Google Cloud Next Tokyo '26 참관기로, Agentic AI의 현주소와 엔터프라이즈 환경에서의 구현 아키텍처를 다룹니다. Vertex AI와 Cloud Run 등을 활용하여 AI 에이전트를 운영 환경에 안전하게 배포하고 관리하는 방안을 고찰합니다.

Vonage Video & Pipecat × Anam.ai로 실현! 로컬 LLM으로 구동되는 실시간 AI 아바타 대화 데모

Pipecat, Anam.ai, 그리고 로컬 LLM을 결합하여 지연 시간이 적은 실시간 AI 아바타 대화 시스템을 구축하는 방법을 소개합니다. 음성 인식부터 아바타 립싱크 영상 생성까지의 전체 파이프라인을 로컬 환경에서 구현하여 보안과 성능을 동시에 확보했습니다.

CodeGraph(AI용 효율화 도구)는 '간접 호출 누락'을 방지한다. 하지만 우리 팀의 리뷰가 길어졌던 원인은 그것이 아니었다

AI 에이전트의 코드 이해를 돕는 CodeGraph 도구를 실제 운영 리포지토리에 도입하여 검증한 사례를 다룹니다. 콜 그래프를 통해 간접 호출을 탐색할 수 있지만, 호출 관계가 없는 중복 코드 문제는 해결하지 못한다는 한계를 확인했습니다.

GEO(AI 검색 최적화) 시대의 멀티미디어 콘텐츠 구조화 설계 사상

AI 검색(GEO) 시대에 맞춰 콘텐츠를 AI가 인덱싱하기 쉬운 구조로 설계하는 전략을 다룹니다. 텍스트를 넘어 멀티모달 데이터를 벡터 검색에 최적화하기 위한 구조화 방안을 제시합니다.

Microsoft가 자체 사이버 보안 특화 모델 MAI-Cyber-1-Flash와 에이전트 기반 보안 시스템 Project Perception을 발표했습니다. 5B 액티브 파라미터의 MoE 구조를 통해 비용을 절반으로 줄이면서도 CyberGym에서 95.95%라는 높은 성능을 기록했습니다.

AI 에이전트의 기억을 git으로 관리했더니 스테이터스 칸만 부패했다

AI 에이전트의 기억을 Git 기반 Markdown으로 관리할 때 발생하는 데이터 부패 문제를 다룹니다. 정보의 변화 속도에 따라 정본(Source of Truth)을 분리하여, 정적인 지식은 Git에, 동적인 상태 정보는 태스크 관리 툴에 두는 설계 전략을 제안합니다.

【AI 주도 개발 11】 MCP로 연동하기 — 「직접 하는 게 더 빠르다」는 계속 붙어 있어야 한다는 전제의 이야기

MCP(Model Context Protocol)를 활용하여 AI가 외부 도구에 스스로 접근하게 함으로써, 인간의 개입 없이 병렬적인 업무 수행을 가능하게 하는 'Hand-off' 전략을 설명합니다.

AI 에이전트 시대의 개발 — 에이전틱 코딩 (Agentic Coding) 실천

AI 코딩 방식이 단순 보완에서 에이전트에게 작업을 위임하는 '에이전틱 코딩'으로 진화함에 따라, 효율적인 워크플로우와 실천 방안을 제시합니다. 태스크를 작게 나누고, 규약 파일(AGENTS.md)을 활용하며, 철저한 리뷰와 권한 관리를 통해 품질을 유지하는 방법을 다룹니다.

X 포스트로 되돌아보는 UiPath DevCon Tokyo ― 382건의 실황 데이터를 통한 세션 반응 분석

UiPath DevCon Tokyo의 X(구 트위터) 실황 데이터 382건을 분석하여 세션별 반응과 커뮤니티 활성도를 살펴본 리포트입니다. 기조 강연과 코딩 에이전트 관련 세션이 가장 높은 반응을 이끌어냈음을 데이터로 증명합니다.

UiPath DevCon Tokyo에서 발표했습니다. 참석하지 못한 분들을 위해 15분 분량의 내용을 모두 공개합니다

UiPath DevCon Tokyo에서 발표된 Coding Agent의 운영 단계 활용법을 소개합니다. 개발뿐만 아니라 운영 단계에서 워크플로우를 '읽고' '측정하는' 데 에이전트를 활용하여 인수인계용 설계서를 자동 생성하는 사례를 다룹니다.

oh-my-agent가 MCP 데몬 공유를 통해 리소스 효율성을 높이고 오프라인 BGM 렌더링 기능을 추가했습니다. 프로세스 관리 최적화와 프롬프트 엔지니어링 개선을 통해 에이전트의 성능과 워크플로우 안정성을 강화했습니다.

특허 도면의 부호를 모든 도면에서 일치시키는 방법: 부호 대장·상호 대조·자주 발생하는 4가지 실수

특허 도면과 명세서 간의 부호 불일치 문제를 방지하기 위한 체계적인 관리 시스템을 제안합니다. 부호 대장 활용, 상호 대조 절차, 번호 부여 방식 개선을 통해 오류를 줄이는 방법을 설명합니다.

「ずんだもん 실황」이라는 다음 수, さくらの AI Engine 자체 TTS API로 정말 만들어 보았다

AI 모델 간의 자유 토의 내용을 VOICEVOX 캐릭터 목소리로 변환하여 영상화하는 파이프라인 구축 과정을 다룹니다. さくらの AI Engine의 TTS API를 활용해 ずんだもん 등 8종의 캐릭터 음성을 구현하고, ffmpeg를 이용해 영상과 음성을 합성하는 기술적 시도를 소개합니다.