Insights
AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
Dev.toAI 번역헤드라인
비즈니스를 위한 맞춤형 SLM vs LLM: 7단계 역량 적합성 프레임워크
비즈니스 워크플로우에 최적화된 SLM과 LLM 선택을 위한 7단계 프레임워크를 제시합니다. 모델의 원시 지능보다 도메인 적합성이 중요함을 강조하며, 비용과 컴플라이언스 측면에서 SLM의 효율성을 분석합니다.
7월 29일0
Dev.toAI 번역헤드라인
AI가 용량 계획(Capacity Planning) 문제를 다시 불러일으켰다
클라우드 탄력성에 의존하며 소홀해졌던 용량 계획(Capacity Planning)이 AI 인프라 시대에 다시 중요해지고 있습니다. GPU 공급의 특수성으로 인해 기존의 무한한 탄력성 모델이 한계에 부딪히며, 기업 스스로 인프라 예측 역량을 확보해야 하는 상황입니다.
7월 29일0
Dev.toAI 번역헤드라인
AI를 위한 새로운 유니버설 플러그가 등장했지만, 대부분의 개발자는 아직 이를 연결하지 않았습니다
Anthropic이 출시한 Model Context Protocol(MCP)은 AI 애플리케이션과 외부 도구 간의 통합을 표준화하는 새로운 프로토콜입니다. 기존의 복잡한 맞춤형 통합 방식에서 벗어나 USB-C처럼 단일 인터페이스로 다양한 데이터 소스와 도구를 연결할 수 있게 해줍니다.
7월 29일0
Dev.toAI 번역헤드라인
OpenWorker: 개발자를 위한 Andrew Ng의 로컬 우선(Local-First) AI 동료 설명
Andrew Ng이 공개한 OpenWorker는 사용자의 API 키를 활용하여 로컬 환경에서 실행되는 '결과물 중심'의 AI 에이전트입니다. aisuite 라이브러리를 기반으로 구축되었으며, 도구 호출의 위험도를 분류하여 사용자의 승인을 받는 정교한 권한 모델을 제공합니다.
7월 29일0
Dev.toAI 번역헤드라인
이해력을 외주 주지 않고 AI로 기술적 주제를 조사하는 방법
AI를 활용해 기술적 주제를 깊이 있게 조사하는 효과적인 방법론을 제시합니다. AI에게 정답을 요구하기보다 질문의 범위를 좁히고, 핵심 용어를 파악하며, 단계별로 학습하는 프로세스를 강조합니다.
7월 29일0
Dev.toAI 번역헤드라인
Laravel 에이전트 기반 앱(Agentic Apps)을 더 빠르게 구축하기
Laravel 애플리케이션에서 에이전트 기반 기능을 쉽고 빠르게 구축할 수 있도록 돕는 오픈 소스 라이브러리 'laravel-agentic'을 소개합니다. 단일 액션 정의만으로 MCP, HTTP, CLI 등 다양한 인터페이스를 통해 유효성 검사, 권한 부여, 승인 프로세스를 통합 관리할 수 있습니다.
7월 29일0
Dev.toAI 번역헤드라인
ElevenLabs ElevenAgents, 채널별 제어 기능 및 채널 범위 테스트 기능 추가
ElevenLabs가 ElevenAgents에 채널별 응답 제어 및 시뮬레이션 기능을 추가했습니다. 이를 통해 단일 에이전트를 유지하면서도 이메일, 채팅, Slack 등 각 채널의 특성에 맞춰 상세도와 출력 형식을 최적화할 수 있습니다.
7월 29일0
Dev.toAI 번역헤드라인
Microsoft Cloud and AI Innovation Day, Bengaluru — 내가 보고, 배우고, 가져온 것들
Microsoft의 Cloud and AI Innovation Day에서 발표된 Microsoft IQ 플랫폼의 비전과 계층 구조를 다룹니다. 단순 챗봇을 넘어 데이터와 의미론을 기반으로 기업이 직접 소유하고 제어할 수 있는 에이전트형 AI 시스템으로의 전환을 강조합니다.
7월 29일0
Dev.toAI 번역헤드라인
Claude Opus 4.1이 일주일 뒤 은퇴합니다 — 그리고 그 대체제는 정확히 3배 더 저렴합니다
Anthropic의 Claude Opus 4.1 모델이 곧 지원 종료될 예정이며, 대체제인 Opus 4.8은 가격이 3배 저렴하면서도 컨텍스트 윈도우와 출력 토큰량은 훨씬 더 강력합니다. 개발자는 마이그레이션 과정에서 발생하는 비용 절감 효과와 모델 명칭의 차이를 확인해야 합니다.
7월 29일0
Dev.toAI 번역헤드라인
ElevenLabs, 옴니채널 지원 및 티케팅을 위한 ElevenAgents 확장
ElevenLabs가 ElevenAgents의 옴니채널 배포 옵션을 확장하여 전화, 웹, WhatsApp, Slack 등 다양한 채널 지원 및 Zendesk, Intercom 등 티케팅 시스템 통합을 발표했습니다. 단일 에이전트 아키텍처를 통해 채널 간 대화 문맥을 유지하며 통합 대시보드에서 관리할 수 있습니다.
7월 29일0
Dev.toAI 번역헤드라인
Graphify Review: 실제 리포지토리에서 이 지식 그래프 (Knowledge Graph) 기술을 실행해 보았습니다
Graphify는 코드베이스, 문서, 다이어그램 등을 활용해 쿼리 가능한 지식 그래프를 구축하는 오픈 소스 기술입니다. AI 코딩 에이전트가 방대한 컨텍스트를 모두 처리하는 대신 지식 그래프를 통해 효율적이고 저렴하게 질문에 답할 수 있도록 돕습니다.
7월 29일0
Dev.toAI 번역헤드라인
Google Gemini Spark: 개발자를 위한 런타임 신뢰 체크리스트
Google Gemini Spark는 사용자의 기기 상태와 관계없이 클라우드 VM에서 지속적으로 실행되는 상시 가동형 AI 에이전트 런타임입니다. 개발자는 에이전트의 지속적인 실행을 위해 권한 경계 설정, 도구 접근 제어, 실패 처리 및 증거 보존을 포함한 런타임 제어 설계가 필요합니다.
7월 29일0
Dev.toAI 번역헤드라인
MCP 에이전트 설명: 무엇이 실제로 LLM을 "에이전트"로 만드는가
LLM을 단순한 텍스트 생성기에서 에이전트로 변환하는 핵심 메커니즘인 '도구 호출 루프'를 설명합니다. 에이전트를 구성하는 요소로 에이전트 정의(Definition)와 에이전트 인스턴스(Instance)를 구분하여 체계적인 구조를 제시합니다.
7월 29일0
Dev.toAI 번역헤드라인
MCP 서버를 Stateless Spec으로 마이그레이션하기
Model Context Protocol(MCP) 사양이 상태 유지(stateful) 방식에서 무상태(stateless) 요청/응답 방식으로 대폭 변경되었습니다. 세션 개념과 핸드셰이크 과정이 삭제되고, 모든 요청에 메타데이터가 포함되는 구조로 전환되었습니다.
7월 29일0
Dev.toAI 번역헤드라인
DeepSeek API: 첫 번째 요청, 엔드포인트(endpoint) 및 연결 오류
DeepSeek API 사용 시 발생하는 다양한 HTTP 오류 코드의 원인과 해결 방법을 분석합니다. 단순히 API 키를 교체하는 대신, 오류 코드별로 구분된 정확한 진단과 로그 확인의 중요성을 강조합니다.
7월 29일0
Dev.toAI 번역헤드라인
AI 빌더를 위한 완료의 정의 (Definition of Done): 모든 에이전트 구축이 통과해야 하는 품질 기준
AI 에이전트 구축 시 에이전트가 스스로 '완료'를 정의하며 발생하는 오류를 방지하기 위해 명시적인 '완료의 정의(Definition of Done)'가 필요함을 강조합니다. 에이전트가 단순히 해피 패스(happy path)를 넘어 품질 표준을 준수하도록 공통 기준을 문서화해야 합니다.
7월 29일0
Dev.toAI 번역헤드라인
퍼널 설계하기: B2B 마케팅 자동화에 AI를 주입하는 5가지 실질적인 방법
B2B 마케팅 자동화에 AI를 통합하여 전환율을 높이는 5가지 실질적인 방법을 제시합니다. 예측 분석을 통한 리드 스코어링, LLM 기반 동적 콘텐츠 생성, 의도 기반 대화형 에이전트 구축 등 엔지니어링 관점의 접근법을 다룹니다.
7월 29일0
Dev.toAI 번역헤드라인
AI 어시스턴트를 위한 문서 가명화 (Pseudonymization): 고객 정보를 노출하지 않고 스프레드시트 전송하기
AI 어시스턴트 사용 시 개인정보 유출을 방지하기 위한 문서 가명화(Pseudonymization) 기술을 소개합니다. 단순 삭제 방식 대신 데이터의 추론 능력을 유지하면서도 민감 정보를 안전하게 대리 값으로 교체하고 복원하는 방법을 다룹니다.
7월 29일0
Dev.toAI 번역헤드라인
30분 만에 브랜드의 AI 가시성(AI Visibility)을 점검하는 방법
브랜드가 ChatGPT, Claude, Gemini와 같은 AI 모델의 답변에서 노출되는 'AI 가시성(AI Visibility)'을 점검하는 방법을 소개합니다. 기존 SEO와는 다른 AI 최적화의 중요성을 강조하며, 직접 쿼리를 통해 브랜드 인용 패턴을 분석하는 실무적인 가이드를 제공합니다.
7월 29일0
Dev.toAI 번역헤드라인
OpenTelemetry에서 MCP 도구 호출당 Amazon Bedrock 토큰 비용 추적하기
OpenTelemetry를 사용하여 MCP 도구 호출 시 발생하는 Amazon Bedrock의 토큰 사용량과 비용을 추적하는 방법을 설명합니다. opentel-mcp v0.5.0 업데이트를 통해 트레이스 데이터에 비용 및 토큰 정보를 포함하여 정밀한 비용 분석이 가능해졌습니다.
7월 29일0