시계열 데이터 검증 시 발생하는 특징량 누수(feature leakage)의 위험성과 해결 방법을 다룹니다. 데이터 전처리 과정에서 전체 데이터를 사용하여 통계량을 계산하거나, 레이블 정보를 특징량에 직접 포함할 때 발생하는 오류를 경고합니다.

RAG 시스템에서 이미지 문서를 검색하는 다양한 기법을 조사하고 비교 실험했습니다. 단일 벡터 방식과 ColPali를 활용한 멀티 벡터 방식의 차이점을 분석하고, ViDoRe 벤치마크를 통해 검색 성능을 검증했습니다.

OpenAI의 Agents SDK에 도입된 Sandbox Agents는 에이전트의 실행을 격리된 Unix 환경으로 내보내 보안과 지속성 문제를 해결합니다. 파일 시스템, 셸, 패키지 설치 등을 지원하며, 작업 상태를 스냅샷으로 관리하여 사람의 검토 후 작업을 재개할 수 있는 워크플로를 제공합니다.

신입 3개월 차, AI와 함께 만든 '실시간 대전 타이핑 게임' ── 자체 제작 로마자 판정 엔진과 서버 권위 설계

신입 엔지니어가 AI를 페어 프로그래밍 파트너로 활용하여 실시간 일본어 타이핑 대전 게임을 개발한 사례입니다. WebSocket을 이용한 실시간 동기화와 치트 방지를 위한 서버 권위(Server Authority) 설계, 그리고 라이브러리 없이 직접 구현한 로마자 판정 엔진의 핵심 로직을 다룹니다.

【일본산 AI】 Sakana Fugu가 놀라운 이유 ―― 「멀티 에이전트를 ‘하나의 모델 API’로 판매한다’는 발상

Sakana AI가 출시한 Sakana Fugu는 여러 LLM을 하나의 API로 묶어 멀티 에이전트 오케스트레이션을 제공하는 서비스입니다. 시스템이 태스크에 맞춰 모델의 역할과 조합을 스스로 학습하여 최적의 성능을 구현합니다.

Google이 Gemini 3.5 Flash 모델에 'computer use' 기능을 내장 도구로 통합하여 공개 프리뷰를 시작했습니다. 기존의 별도 모델 호출 방식에서 벗어나 주력 모델 내에서 브라우저, 모바일, 데스크톱 환경을 직접 조작할 수 있게 되어 에이전트 개발의 효율성이 크게 향상되었습니다.

생성 AI를 활용해 기술 기사 초안을 작성할 때 발생하는 할루시네이션 문제를 방지하기 위한 역할 분담 가이드를 제시합니다. AI에게는 구조와 문장 정리를 맡기고, 인간은 사실 관계와 코드의 정확성을 검증하는 기계적 절차의 중요성을 강조합니다.

Mac M 시리즈에서 로컬 LLM을 구동하려면 Ollama / mlx-lm / vllm-mlx 중 무엇을 사용해야 하는가

Apple Silicon 환경에서 로컬 LLM을 구동하기 위한 세 가지 주요 도구인 Ollama, mlx-lm, vllm-mlx를 비교 분석합니다. 사용자의 목적에 따라 간편한 실행, 개발자용 라이브러리, 서버 구축 중 최적의 선택지를 제안합니다.

설문조사의 자유 기술형 답변을 AI로 분류할 때, 단순 프롬프팅보다 중요한 데이터 설계와 운영 체계에 대해 설명합니다. 설명 가능한 분석을 위해 답변 단위의 메타데이터를 보존하고, AI와 인간의 리뷰 과정을 분리하는 구조적 설계를 강조합니다.

Slack 알림과 실제 문의 대응 상태를 분리하여 관리해야 함을 강조합니다. 알림은 인지 메커니즘일 뿐이며, 대응 상태(response_status)를 별도로 설계하여 누락 없는 프로세스를 구축하는 방법을 제안합니다.

VectorDB를 활용한 RAG 구축 시 발생하는 데이터 신선도 유지의 운영적 어려움을 분석합니다. 트렌드 데이터처럼 실시간성이 중요한 경우, 인덱스 업데이트 대신 Tavily와 같은 검색 API를 활용해 최신 정보를 즉시 가져오는 방식의 효율성을 제안합니다.

AI 개발 프로세스에서 역할과 책임을 명확히 하기 위한 RACI 모델 활용법을 다룹니다. 데이터 선정부터 모델 검증까지 인간과 AI의 역할을 정의하여 의사결정 지연과 책임 소재 문제를 해결하는 방법을 제시합니다.

농업용 드론의 시비 작업에서 AI와 비행 제어 시스템 간의 역할 분담 및 연계 메커니즘을 설명합니다. AI는 경로 설계와 데이터 분석 등 고차원적 판단을 담당하고, 비행 제어 시스템은 물리적 모터 제어와 안정적 비행을 수행하는 구조를 다룹니다.

여러 개의 MCP 서버를 관리할 때 발생하는 설정 중복 문제를 해결하기 위해 MCPX 게이트웨이를 Docker로 셀프 호스팅하는 방법을 다룹니다. MCPX를 통해 에이전트와 서버 간의 연결 구조를 M×N에서 M+1+N으로 단순화하고, 도구 단위의 액세스 제어를 구현할 수 있습니다.

RAG 시스템에서 문서를 검색 가능한 형태로 만드는 핵심 요소인 임베딩과 벡터 데이터베이스의 역할을 설명합니다. 텍스트를 수치화하는 임베딩 모델과 이를 메타데이터와 함께 저장하는 벡터 데이터베이스의 차이점을 다룹니다.

AI 에이전트 평가 설계: 대화의 유창함이 아닌 행동과 결과를 테스트하라

엔터프라이즈 환경에서 AI 에이전트의 안전한 운용을 위한 실천적인 평가 설계 방식을 다룹니다. 단순한 대화 유창성을 넘어 도구 호출, 정책 준수, 비즈니스 적합성을 검증하기 위한 골든 시나리오 구축과 4가지 평가 축을 제안합니다.