한 로컬 RAG 시스템 구축 과정에서 발생한 검색 성능 문제를 다룹니다. 임베딩 모델의 낮은 유사도 점수와 무관한 파일이 더 높은 점수를 받는 현상을 분석하며, 단순 문자열 매칭의 필요성을 시사합니다.
6월 21일0
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분산된 정부 커뮤니케이션 내에서의 출처 증명(Attribution) 과제
정부 커뮤니케이션이 다양한 플랫폼과 AI 시스템으로 분산됨에 따라 정보의 출처와 권위를 증명하는 것이 어려워지고 있습니다. 이를 해결하기 위해 기계 판독 가능한 맥락적 신호를 보존하는 출처 증명(Attribution) 인프라의 필요성이 강조됩니다.
6월 21일0
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270M 모델이 이미 잘 작동한다면, 왜 7B 모델을 파인튜닝했을까?
동일한 뱅킹 의도 분류 작업을 위해 270M, 1.5B, 7B 모델을 각각 파인튜닝하여 비교한 실험 결과입니다. 쉬운 작업에서는 작은 모델이 효율적이지만, 복잡한 작업이나 대규모 서비스에서는 큰 모델의 확장성과 정확도가 중요함을 강조합니다.
6월 21일0
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LoRA: 1.5B 모델의 일부만 학습시켜 전체 파인튜닝 결과와 일치시키기
LoRA(Low-Rank Adaptation)를 사용하여 1.5B 모델의 일부 매개변수만 학습시켜 전체 파인튜닝과 유사한 성능을 내는 방법을 다룹니다. 메모리 부족 문제를 해결하기 위한 그래디언트 누적 및 체크포인팅 기법과 GPU 성능 측정 시 주의사항을 설명합니다.
6월 21일0
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직접 구축해 본 Agentic RAG 시스템 — 배운 점들 (LLM Zoomcamp 2026, Module 1)
LLM Zoomcamp 2026의 Module 1 과정을 통해 Agentic RAG 시스템을 직접 구축한 경험을 공유합니다. RAG 파이프라인 구축부터 minsearch를 활용한 인덱싱, 효율적인 문서 청킹, 그리고 함수 호출을 통한 에이전트화 과정을 다룹니다.
6월 21일0
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QLoRA: 16GB GPU에서 7B 모델 미세 조정하기 (5.4GB로 용량이 줄어들었습니다)
QLoRA를 사용하여 7B 모델을 16GB GPU 환경에서 효율적으로 미세 조정하는 방법을 설명합니다. 4비트 양자화(NF4)와 이중 양자화 기술을 통해 모델 메모리 점유율을 15GB에서 5.4GB로 획기적으로 줄이는 과정을 다룹니다.
6월 21일0
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Corrective RAG (CRAG): 검색 결과의 등급을 매기고 수정하라
Corrective RAG(CRAG)는 검색된 문서의 품질을 평가하여 답변 경로를 수정하는 기술입니다. 검색 결과가 부정확할 경우 웹 검색을 트리거하거나 지식을 정제하여 RAG의 고질적인 문제인 환각 현상을 방지합니다.
6월 21일0
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HoneyDrunk.Lore 구축하기: 나의 LLM 위키 및 데일리 뉴스 브리스트
Andrej Karpathy가 제안한 LLM 위키 패턴을 활용하여 개인용 지식 관리 시스템인 'HoneyDrunk.Lore'를 구축하는 방법을 소개합니다. 단순한 북마크나 RAG의 한계를 넘어, 에이전트가 마크다운 기반의 위키를 직접 업데이트하고 개념을 연결하는 워크플로우를 다룹니다.
6월 21일0
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코딩 에이전트의 핵심은 128줄의 Python입니다. 그래서 직접 처음부터 만들어 보았습니다.
코딩 에이전트의 핵심 원리를 이해하기 위해 128줄의 Python 코드로 구현한 오픈 소스 프로젝트를 소개합니다. 복잡한 스캐폴딩을 제외하고 LLM, 에이전트 루프, 도구 호출이라는 본질적인 엔진 구조를 직접 구현하며 작동 방식을 설명합니다.
6월 21일0