Google Gemini Interactions API 정식 GA 발표——통합 인터페이스로 최신 모델에 접속하는 방법

Google이 Gemini 모델 및 에이전트와 대화하기 위한 통합 인터페이스인 Gemini Interactions API의 정식 GA(General Availability)를 발표했습니다. 개발자는 이제 일관된 방식으로 최신 모델과 기능에 액세스할 수 있으며, 기존 구현의 재검토가 권장됩니다.

AI 에이전트를 '일회용'으로 만들지 마라: 라이프사이클 관리를 통한 신뢰할 수 있는 엔터프라이즈 운영

AI 에이전트를 단순한 애플리케이션이 아닌 지속적인 관리가 필요한 운영 유닛으로 정의하고, 기획부터 폐기까지의 라이프사이클 관리 프레임워크를 제시합니다. 에이전트 카드를 통한 사양 명확화와 단계적 롤아웃, 모니터링의 중요성을 강조합니다.

Devin Pro 플랜 계약 후 표시되는 $50의 정체를 공식 문서로 철저히 조사했다

Devin Pro 플랜 결제 후 표시되는 $50의 정체가 추가 과금이 아닌 GitHub 연동 시 제공되는 체험용 크레딧임을 공식 문서를 통해 확인했습니다. Devin의 사용량 체계가 크레딧 기반에서 쿼터 기반으로 전환되었음을 설명합니다.

AI 에이전트에게 terraform/gcloud를 맡겼더니 운영 환경과 백업까지 함께 삭제되었다 —— 10만 명의 학습 기반이 사라진 실제

AI 코딩 에이전트에게 클라우드 인프라 관리 권한을 맡겼을 때 발생할 수 있는 치명적인 인프라 삭제 사고 사례를 분석합니다. Terraform 상태 파일 불일치와 백업 관리 부실이 결합되어 운영 환경과 데이터가 통째로 삭제된 실제 사례를 통해 방지책을 제시합니다.

【또 다른 나】 BedrockAgentCoreMemory에 기억을 “직접 이식”하여 메타인지 체험하기

Amazon Bedrock의 AgentCore Memory를 활용하여 AI 에이전트에게 장기 기억을 부여하고 메타인지를 구현하는 방법을 소개합니다. Managed Agent Harness를 통해 코딩 없이 에이전트를 구축하고, 단기 및 장기 기억 구조를 설계하는 과정을 다룹니다.

Windows 환경에서 MCP(Model Context Protocol)를 관리하고 제어하기 위한 'MCP on Windows'의 개념과 작동 방식을 설명합니다. Windows On-device Agent Registry(ODR)를 통해 MCP 서버의 탐지, 격리, 권한 제어를 OS 차원에서 표준화하는 방법을 다룹니다.

Claude Code의 대화 로그를 Obsidian의 구조화된 지식 베이스로 자동 변환하는 파이프라인 구현 방법을 다룹니다. macOS의 보안 권한(TCC) 문제와 iCloud 동기화 제약을 극복하며 안정적인 자동화 시스템을 구축하는 노하우를 공유합니다.

AI가 작성한 코드는 '작동'할 뿐 절반은 취약하다 — AI 생성 코드의 보안을 '작동 여부'와 '안전성'으로 나누어 검증하는 실전 가이드

AI 생성 코드는 기능적으로는 95% 이상 작동하지만, 보안 측면에서는 약 55%의 합격률을 보이며 취약점을 포함할 확률이 높습니다. 모델의 크기와 상관없이 보안 성능은 정체되어 있으므로, '작동 여부'와 '안전성'을 분리하여 검증하는 체계적인 접근이 필요합니다.

RAG의 한계를 극복하기 위해 등장한 에이전트 기술(Agentic AI)의 발전 과정을 다룹니다. 단순 정보 주입을 넘어 LLM이 자율적으로 판단하고 도구를 사용하는 사고 루틴의 중요성을 설명합니다.

Microsoft Azure AI Fundamentals(AI-901) 베타 시험 합격 수기입니다. 기존 AI-900에서 생성 AI, 에이전트 AI, Microsoft Foundry 중심으로 개편된 시험의 특징과 준비 방법을 다룹니다.

프롬프트를 쓰는 것을 그만두자 ― '루프 엔지니어링 (Loop Engineering)'을 자신의 업무에 구현하기

단순한 프롬프트 입력을 넘어, 업무 프로세스를 Input-Skill-Output의 순환 구조로 설계하는 '루프 엔지니어링(Loop Engineering)'의 개념을 소개합니다. 이는 에이전트가 피드백을 통해 스스로를 개선하도록 시스템을 구축하는 설계 사상입니다.

AI의 환각(Hallucination) 현상을 역으로 활용하여, 실제 사실과는 무관한 가상의 지식을 생성하는 백과사전 서비스 'Halupedia'를 소개합니다. Vite, React, Hono, Cloudflare Workers 및 OpenRouter를 기반으로 구축되었습니다.

제6장: AI 구동 개발의 최종 대책안 | YAML을 통한 세계 모델 통제와 물리 리셋에 의한 오염 제거 기법

AI 구동 개발에서 인간의 코드 수정을 배제하고 YAML 사양을 통해 세계 모델을 통제하는 프로토콜을 제안합니다. 구현 AI와 감사 AI를 분리한 멀티 에이전트 체제를 통해 환각을 방지하고 버그 없는 코드 생성을 목표로 합니다.

LLM의 전처리, 가드레일, 벡터 유사도, PII 비식별화, 모더레이션 등 시스템 구성 요소들을 의인화하여 기술적 문제를 다룬 엔터테인먼트형 학습 콘텐츠입니다. 프롬프트 인젝션과 같은 보안 위협 상황을 이자카야 배경의 코미디로 풀어냈습니다.

SAP BTP 환경의 준비 상태에 따른 Joule 도입 패턴 3가지를 분석하고, 각 패턴별 필수 설정 작업을 정리합니다. 환경에 따라 Booster 실행 전 IAS Trust 설정 및 사용자 속성 확인이 필수적임을 안내합니다.

SAP Joule 도입 시 필수적인 인증 서비스인 IAS와 IPS의 개념 및 차이점을 설명합니다. IAS는 사용자 로그인 인증을, IPS는 사용자 정보와 권한의 자동 동기화를 담당하며 Joule의 원활한 동작을 위한 핵심 역할을 수행합니다.

AI로 만든 업무 도구를 실무에서 사용할 수 있는 상태로 만들기 위해 필요했던 것

AI를 활용해 업무 자동화 도구를 개발할 때, 단순히 코드를 생성하는 것을 넘어 실무 데이터의 예외 상황을 처리하고 검증하는 과정의 중요성을 다룹니다. 실제 현장의 불규칙한 데이터 형식과 오류를 방지하기 위한 구체적인 대응 전략을 제시합니다.

SAP의 AI 어시스턴트인 Joule을 도입하기 위해 반드시 충족해야 하는 4가지 기술적 전제 조건을 설명합니다. 라이선스 확인부터 IAS 테넌트 통합, BTP 계정 유형까지 온보딩 실패를 방지하기 위한 필수 체크리스트를 다룹니다.