마치 숨 쉬는 것처럼 대량의 AI를 동시에 구동하는 시대. 관리가 너무 어려워 'AI 개발용 OS'를 직접 만들었습니다

다수의 AI 에이전트를 동시에 활용할 때 발생하는 컨텍스트 스위칭과 상황 파악의 어려움을 해결하기 위해 'AI Control Center'라는 macOS 앱을 개발했습니다. 터미널 파싱 대신 JSON 기반의 상태 계약(Status Contract) 방식을 채택하여 다양한 AI 도구의 상태를 통합 관리합니다.

AI 엔지니어로서 실무 환경에서 경쟁하기 위한 도서 5권 ― 전체상부터 구현·운용까지

AI 엔지니어가 실무 역량을 갖추기 위해 읽어야 할 필수 도서 5권을 소개합니다. LLM 애플리케이션 개발부터 ML 시스템 설계, 프롬프트 엔지니어링까지 단계별 학습 로드맵을 제시합니다.

【국립대학교와 연구한 테크 리드가 말하는 AI의 뒷모습 제5회】 AI는 '답을 모르는 상사'를 구원할 수 없다 ~ 예스맨의 함정과 추론 모델이

AI를 업무에 활용할 때 발생하는 실패 원인을 분석하고, 추론 모델(o1 등)을 효과적으로 다루기 위한 마인드셋을 제시합니다. AI에게 단순히 일을 맡기는 것이 아니라, 사용자가 명확한 목표와 의도를 언어화하여 전달하는 것이 핵심임을 강조합니다.

【국립대학교와 연구한 테크 리드가 말하는 AI의 뒷모습 제6회】 AI 시대의 「탈 파워포인트·탈 Mermaid」 생존 전략 ~1만 번의 추론을

AI의 추론 성능을 극대화하기 위해 문장 작성(추론)과 레이아웃 디자인(장식) 프로세스를 분리하는 전략을 제안합니다. AI가 디자인 요소에 토큰을 낭비하지 않도록 Markdown을 중간 포맷으로 활용하여 고품질의 결과물을 얻는 방법을 다룹니다.

생성형 AI 도입 효과를 단순 이용 횟수가 아닌 실제 작업 시간 단축과 재작업률로 측정하는 Python 집계 스크립트를 소개합니다. 작업 로그를 기반으로 AI 사용 전후의 성과를 정량적으로 분석하는 방법을 다룹니다.

AI 에이전트 시대의 핵심 기술인 RAG(검색 증강 생성)의 기본 메커니즘과 개발 현장에서의 활용 사례를 다룹니다. 단순 벡터 검색의 한계를 극복하기 위한 Hybrid Retrieval, GraphRAG, Agentic RAG 등 차세대 설계 전략을 소개합니다.

제가 스킬 시트를 읽을 때 '처음 3초'에 보는 것: 인간과 AI로 보는 관점의 차이

채용 과정에서 스킬 시트가 인간 에이전트와 AI에 의해 어떻게 초기에 평가되는지 분석합니다. 인간은 시각적 레이아웃과 형태를 통해 첫인상을 결정하며, AI와 함께 다단계 필터링 과정을 거치게 됩니다.

VBA 기반 파일 관리 툴에 PDF 본문 검색 기능을 추가하는 과정에서 Claude Opus와 협업하며 겪은 시행착오를 다룹니다. 기술적 정답과 실제 운용 방식 사이의 간극을 극복하고, OCR을 통해 PDF 자체에 문자층을 심는 최적의 해결책을 찾아가는 과정을 기록했습니다.

Google Gemini API의 Managed Agents 기능이 Gemini 3.6 Flash 모델을 지원하며, Hooks와 Triggers 기능이 추가되었습니다. 이를 통해 에이전트의 실행 라이프사이클 제어와 이벤트 드리븐 기동이 가능해져 더욱 세밀한 에이전트 설계가 가능해졌습니다.

Gemini API의 Managed Agents가 Gemini 3.6 Flash를 기본 모델로 채택하며 대규모 업데이트되었습니다. 클라우드 샌드박스 내에서 추론부터 코드 실행까지 자동화하며, 도구 호출 전후 커스텀 스크립트 삽입 및 토큰 상한 설정 기능이 추가되었습니다.