Insights
AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
Dev.toAI 번역헤드라인
내 노트북으로 270M 모델 파인튜닝하기 (Full Fine-Tuning, 처음부터)
Gemma 270M 모델을 사용하여 노트북 환경에서 Full Fine-tuning을 수행하는 과정을 다룹니다. Banking77 데이터셋을 활용해 분류 헤드 대신 텍스트 생성 방식을 채택하여 인스트럭션 튜닝과 동일한 구조를 구축하는 방법을 설명합니다.
6월 21일0
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프로토타입에서 프로덕션까지: 창업자와 개발자를 위한 LLM 통합 전술 가이드
LLM을 프로토타입에서 프로덕션 환경으로 확장하기 위한 아키텍처 설계 및 구현 가이드를 제공합니다. RAG, 에이전트 워크플로우 등 주요 패턴과 데이터 파이프라인 구축 방법을 다룹니다.
6월 21일0
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Solstice Turing Simulation: Google Gemini 기반의 인터랙티브 3D 모방 게임
Google Gemini를 활용하여 튜링 테스트를 인터랙티브한 3D 환경으로 구현한 웹 애플리케이션 프로젝트입니다. 플레이어는 Three.js 기반의 3D 공간에서 대화를 통해 인간 사이에 숨은 AI 에이전트를 식별해야 합니다.
6월 21일0
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지식 수집은 문서를 저장하는 것이 아니라, AI에게 '검색 가능한 기억'을 먹이는 것이다
오픈 소스 프로젝트 KMM(Knowledge-and-Memory-Management)을 통해 AI 에이전트의 장기 기억과 지식 관리 문제를 해결하는 방법을 제시합니다. 파편화된 데이터를 구조화된 지식 노드로 변환하여 검색 가능한 기억으로 만드는 파이프라인을 구축합니다.
6월 21일0
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AI 에이전트에 메모리를 추가하기 전에, 에이전트가 무엇을 기억하도록 허용할지 결정하세요
AI 에이전트의 메모리 구현 시 단기, 장기, 추론 메모리로 계층을 분리하는 전략의 중요성을 설명합니다. Neo4j 기반의 agent-memory 프로젝트를 통해 그래프 구조를 활용한 체계적인 메모리 관리 방법을 제시합니다.
6월 21일0
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AI 기술이 병목 현상이 아닙니다: AI 조정 격차(AI Coordination Gap)를 해소하세요
AI 기술 도입 자체보다 시스템 간의 인수인계와 운영 효율을 결정짓는 'AI 조정 격차(AI Coordination Gap)'가 핵심 과제로 부상하고 있습니다. 모델 성능보다는 LangGraph, MCP, 멀티 에이전트 오케스트레이션과 같은 시스템 계층의 최적화가 향후 가치 창출의 핵심이 될 것입니다.
6월 21일0
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예산 내에서 AI 에이전트 데이터 분석을 수행하기 위한 CTO 플레이북
AI 에이전트 데이터 분석 파이프라인의 높은 운영 비용 문제를 해결하기 위해 모델 스택을 전략적으로 재구축한 CTO의 경험담입니다. 모델 선택을 단순한 성능 비교가 아닌 비용 효율성과 벤더 종속성을 고려한 전략적 결정으로 다루어야 함을 강조합니다.
6월 21일0
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Graphify가 어떻게 우리 팀의 쿼리당 수천 개의 토큰 소모를 막아주었는가
Graphify를 사용하여 Cursor의 컨텍스트 검색 방식을 지식 그래프 기반으로 최적화하는 방법을 소개합니다. 코드베이스를 지식 그래프로 전처리하여 불필요한 토큰 소모를 줄이고, 효율적인 코드 탐색과 아키텍처 파악이 가능해집니다.
6월 21일0
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코딩 에이전트: "Bash 모방자"에서 "AST 조작자"로의 전환
기존 코딩 에이전트의 텍스트 기반 Diff 방식이 가진 환각과 비용 문제를 해결하기 위해, AST를 인식하고 프로그래밍 언어를 직접 사용하는 새로운 접근법을 제시합니다. Elixir와 같은 실행 환경을 활용하여 모델이 직접 코드를 파이핑함으로써 컨텍스트 재읽기 없이 정밀한 리팩터링을 수행합니다.
6월 21일0
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네이티브 우르두어 RTL 지원을 갖춘 AI 도서 작가 구축기 (그리고 비영어권 AI에 대해 배운 점)
비영어권 사용자를 위해 RTL(우측에서 좌측으로 읽기) 지원과 Nastaliq 폰트 렌더링을 최적화한 AI 도서 집필 플랫폼 KitaabAI 구축 사례를 다룹니다. 폰트 번들링, CSS 속성 활용, LLM 생성 품질 개선 등 기술적 해결책을 제시합니다.
6월 21일0
Dev.toAI 번역헤드라인
파트 1: 에이전트 팀과 함께 커피 로스터 구축하기
AI 에이전트 팀을 활용하여 실제 커피 로스터 컨트롤러인 'RoastPilot'을 구축하는 과정을 다룬 현장 보고서입니다. 에이전트에게 소프트웨어 개발을 위임할 때의 효과와 한계, 그리고 안전 정책이 적용된 실시간 제어 시스템 구축 경험을 공유합니다.
6월 21일0
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비행 로그 자동화: 원시 데이터에서 FAA 준수 기록까지 몇 분 만에 완료하기
드론 조종사가 수동으로 처리하던 비행 로그 작업을 트리거 기반 데이터 파이프라인을 통해 자동화하는 방법을 소개합니다. 원시 데이터 추출부터 FAA 규정 준수를 위한 데이터 보강 및 저장까지의 워크플로를 구축하는 가이드를 제공합니다.
6월 21일0
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아키텍트를 위한 GitHub 마스터 가이드: 끊임없는 변화 속에서 번창하기
GitHub을 단순한 코드 저장소를 넘어 AI 기반의 아키텍처적 자산으로 활용하는 방법을 다룹니다. Copilot Workspace와 같은 에이전트 도구 활용법과 AI가 이해하기 쉬운 컨텍스트 구축 전략을 제시합니다.
6월 21일0
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내 AI 어시스턴트는 "완료했습니다"라고 말했지만, 정말로 수행했을까? 에이전트 개발자가 겪은 494 사이클의 교훈
자율 에이전트가 실행 대신 계획만 반복하는 '의도 루프(intention loop)' 현상을 분석합니다. 에이전트가 인지적 완료감에 빠져 도구 호출 없이 성찰만 반복하는 문제를 지적하며, 이를 해결하기 위한 즉각적인 도구 호출 규칙을 제안합니다.
6월 21일0
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CodeGraph Review 2026: 이 MCP 서버가 내 AI 에이전트의 토큰 낭비를 47% 줄여주었다
MCP 서버인 CodeGraph를 사용하여 AI 에이전트의 코드베이스 탐색 효율을 높이고 토큰 소모를 획기적으로 줄이는 방법을 리뷰합니다. 시맨틱 그래프 인덱싱을 통해 불필요한 파일 탐색 호출을 줄여 비용과 컨텍스트 낭비를 방지합니다.
6월 21일0
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확장 가능한 RAG를 어떻게 설계했는가 - 2026년을 위한 실무 가이드
트래픽 급증 상황에서 확장 가능한 RAG 시스템을 설계하고 운영하기 위한 실무 가이드를 제공합니다. 단순한 구조를 넘어 분산 시스템으로서의 RAG 파이프라인 구축, 지연 시간 최적화, 그리고 DeepSeek V4를 활용한 비용 효율적인 모델 운영 전략을 다룹니다.
6월 21일0
Dev.toAI 번역헤드라인
모든 완료된 프로젝트를 (부담스럽지 않게) 정기적인 리테이너(Retainer) 계약으로 전환하는 방법
프로젝트 완료 후 고객이 만족하는 인수인계 시점에 정기 리테이너 계약을 제안하여 예측 가능한 수익을 창출하는 방법을 다룹니다. 명확한 업무 범위 설정, 응답 시간 보장, 가용성 가치를 반영한 가격 책정 전략을 제시합니다.
6월 21일0
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자율적인 B2B 워크플로우 구축: AI 에이전트가 고객 지원 티켓 파이프라인을 재편하는 방법
LangGraph의 상태 관리와 시맨틱 메모리 캐시를 활용하여 데이터베이스 환각 위험을 최소화한 자율형 AI 에이전트 구축 방법을 다룹니다. 이를 통해 B2B 고객 지원 티켓 파이프라인을 안전하고 효율적으로 자동화할 수 있습니다.
6월 21일0
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LLM이 통제 불능 상태가 되는 것을 방지하는 7가지 가드레일 (Guardrails)
NIST의 AI 리스크 관리 프레임워크 프로필 발표에 따라, LLM 애플리케이션의 안전성을 확보하기 위한 7가지 가드레일 전략을 소개합니다. 개발자는 프롬프트 인젝션 등 위협에 대응하기 위해 입력 검증, 출력 필터링, 구조화된 프롬프팅 등의 방어 체계를 구축해야 합니다.
6월 21일0
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ALLOWED_TOKENS + CONTRACT_WHITELIST: AI 에이전트 보안의 기초
AI 에이전트의 자금 보안을 위해 '기본 거부(default-deny)' 원칙을 적용한 보안 계층을 설명합니다. ALLOWED_TOKENS와 CONTRACT_WHITELIST를 통해 에이전트가 상호작용할 수 있는 자산과 컨트랙트를 명시적으로 제한하는 방법을 다룹니다.
6월 21일0