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GPU·LLM·MLOps·쿠버네티스, 그리고 마음가짐에 관한 글 · 69 편
Durable Execution 엔진 2026 — Temporal·Restate·Inngest·Trigger.dev·DBOS 깊이 비교: 크론과 재시도 지옥에서 벗어나는 법
장시간 실행되는 워크플로를 더 이상 크론과 큐와 if-else로 짜지 마라. 2026년의 답은 Durable Execution이다. Temporal·Restate·Inngest·Trigger.dev·DBOS, 그리고 AWS Step Functions·Cadence·Azure Durable Functions까지 — 결정적 재실행·체크포인팅·워크플로 코드 패러다임이 어떻게 백엔드를 다시 짜고 있
2026-05-14 · 40 분 읽기 #durable-execution#temporal#restate#inngest#trigger-devAI 하네스 해부 — 모델을 에이전트로 만드는 스캐폴딩 (루프·도구·컨텍스트, 그리고 직접 만들기)
모델은 엔진이고, 하네스는 차다. 같은 엔진에 다른 차를 얹으면 주행 경험이 완전히 달라진다. 2026년 AI 엔지니어링의 진짜 무게중심은 모델이 아니라 그 모델을 둘러싼 스캐폴딩 — 하네스 — 에 있다. 에이전트 루프의 해부, 도구 실행 계층, 컨텍스트 관리와 context rot, System Prompt의 역할, 제어 흐름(서브에이전트·훅·권한 게이트), 실패 모드와 복원, 실제 하네스
2026-05-14 · 26 분 읽기 #ai-harness#ai-agent#llm#agent-loop#tool-executionAI 개발 자동화 완전 가이드 — GitHub 연동, 티켓 기반 에이전트 워크플로우, Copilot·Claude Code·Devin·Jules (2025)
2025년은 AI가 '코드를 제안'하던 시대에서 'AI가 티켓을 책임지는' 시대로 넘어간 해다. GitHub Issue를 AI 에이전트에게 할당하면 브랜치 생성→구현→PR→CI 통과까지 자동으로 굴러간다. 성숙도 4단계 모델, 2025년 툴 지형도(Copilot Coding Agent·Claude Code·Devin·Jules·Codex), GitHub 연동 아키텍처의 원리, 단계별 세팅법,
2026-05-14 · 46 분 읽기 #ai-development#automation#github#copilot#claude-code2026년 기술 지형 완전 예측 — LLM Next Wave·Agents·Physical AI·BCI·양자·AR·CRISPR·에너지·거버넌스까지 엔지니어가 알아야 할 모든 것
2025년은 Agent 원년이자 Physical AI 태동의 해였다. 2026년 이후 기술 지형을 LLM Next Wave, Agents 주류화, 로봇·Physical AI, BCI, 양자 컴퓨팅, AR 2.0, CRISPR·합성생물학, Space Compute, 에너지 전환, AI 거버넌스까지 — 엔지니어가 지금 준비해야 할 5가지 역량과 함께 완전 해부한다.
2026-04-15 · 31 분 읽기 #tech-trend#llm#ai-agent#robotics#bciMCP (Model Context Protocol) 완전 해부: 스펙, 전송, 보안, 서버 만들기, 엔터프라이즈 (2025)
Anthropic이 2024년 말 공개하고 2025년에 사실상 표준이 된 MCP. Resources·Tools·Prompts·Sampling 스펙과 전송 계층, OAuth 2.1 인증, 주요 서버(GitHub/Slack/Linear/Chrome/Playwright), 직접 서버 만들기, 보안 공격 벡터, 엔터프라이즈 운영까지. "LLM 시대의 USB-C"를 한 글로 해부합니다.
2026-04-15 · 21 분 읽기 #mcp#llm#ai#claude#protocolLLM 완전 가이드 — Transformer·Attention·RLHF·RAG·Agent·Evaluation (Season 2 Ep 6, 2025)
LLM을 "프롬프트에 답하는 블랙박스"로만 쓰면 임계점에서 막힌다. Transformer의 Attention이 실제로 어떻게 토큰 관계를 계산하는지, Pre-training → SFT → RLHF → DPO 파이프라인이 왜 이 순서로 설계됐는지, RAG 1/2/3세대의 차이와 Agentic RAG의 본질, Agent 설계(ReAct, Plan-and-Execute, Multi-Agent)의
2026-04-15 · 19 분 읽기 #llm#transformer#attention#rlhf#dpoAI 엔지니어링 실전 — LLM API, RAG, 에이전트, LoRA/DPO, 벡터 DB, 평가, 관측, Prompt Injection 완전 가이드 (2025)
LLM API 프로덕션 호출의 진짜 어려움, RAG가 단순 조회가 아닌 이유, 에이전트 패턴(ReAct/Plan-Execute/ReWOO), 파인튜닝 언제/언제 하지 말까(LoRA/QLoRA/DPO), 벡터 DB 선택 매트릭스, LLM 평가의 근본적 어려움, 비용 최적화, Prompt Injection 방어까지. 데모가 아닌 '진짜 프로덕션' AI 앱을 만드는 법.
2026-04-15 · 20 분 읽기 #ai-engineering#llm#rag#ai-agent#loraGemini CLI 실전 가이드: 터미널 우선 AI 에이전트를 도입할지 판단하는 법
2026년 시점에서 Gemini CLI가 IDE 우선 도구와 어떻게 다른지, plan mode와 hooks, MCP, 스크립팅이 실제 개발 흐름에 어떤 의미를 갖는지, 그리고 팀에 안전하게 도입하는 방법을 정리한다.
2026-04-12 · 13 분 읽기 #gemini-cli#google-gemini#terminal-ai#ai-agent#mcpAmazon Bedrock AgentCore Practical Guide: How to Build Secure Production Agents in 2026
A practical guide to Amazon Bedrock AgentCore for teams that need secure, production-ready agents, with clear coverage of Runtime, Memory, Gateway, observability, and rollout checks.
2026-04-12 · 6 분 읽기 #aws#bedrock#agentcore#ai-agent#mcpPydanticAI 실전 가이드: 2026년 Python 팀이 프로덕션 에이전트에 채택하는 이유
Python 중심 에이전트 시스템, 모델 유연성, 내구성 있는 워크플로, 관측 가능성, 평가 체계가 필요한 팀을 위한 PydanticAI 실전 가이드입니다.
2026-04-12 · 11 분 읽기 #pydantic#pydantic-ai#python#ai-agent#mcpCloudflare Agents와 Durable Objects로 AI 앱을 만드는 실전 가이드
Cloudflare Agents와 Durable Objects를 AI 앱에 어떻게 연결하는지, 왜 상태와 장기 실행이 중요한지, stateless serverless와 무엇이 다른지, 그리고 실제 롤아웃 체크리스트까지 한 번에 정리한 2026년 실전 가이드입니다.
2026-04-12 · 15 분 읽기 #cloudflare#cloudflare-agents#durable-objects#ai-agent#mcpGoogle Agent Development Kit 실전 가이드: 엔터프라이즈 에이전트에 ADK가 맞는 이유
Google Agent Development Kit를 평가하는 팀을 위한 실전 가이드로, 컨텍스트 관리, callbacks, 멀티에이전트 구성, 롤아웃 판단 기준을 중심으로 정리한다.
2026-04-12 · 10 분 읽기 #google-adk#agent-development-kit#ai-agent#multi-agent#session-state브라우저·컴퓨터 유즈 에이전트 실전 가이드: 2026년 팀이 바로 도입할 수 있는 아키텍처, 안전장치, 체크리스트
브라우저와 가상 컴퓨터를 직접 조작하는 에이전트가 왜 지금 중요해졌는지, 어떤 아키텍처로 설계해야 하는지, 어디까지 자동화하고 어디서 멈춰야 하는지 실무 기준으로 정리한다.
2026-04-12 · 17 분 읽기 #ai-platform#ai-agent#browser-agent#computer-use#automationMastra 실전 가이드: 2026년 TypeScript 팀이 프로덕션 AI 에이전트에 채택하는 이유
오픈소스 TypeScript 스택 안에서 에이전트, 메모리, 워크플로, 관측 가능성, 평가, 프로덕션 배포를 함께 다뤄야 하는 팀을 위한 Mastra 실전 가이드입니다.
2026-04-12 · 12 분 읽기 #mastra#typescript#ai-agent#mcp#memory프롬프트 캐싱 실전 가이드: 에이전트 앱의 비용과 지연 시간을 함께 줄이는 방법
에이전트 애플리케이션에서 프롬프트 캐싱이 왜 중요한지, OpenAI와 Anthropic의 차이, 프롬프트 구조화 패턴, ROI 판단법, 흔한 실수, 마이그레이션 체크리스트까지 실무 관점에서 정리합니다.
2026-04-12 · 16 분 읽기 #prompt-caching#latency#cost-optimization#ai-agent#llmopsOpenAI, Azure, AWS 엔터프라이즈 에이전트 관측성과 평가 비교 가이드
OpenAI, Azure, AWS의 에이전트 관측성, 평가, 대시보드, OpenTelemetry 연동을 비교하고 플랫폼, 제품, 인프라 팀이 롤아웃 결정을 내리는 방법을 정리한 실무 가이드입니다.
2026-04-12 · 6 분 읽기 #openai#azure#aws#observability#evaluationAzure AI Foundry Agent Service 실전 가이드: 2026년 엔터프라이즈 배포 판단 기준
Azure AI Foundry Agent Service를 엔터프라이즈 관점에서 정리한 실전 가이드로, 왜 관리형 에이전트가 필요한지, 도구 카탈로그와 원격 MCP 서버를 어떻게 활용하는지, 그리고 tracing, evaluation, governance, private networking 기준으로 어떻게 배포를 판단할지 설명한다.
2026-04-12 · 9 분 읽기 #azure#azure-ai-foundry#agent-service#ai-agent#mcpOpenAI Responses API와 Agents SDK 실전 가이드: 2026년 팀이 아키텍처를 다시 그리는 법
2025년 3월 11일 공개된 OpenAI Responses API와 Agents SDK를 기준으로, 어떤 팀이 Chat Completions를 유지하고 어떤 팀이 Responses API로 옮겨야 하는지, Assistants API 사용자는 무엇을 언제 준비해야 하는지 실무 중심으로 정리한다.
2026-04-12 · 19 분 읽기 #openai#responses-api#agents-sdk#ai-agent#chat-completions딥 리서치 에이전트 실전 가이드: 2026년 개발자와 지식노동자를 위한 활용법
OpenAI 딥 리서치를 실무에 바로 적용할 수 있도록, 개념과 중요성부터 프롬프트 패턴, MCP 연동, 함정, 체크리스트까지 한 번에 정리한 2026년 실전 가이드입니다.
2026-04-12 · 14 분 읽기 #deep-research#ai-agent#mcp#chatgpt#research-workflow2026년 AI & IT 트렌드 총정리 — 에이전틱 AI, GPUaaS, 소버린 AI, 양자 컴퓨팅
2026년을 정의하는 기술 트렌드를 총정리합니다. 에이전틱 AI, GPUaaS, 소버린 AI, 양자 컴퓨팅 대비, AI 엔지니어 채용 트렌드까지.
2026-04-11 · 24 분 읽기 #ai#trends#ai-agent#gpu#quantum