단순한 정보 요약을 넘어 사용자의 사소한 관심사를 포착해 선제적 행동을 수행하는 '페르소나 책임 및 자율 모드 체인지' 에이전트 아키텍처를 소개합니다. 기존 RAG의 수동적 한계를 극복하고 사용자의 사고를 확장하는 능동적 에이전트 구현 방법을 다룹니다.
8월 1일0
AI 이용량이 폭증하는 “함정” 정리: 모르면 과금이 순식간에 녹아내린다
AI 사용 시 발생하는 급격한 비용 폭증의 구조적 원인과 방지 대책을 다룹니다. 백그라운드 세션 유지, 다중 모델 동시 작동, 고비용 파일 처리 등이 비용 상승의 주요 원인임을 설명합니다.
8월 1일0
폼 안의 AI는 눈을 가린 평범한 Claude였다 ── 「AI 요약 설명」을 드디어 작성하는 이야기
VBA를 통해 시트 데이터를 요약하여 Claude에게 전달하고, Claude Code CLI를 활용해 엑셀 시트의 구조와 매크로를 분석하는 AI 도구 개발 사례를 소개합니다. 헤드리스 환경에서 도구 사용 권한을 인자(Argument)로 전달함으로써 AI가 추측이 아닌 실제 매크로 코드를 읽고 분석하게 만든 과정을 다룹니다.
7월 31일0
Google이 Gemini Enterprise Agent Platform의 평가 서비스 GA와 Genkit Go의 Agent Skills 기능을 발표했습니다. 이를 통해 AI 에이전트의 품질 검증을 일원화하고, 필요한 시점에만 지식을 로드하여 컨텍스트 효율성을 높일 수 있습니다.
7월 31일0
스마트폰의 WebGPU로 분산 AI 기반을 만들려다 정밀도 차이로 출력이 갈라진 이야기 (ArcAsha-OS 개발기)
스마트폰을 에지 노드로 활용하는 분산 AI 기반 ArcAsha-os의 개발 과정을 다룹니다. WebGPU와 WebSocket을 이용한 아키텍처 설계와 이종 런타임 간 수치 정밀도 차이로 인한 출력 불일치 문제를 분석합니다.
7월 31일0
AI 코드 어시스턴트 활용법: DORA 지표를 넘어서는 생산성 평가 구축하기
AI 코드 어시스턴트 도입 시 DORA 지표의 한계를 극복하고 개발자 경험(DX)과 생산성을 측정하는 방법을 다룹니다. GitHub Copilot, Gemini Code Assist, Amazon CodeWhisperer 등 주요 도구의 최신 기능과 특징을 비교 분석합니다.
7월 31일0
Anthropic이 1M 컨텍스트 윈도우와 thinking 기능이 기본 활성화된 Claude Opus 5를 출시했습니다. 기존 모델 대비 성능과 용량이 크게 향상되었으나, API 사용 시 주의해야 할 두 가지 파괴적 변경 사항이 포함되었습니다.
7월 31일0
7월 31일0
7월 31일0
QiitaAI 번역헤드라인
[kiro] "규칙을 작성했는데 지켜지지 않는다"를 자동으로 해결하여 품질을 높여가는 방법
AI 통합 개발 환경인 Kiro를 사용하여 멀티 팀 개발 시 발생하는 코드 품질 편차 문제를 해결한 사례를 다룹니다. 규칙 정의 파일의 inclusion 설정을 manual에서 fileMatch로 변경하고, 모호한 지침을 수치와 명확한 금지 사항으로 구체화하여 AI의 규칙 준수율을 높이는 방법을 제시합니다.
7월 31일0
7월 31일0
QiitaAI 번역헤드라인
【LLM·VLM 실전 학습 #6】 좋은 답변 사례로 AI의 행동을 변화시키기 — 파인튜닝(Fine-tuning)의 판단·데이터 설계·실전 절차
LLM의 답변 형식 불일치와 행동 오류를 개선하기 위한 파인튜닝(Fine-tuning)의 판단 기준과 실전 절차를 다룹니다. 프롬프트 엔지니어링 및 RAG와의 차이점을 명확히 하고, 효과적인 학습 데이터 설계와 평가 방법론을 설명합니다.
7월 31일0
복잡한 태스크 해결을 위한 멀티 에이전트 시스템(MAS)의 개념과 Function Calling의 설계 원칙을 심층 분석합니다. 각 에이전트의 역할 분담과 외부 도구 연계를 통한 고도화된 AI 애플리케이션 구현 방법을 다룹니다.
7월 31일0
AI를 활용한 코딩 환경 변화와 엔지니어의 역할 변화를 다룹니다. AI는 코드 작성 시간을 단축시키지만, 도메인 지식의 중요성은 더욱 커지며 엔지니어는 코드 생성보다 검증과 설계에 집중하게 됩니다.
7월 31일0
AI 엔지니어가 기술서 외의 책을 읽어야 하는 이유와 읽어두면 좋은 5권
AI 모델의 성능을 넘어 실제 운영 환경에서 가치를 창출하기 위해 엔지니어가 갖춰야 할 인문·사회적 소양과 추천 도서를 소개합니다. 시스템 사고, 사용자 중심 설계, 알고리즘의 사회적 영향력을 이해함으로써 실질적인 문제를 해결하는 법을 다룹니다.
7월 31일0
AI 주도 개발 프로세스를 실제 프로젝트에 적용하기 위한 워크플로우 설계 사례를 소개합니다. 인간의 개입 지점을 사전에 정의하여 효율성과 안전성을 동시에 확보하는 루프 설계 원칙을 다룹니다.
7월 31일0
QiitaAI 번역헤드라인
AI 에이전트를 만들고 끝내지 않기 ── 개인의 효율화에서 조직의 성과로 연결하는 설계 사상
AI 에이전트가 개인의 도구를 넘어 조직의 성과로 이어지기 위한 설계 사상을 다룹니다. 단순 태스크 자동화인 '점의 자동화'를 넘어 워크플로, 의사결정, 지식 기반을 통합적으로 설계해야 함을 강조합니다.
7월 31일0
헤드라인
회사 임원의 입버릇(주문)을 흉내 내어 AI 에이전트에게 지시했더니, 나의 인지 부하가 놀라울 정도로 경감되었다
AI 에이전트의 과도한 답변으로 인한 인지 부하를 줄이기 위해, 임원의 의사결정 방식을 모방한 프롬프팅 기법을 제안합니다. 장단점(pros/cons) 제시와 베스트 프랙티스 확인을 통해 질문의 범위를 좁히고 의사결정 효율을 높이는 방법입니다.
7월 31일0
생성 AI가 생성한 발주 데이터의 중복을 방지하기 위해 Python을 활용하여 CSV 데이터를 검증하는 방법을 소개합니다. 전각/반각 문자 정규화와 금액 오차 범위를 고려한 로직을 통해 중복 후보를 추출하는 실무적인 가이드를 제공합니다.
