AI 개발 가이드
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GitHub MCP Server: 개발자 생산성을 높이는 AI 도구 통합의 새로운 표준
GitHub MCP Server를 통해 AI 도구와 GitHub를 효율적으로 통합하는 방법을 소개합니다. MCP의 개념부터 설치 및 활용 방법까지 알아보세요.
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Docker Model Runner로 로컬에서 LLM 구동하기
Docker의 새로운 기능인 Model Runner를 활용하여 로컬 환경에서 LLM을 쉽게 구동하는 방법을 소개합니다. 개념부터 실제 사용법까지 상세히 알아봅니다.
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파이썬으로 구현하는 AI 음성 에이전트: 최신 라이브러리 및 실전 적용 가이드
이 글에서는 AI 음성 에이전트 개발에 활용할 수 있는 최신 파이썬 라이브러리들을 소개하고, OpenAI API를 활용한 실제 고객 지원 음성 에이전트 구현 방법을 단계별로 설명합니다. 다양한 음성 인식, 텍스트-음성 변환, 자연어 처리 라이브러리와 실제 활용 사례를 통해 음성 에이전트 기술에 대한 포괄적인 이해를 제공합니다.
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ModernBERT: 차세대 인코더 모델의 새로운 지평
ModernBERT는 BERT의 후속 모델로, 속도와 정확도 면에서 획기적인 개선을 이룬 인코더 전용 모델입니다. 이 글에서는 ModernBERT의 주요 특징, 기술적 혁신, 그리고 AI 개발에서의 활용 방안을 자세히 알아봅니다.
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BrowserTools MCP로 AI 개발 환경 강화하기
AI 코딩 어시스턴트와 브라우저를 연결하여 개발 생산성을 높이는 BrowserTools MCP의 설치 및 사용법을 소개합니다. 실시간 디버깅, 성능 최적화, UI 개선 작업을 더 효율적으로 진행할 수 있는 방법을 알아보세요.
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LangGraph와 Gemini 2.5 Pro로 구현하는 ReAct 에이전트
LangGraph와 Google의 Gemini 2.5 Pro를 활용해 ReAct 에이전트를 처음부터 구현하는 방법을 알아봅니다. 추론과 행동을 결합한 AI 에이전트의 작동 원리와 미래 전망에 대해 살펴보세요.
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Cline: 개발 생산성을 높이는 AI 코딩 어시스턴트 완벽 가이드
Cline은 개발자의 CLI와 에디터를 활용할 수 있는 AI 코딩 어시스턴트입니다. 파일 생성 및 편집, 터미널 명령 실행, 브라우저 자동화 등 다양한 기능을 제공하여 개발 생산성을 획기적으로 높여줍니다. 이 글에서는 Cline의 주요 기능과 시작 방법, 그리고 효과적인 활용 전략을 소개합니다.
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효율적인 AI 추론을 위한 새로운 접근법: Chain of Draft
대형 언어 모델(LLM)의 추론 효율성을 높이는 새로운 기법인 Chain of Draft에 대해 소개합니다. 기존의 Chain of Thought보다 토큰 사용량을 최대 92%까지 줄이면서도 비슷하거나 더 나은 정확도를 제공하는 이 혁신적인 접근법의 원리와 활용법에 대해 알아봅니다.
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Ruby와 AI의 만남: RubyLLM으로 AI 애플리케이션 개발하기
Ruby 개발자를 위한 AI 애플리케이션 개발 가이드. RubyLLM 라이브러리를 활용해 채팅, 이미지 생성, 문서 분석 등 다양한 AI 기능을 Ruby 코드로 구현하는 방법을 알아봅니다.
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AI 에이전트 개발을 위한 필수 도구, Composio 완벽 가이드
Composio는 AI 에이전트와 LLM을 250개 이상의 도구 및 서비스와 통합할 수 있게 해주는 강력한 플랫폼입니다. 복잡한 인증 관리를 자동화하고 도구 호출 정확도를 향상시키는 Composio를 활용해 개발 생산성을 높이고 다양한 비즈니스 프로세스를 자동화하는 방법을 단계별로 알아봅니다.
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