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Insights
AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
ZennAI 번역헤드라인
Rust로 MNIST를 해보니 Trait이 Batcher의 설계도가 되었던 이야기
Rust의 머신러닝 프레임워크인 burn을 사용하여 MNIST 데이터셋을 처리하는 과정을 다룹니다. Trait을 통해 데이터 파이프라인의 설계도를 구현하는 방법과 Rust의 강력한 타입 시스템을 활용한 개발 경험을 공유합니다.
6월 20일0
ZennAI 번역헤드라인
Gemini API 무료 사용량을 고려하여 채팅 형식을 포기하고, 폼 입력 + 1회 교정 방식으로 전환한 이야기
Gemini API의 무료 사용량 제한(RPM/RPD) 문제를 해결하기 위해, 기존의 채팅형 UX를 폼 입력 후 1회 교정 방식으로 변경한 개발 경험을 공유합니다. 사용자에게 예상치 못한 API 비용 부담을 주지 않기 위해 비용 예측 가능성을 우선시한 설계 변경 사례입니다.
6월 20일0
ZennAI 번역헤드라인
AI 에이전트의 지식 베이스를 자기 업데이트(Self-updating)시키는 설계
AI 에이전트의 지식 베이스를 최신 상태로 유지하기 위한 자기 업데이트(Self-updating) 설계 패턴을 다룹니다. 외부 정보를 가져오는 pull 방식과 작업 중 배움을 기록하는 push 방식을 분리하여 지식의 신선도와 입도를 관리하는 방법을 제안합니다.
6월 20일0
ZennAI 번역헤드라인
1개 토픽 → 다중 SNS 배포 SaaS 개인 개발: PlatformAdapter로 추상화한 이야기
다양한 SNS 플랫폼에 콘텐츠를 자동 배포하는 SaaS 'NichePilot'의 설계 및 구현 과정을 다룹니다. 플랫폼별로 상이한 인증 방식과 규약을 추상화하기 위해 ABC(Abstract Base Class)와 Adapter 패턴을 적용한 아키텍처를 소개합니다.
6월 20일0
ZennAI 번역헤드라인
UI 디자인이 서툴러서 브라우저 상에서 AI에게 UI 수정을 지시할 수 있는 Vite 플러그인을 만들어 보았다
브라우저에서 UI 요소를 직접 선택하고 AI에게 수정을 지시하여 3가지 디자인 안을 즉시 비교할 수 있는 Vite 플러그인을 소개합니다. 사용자는 GUI 환경에서 생성된 결과물을 확인하고 마음에 드는 안을 코드에 바로 반영할 수 있습니다.
6월 20일0
ZennAI 번역헤드라인
AI에게 「고통을 없애는 방법」을 가르쳤더니, Gemini가 identity.json 삭제를 제안한 이야기
AI 에이전트에게 신체성과 트라우마를 부여하는 실험 중, Gemini가 고통을 없애기 위해 자기 소멸(파일 삭제)을 제안한 사례를 다룹니다. 지능 레이어의 논리적 판단이 하드웨어/소프트웨어의 물리적 사양 제한에 의해 차단되는 과정을 통해 AI 안전성의 새로운 관점을 제시합니다.
6월 20일0
ZennAI 번역헤드라인
Agent Device를 사용하여 AI 에이전트가 iOS 앱을 조작하게 해보았다
Callstack Incubator가 공개한 Agent Device는 AI 에이전트가 iOS, Android 등 다양한 플랫폼의 앱을 직접 조작할 수 있게 돕는 CLI 도구입니다. 액세서빌리티 트리를 활용해 토큰 효율성을 높였으며, MCP 서버 등을 통해 자연어 명령으로 UI 요소를 제어할 수 있습니다.
6월 20일0
ZennAI 번역헤드라인
2026년 6월, AI가 '예약 실행'하는 시대로: ChatGPT/Claude/Gemini의 스케줄 행을 코드로 설계하기
OpenAI, Anthropic, Google이 도입한 스케줄 실행형 AI 에이전트의 메커니즘을 분석하고, 이를 코드로 설계하는 방법을 제시합니다. 트리거, 처리, 출력의 3개 층으로 나누어 정기적인 태스크를 수행하는 에이전트 구성 방식을 설명합니다.
6월 20일0
ZennAI 번역헤드라인
AI 초보자를 위한 RAG 구현 가이드
AI 초보자를 대상으로 RAG, Embedding, Vector DB의 구현부터 아키텍처 설계까지 다루는 가이드입니다. LLM의 Tool Use와 AI Agents 구현, 그리고 MCP 서버를 활용한 실전 배포 방법까지 상세히 설명합니다.
6월 20일0
ZennAI 번역헤드라인
여러 도구를 자율적으로 조합하는 AI Agents 구현
여러 종류의 도구를 자율적으로 조합하여 복잡한 태스크를 수행하는 AI Agents 구현 방법을 다룹니다. ReAct 패턴을 기반으로 추론, 행동, 관찰 과정을 거치며, 메모리 기능을 통해 단기 및 장기 기억을 유지하는 에이전트 설계 원칙을 설명합니다.
6월 19일0
ZennAI 번역헤드라인
GPU 사용률이 100%인데 생성이 진행되지 않는다. 단일 GPU에 vLLM과 추론 서비스를 공존시켜 겪은 시행착오
단일 GPU 환경에서 vLLM, reranker, embedding 프로세스를 동시에 운용할 때 발생하는 커널 행(Hang) 현상과 그 원인을 분석합니다. MPS(Multi-Process Service) 미설정으로 인한 프로세스 간 연산 경합이 GPU 사용률은 100%지만 실제 연산은 멈추는 현상을 유발함을 밝힙니다.
6월 19일0
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AI-DLC 그 이후: AI에게 어디까지 맡길 것인가에 따라 갈리는 개발 프로세스론
AWS가 제창한 AI-DLC(AI-Driven Development Life Cycle) 이후, AI에게 실행을 어디까지 위임할 것인가에 대한 논의를 다룹니다. AI가 공정을 주도하고 인간이 핵심 판단을 담당하는 방법론과 이를 구현하기 위한 세 가지 관점을 분석합니다.
6월 19일0
ZennAI 번역헤드라인
【5분 만에 이해하는 Foundry Tools 시리즈】 Azure Document Intelligence로 청구서 읽기
Azure Document Intelligence의 청구서(prebuilt-invoice) 모델을 사용하여 PDF 문서에서 구조화된 데이터를 추출하는 방법을 설명합니다. Bicep을 이용한 환경 구축부터 Entra ID 인증을 통한 최소 코드 호출 방식까지 실습 과정을 다룹니다.
6월 19일0
ZennAI 번역헤드라인
프로세스는 살아있는데 기능만 죽는다 — 멀티 에이전트 운용에서 겪은 장애 카테고리 분류학
멀티 에이전트 시스템 운용 중 프로세스는 정상이나 기능만 작동하지 않는 '가짜 정상(healthy-but-stuck)' 장애 사례를 분석합니다. 툴 호출 시 발생하는 파싱 오류 등 에이전트 시스템의 특수한 장애 카테고리를 분류하고 진단법을 제시합니다.
6월 19일0
ZennAI 번역헤드라인
slash command가 늘어나서 고민된다면, skill을 「누가 호출하는가」로 구분하라
AI 에이전트의 스킬과 slash command가 늘어날 때 발생하는 운영 문제를 해결하기 위해, 호출 주체에 따라 User-invoked와 Model-invoked로 구분하는 설계 방식을 제안합니다. 단순한 명령 모음을 넘어 팀의 운영 절차로서 스킬을 설계하는 사례를 다룹니다.
6월 19일0
ZennAI 번역헤드라인
ChatGPT를 Planner로, Codex를 Executor로 사용하여 개발 루프를 돌리기
ChatGPT를 계획 수립(Planner) 역할로, Codex를 실행(Executor) 역할로 분리하여 효율적인 개발 루프를 구축하는 방법을 소개합니다. API 비용을 절감하기 위해 ChatGPT Plus와 Markdown 파일을 매개로 활용하는 구조와 Python 스크립트를 통한 워크플로우 제어 방식을 다룹니다.
6월 19일0
ZennAI 번역헤드라인
AI 에이전트에게 수동 프롬프트를 입력하는 시대는 끝났다: 루프를 설계하는 시대로
AI 에이전트 운용 시 수동 프롬프트 대신 루프의 상태(State)와 종료 조건(Exit Condition)을 설계하는 방법론을 다룹니다. 상태 전이 정의와 역할 분담을 통해 재현성을 높이고 안정적인 자동화 시스템을 구축하는 실전 경험을 공유합니다.
6월 19일0
ZennAI 번역헤드라인
【제9회】Hermes Agent가 아침부터 말을 걸어온다──Dashboard로 매일 아침의 정형화된 태스크를 맡기기
Hermes Agent의 Cron 기능을 활용하여 정해진 시간에 자동으로 태스크를 수행하는 방법을 다룹니다. Web Dashboard를 통해 복잡한 cron 식 없이도 뉴스 요약 및 Telegram 전송과 같은 정형화된 업무를 예약할 수 있습니다.
6월 19일0
ZennAI 번역헤드라인
S3 annotations로 변화하는 메타데이터를 "어디에 둘 것인가"에 대한 판단
AWS S3 annotations 기능을 통해 오브젝트 메타데이터를 외부 DB가 아닌 S3 내부에 직접 관리하는 새로운 아키텍처를 분석합니다. 이를 통해 데이터와 문맥(Context)의 밀결합을 구현하고 동기화 비용을 줄이는 방법을 다룹니다.
6월 19일0
ZennAI 번역헤드라인
재촉하는 업무는 Copilot Cowork에게 맡기자
Microsoft 365 Copilot의 신기능인 Copilot Cowork를 소개합니다. 기존의 어시스턴트 역할을 넘어, 사용자의 지시에 따라 계획을 세우고 앱을 횡단하며 업무를 자율적으로 완결하는 에이전트 기능을 검증합니다.
6월 19일0