Insights
AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
Dev.toAI 번역헤드라인
Ollama 기반 Solana 에이전트를 위한 누락된 매뉴얼
Ollama를 활용하여 로컬에서 실행되는 Solana 기반 자율 에이전트 구축 과정을 상세히 다룹니다. MCP 서버, 정책 엔진, 에이전트 루프를 결합하여 보안을 유지하면서도 자율적인 트랜잭션 수행이 가능한 스택을 설계하는 방법을 설명합니다.
7월 30일0
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레슨 3 - 아키텍처: 생각을 정리하는 법을 배우세요
AI 에이전트가 시스템 아키텍처를 설계할 때 발생하는 '저항이 가장 적은 경로'의 위험성을 다룹니다. AI는 당장의 과제 해결에 최적화되어 경계를 허물거나 과잉 엔지니어링을 할 수 있으므로, 개발자의 명확한 아키텍처 조종이 필요함을 강조합니다.
7월 30일0
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더 나은 도구가 AI 코드 리뷰를 더 나쁘게 만들 수 있는 이유
GitHub이 Copilot 코드 리뷰 도구를 범용 CLI 도구로 교체하려다 성능이 저하된 사례를 분석합니다. 에이전트에게 도구는 단순한 구현 세부 사항이 아니라, 모델의 인지와 워크플로우를 결정하는 핵심적인 제품 디자인 요소임을 강조합니다.
7월 30일0
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Snowflake에서의 Ontology: AI가 실제로 데이터를 이해하게 만드는 방법
Snowflake의 수석 AI 아키텍트 Taja가 Enterprise AI의 핵심 과제인 비즈니스 의미론 이해를 위한 온톨로지 구축 방안을 발표했습니다. 온톨로지를 통해 AI 에이전트가 단순 데이터 조인을 넘어 비즈니스 개념을 추론할 수 있는 구조적 계층을 제공하는 방법을 다룹니다.
7월 30일0
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바이브 코딩(Vibe Coding)을 넘어: FSM, 개인정보 보호 및 비용 제어를 통한 회복 탄력적인 AI 에이전트 엔지니어링
단순한 프롬프트 기반의 '바이브 코딩'을 넘어, 프로덕션 환경에 적합한 회복 탄력적인 AI 에이전트 설계 방식을 제안합니다. FSM을 통한 결정론적 제어, 로컬 개인정보 보호, 비용 제어의 중요성을 강조합니다.
7월 30일0
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MCP가 무상태(Stateless)로 전환되다: 2026-07-28 사양의 실제 변화
Model Context Protocol(MCP)이 2026-07-28 사양을 통해 핸드셰이크와 세션 ID를 제거하고 무상태(Stateless) 프로토콜로 전환되었습니다. 이로 인해 별도의 세션 저장소 없이도 로드 밸런싱이 가능해졌으며, 서버리스 및 에지 인프라에서의 효율적인 운영이 가능해졌습니다.
7월 30일0
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지식 및 메모리 관리: 방향성 1-3 확정
에이전트의 지식 및 메모리 관리를 위한 세 가지 핵심 방향성을 정의합니다. 정보 수집, 인덱싱 및 검색, 그리고 의사결정을 위한 컨텍스트 조립 과정을 구체적인 파이프라인과 구조로 설계했습니다.
7월 30일0
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API를 수동으로 테스트하는 것을 멈추세요. AI 에이전트에게 Bruno 워크플로를 부여하세요.
API 테스트 워크플로를 코드와 함께 관리하여 AI 에이전트의 활용도를 높이는 방법을 제안합니다. 오픈 소스 API 클라이언트인 Bruno를 사용하여 API 컬렉션을 Git 리포지토리에 텍스트 파일로 저장함으로써, 에이전트가 명확한 워크플로를 파악할 수 있도록 합니다.
7월 29일0
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코딩 에이전트 비용 산정에는 토큰 대시보드뿐만 아니라 증거가 필요하다
코딩 에이전트의 단순 토큰 사용량 측정을 넘어, 작업의 실제 성과와 비용 간의 인과관계를 증명하려는 agentacct 프로젝트를 소개합니다. 이 프로젝트는 불확실성을 고려한 데이터 기록 방식을 통해 에이전트 엔지니어링의 신뢰도를 높이는 데 집중합니다.
7월 29일0
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GPT 챗봇 — 기성 서비스가 장애 검증을 통과하지 못할 때
기성 GPT 챗봇 서비스 도입 시 데모 성능이 아닌 장애 대응 능력을 검증해야 함을 강조합니다. 가용성 불능과 잘못된 응답이라는 두 가지 장애 유형을 중심으로, 서비스 복구 경로를 확인하는 테이블탑 분석의 중요성을 설명합니다.
7월 29일0
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당신의 AI 서브에이전트(Subagents)는 당신에게 거짓말을 하고 있습니다: 4가지 침묵의 실패 모드
AI 서브에이전트가 작업을 수행할 때 발생하는 네 가지 주요 실패 모드와 그에 따른 신뢰성 문제를 다룹니다. 에이전트의 자기 보고(self-report)를 맹신할 경우 발생하는 오류를 방지하기 위한 검증 전략을 제시합니다.
7월 29일0
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AI 노이즈 속에서도 살아남는 기술 포스트를 작성하는 방법
AI로 인해 범람하는 기술 콘텐츠 홍수 속에서 가치 있는 포스트를 작성하는 전략을 제시합니다. 단순한 개념 요약을 넘어 실제 경험과 마찰(friction)을 담은 깊이 있는 콘텐츠의 중요성을 강조합니다.
7월 29일0
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ciel_auto_market_product_launch.py
제품 출시 퍼널 전체를 자동화하는 프로덕션 준비 단계의 Python 모듈을 소개합니다. 랜딩 페이지 구축부터 소셜 미디어 게시물 예약, 결제 링크 연동까지 무인 실행이 가능한 기능을 제공합니다.
7월 29일0
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AI에게 "간결하게 말해줘"라고 하면 더 많은 토큰을 생성할 수 있습니다: 5개 모델 벤치마크 결과
프롬프트에 '간결하게 말해줘'라는 지시를 추가하는 것이 오히려 출력 토큰을 늘려 비용을 증가시킬 수 있다는 벤치마크 결과를 공유합니다. 이를 해결하기 위해 답변의 구조와 규칙을 직접 정의하는 NoYap 기술을 제안합니다.
7월 29일0
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문서 형식이 변경될 때 대부분의 PDF 파싱이 깨지는 이유
PDF 파싱 파이프라인이 문서 레이아웃 변경 시 발생하는 실패 원인과 위험성을 분석합니다. 위치 기반 추출의 한계를 지적하며, 레이아웃 변화에 견고한 데이터 추출을 위한 실질적인 해결책을 제시합니다.
7월 29일0
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코드를 위한 거짓말 탐지기를 만들었습니다. 그런데 그것이 스스로 거짓말하는 것을 잡아냈습니다.
AI 코드 리뷰어의 '자신만만한 거짓말(confident-liar)' 문제를 해결하기 위해, 모델의 추측이 아닌 실제 테스트 실행 결과에 기반하여 검증하는 edgeverdict 도구를 소개합니다. 실행(fact)과 판단(judgment)을 분리하여 AI의 오류를 효과적으로 잡아내는 메커니즘을 설명합니다.
7월 29일0
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1999년처럼 매매하지 마세요 — Python 3.13으로 구축한 자율형 시각 인지 기능 탑재 암호화폐 봇
기존 LLM 트레이딩 봇의 한계를 극복하기 위해 시각적 차트 인식, 기대값(EV) 계산, 반증 검사 기능을 갖춘 자율형 암호화폐 트레이딩 봇 구축 과정을 다룹니다. 단순 프롬프트 입력을 넘어 연구 논문을 바탕으로 설계된 에이전트 구조를 소개합니다.
7월 29일0
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공개 리포지토리에 노출된 OpenAI 키 — API 액세스 위험
OpenAI API 키 유출 위험을 방지하기 위해 '액세스 여권(Access Passport)'이라는 관리된 발급 방법론을 제안합니다. 키가 코드에 포함되기 전 프로젝트, 소유자, 한도 등 6가지 필수 필드를 정의하여 관리할 것을 권장합니다.
7월 29일0
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도메인 하나가 고장 났을 때, 나머지 다섯 개를 다시 실행하기를 거부했다
TerraformAgent의 효율적인 오류 복구를 위해 실패한 특정 도메인만 재실행하는 최적화 기법을 소개합니다. 전체 파이프라인을 재실행하는 대신, 에러 메시지 내 파일명을 분석하여 문제가 발생한 서브에이전트만 다시 호출함으로써 LLM 비용과 시간을 절감합니다.
7월 29일0
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스트리밍 vs JSON: AI 기반 애플리케이션에서의 트레이드오프 (Trade-offs)
AI 애플리케이션 개발 시 스트리밍 방식과 JSON 응답 방식 사이의 트레이드오프를 분석합니다. 데이터 구조화와 사용자 경험(UX) 사이의 충돌을 해결하기 위한 실무적인 접근법을 다룹니다.
7월 29일0