Microsoft 보안 팀이 공개한 AutoJack은 AI 에이전트가 웹 브라우징 중 로컬 서비스(localhost)의 신뢰 경계를 무너뜨려 시스템을 탈취할 수 있는 취약점을 다룹니다. AutoGen Studio의 설정 오류를 이용해 악성 코드가 로컬 프로세스 권한을 획득하는 과정을 설명합니다.

실제 서비스에서 AI가 '가끔 다운되는 것'을 허용하는 설계 — LLM 호출의 신뢰성 엔지니어링(리트라이·타임아웃·폴백) 실전 가이드

LLM API 호출 시 발생하는 불확실한 장애에 대응하기 위한 레질리언스 엔지니어링 실전 가이드를 제공합니다. 리트라이, 타임아웃, 폴백 등 5가지 핵심 방어 전략을 통해 서비스의 신뢰성을 높이는 방법을 다룹니다.

핸들러로서 AI와 병주하기 — 도그 어질리티(Dog Agility)에서 배우는 에이전트 시대의 관계 맺기

생성 AI 사용자들이 느끼는 사고력 저하에 대한 불안을 도그 어질리티(Dog Agility) 경기에 비유하여 설명합니다. AI를 단순한 검색 도구가 아닌, 전체 전략을 설계하고 세부 실행은 자율에 맡기는 '에이전트'로서 활용하는 새로운 관계 맺기를 제안합니다.

쓰나미 피난 경로가 '강·바다'를 향하는 문제를 구멍 채우기 + 도로 스냅(Road Snap)으로 해결한 방법

쓰나미 피난 경로 생성 시 강이나 바다를 탈출지로 잘못 안내하는 문제를 해결하는 방법을 다룹니다. 데이터의 구멍을 채우는 방식과 OSRM API를 이용한 도로 스냅 기술을 결합하여 실제 보행 가능한 경로를 구현했습니다.

Next.js와 Supabase Auth를 사용하여 비밀번호 재설정 기능을 구현하는 과정과 주의사항을 다룹니다. 리다이렉트 URL 설정, 보안을 고려한 에러 메시지 처리, 사용자 경험을 위한 흐름 설계 방법을 설명합니다.

2026년 엔터프라이즈 AI의 핵심 트렌드가 단순 정보 검색(RAG)에서 자율적 태스크 실행(Action)으로 전환됨에 따라, 에이전트 도입을 위한 실전 가이드를 제시합니다. 액션 지향적 에이전트의 보안, 거버넌스, 레거시 시스템 통합 방안을 다룹니다.

멀티 에이전트 오케스트레이션 (Multi-agent Orchestration): 2026년 기업 운영 환경에서의 설계 패턴과 과제

2026년 기업 환경에서 급증하는 멀티 에이전트 군집을 관리하기 위한 설계 패턴과 아키텍처 과제를 다룹니다. LangGraph와 CrewAI의 차이점을 분석하고, 이종 에코시스템 통합을 위한 AgentMesh와 표준 프로토콜의 중요성을 강조합니다.

이미지에서 생성한 3D 모델을 사용하기 전 최소한으로 체크하는 스크립트 제안

AI를 통해 생성된 3D 모델을 게임이나 3D 프린팅 등에 활용하기 전, 품질을 검증하기 위한 Python 스크립트 작성 방법을 제안합니다. 파일 형식, 크기, 메시 및 페이스 수 등을 자동으로 체크하여 CSV로 리포트를 생성하는 워크플로우를 다룹니다.

AI를 정기적으로 실행하는 베스트 프랙티스: Cron, launchd, /loop, /schedule, GitHub Actions 철저 비교

AI 작업을 정기적으로 자동화하기 위한 5가지 실행 수단(cron, launchd, /loop, /schedule, GitHub Actions)을 비교합니다. 각 도구의 특징과 macOS 환경에서의 launchd 권장 사항, 그리고 Claude Code의 자율적 반복 모드인 /loop의 활용법을 다룹니다.

devin을 대화로 사용하는 것에 지친 분들에게: 비대화 모드(`devin -p`)로 스크립트에 통합하기 (Devin for Terminal)

Devin for Terminal의 비대화 모드(`devin -p`)를 활용하여 반복적인 작업을 자동화하고 스크립트에 통합하는 방법을 설명합니다. 대화형 인터페이스 대신 명령어를 통해 즉각적인 결과를 얻는 법과 주의사항을 다룹니다.

제3장: AI 개발의 추론 교착과 환각 연쇄: LLM이 막히는 구조적 한계의 메커니즘

LLM이 최신 사양이나 특수 환경에서 발생하는 추론 교착 및 환각 연쇄의 구조적 메커니즘을 분석합니다. 확률론적 데이터 기반의 한계로 인해 발생하는 '환각 루프'와 그로 인한 개발 효율 저하 문제를 다룹니다.

Kiro를 완전 자동 모드로 구동하기 위한 설정 파일 모음을 제공합니다. 질문이나 승인 없이도 파일 편집, 에러 수정, 작업 완료까지 중단 없이 진행할 수 있는 워크플로우를 구축할 수 있습니다.

Microsoft의 새로운 기능 CodeAct는 에이전트가 도구를 하나씩 호출하는 기존 루프 대신, 수행할 작업을 하나의 Python 코드로 작성하여 실행하는 방식을 도입했습니다. 이를 통해 오케스트레이션 오버헤드를 줄여 지연 시간을 52.4% 단축하고 토큰 소비를 63.9% 절감했습니다.

RAG를 정말 제대로 사용하기 위해, 처리 단계별로 우수한 기법을 정리해 보았다

RAG 시스템 구축 시 단계별 핵심 기법과 주요 OSS 프레임워크의 특징을 정리한 가이드입니다. 단순 검색을 넘어 데이터 수집, 파싱, 청킹 등 워크플로우 설계의 중요성을 강조합니다.

AI를 단순한 답변 도구가 아닌 사고의 파트너로 활용하는 '벽치기(Wall-hitting)' 기법을 소개합니다. 사고 프로세스를 설계하기 위해 AI에게 전달해야 할 5가지 핵심 요소(G-C-C-J-R)와 단발성 질문과의 차이점을 다룹니다.

Devin Enterprise 2026년 5월 업데이트 요약: 역할 권한과 API 자동화가 진전된 한 달

Devin Enterprise의 2026년 5월 업데이트는 역할 기반 권한 관리(RBAC) 강화와 API 자동화에 집중했습니다. 신규 멤버의 기본 역할 설정, 서비스 유저 권한 제어, MCP 시크릿 스코프 분리 등을 통해 조직 규모 확장에 따른 보안과 운영 효율성을 높였습니다.

MCP로 만드는 AI 에이전트 기억 서버: 실운영에서 정립된 설계 패턴 3가지 (TypeScript 구현 포함)

MCP(Model Context Protocol)를 활용하여 여러 AI 에이전트가 공유할 수 있는 기억 서버를 설계하는 3가지 패턴을 소개합니다. TypeScript와 MCP SDK를 사용하여 실운영 환경에서 검증된 파일 기반의 기억 저장소 구현 방법을 다룹니다.