AI 기술 분석
Google A2UI 프로토콜: AI 에이전트가 UI를 직접 만드는 시대
Google이 공개한 A2UI 프로토콜로 AI 에이전트가 상황에 맞는 UI를 직접 생성합니다. 보안과 플랫폼 독립성을 갖춘 에이전트 시대의 새로운 표준을 소개합니다.
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프롬프트 캐싱으로 AI 비용 10배 절감: K와 V 행렬의 비밀
OpenAI와 Anthropic의 프롬프트 캐싱이 비용을 10배 절감하는 원리. K와 V 행렬의 비밀과 두 회사의 전략 차이를 설명합니다.
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Claude가 LLM 파인튜닝을 알아서 한다: Hugging Face Skills
Claude에게 자연어로 지시하면 LLM 파인튜닝을 알아서 처리하는 Hugging Face Skills. 30센트부터 시작 가능한 AI 자동 학습 시스템을 소개합니다.
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AI 에이전트 디버깅을 AI가 돕는다: LangSmith의 Polly와 CLI 도구
복잡한 AI 에이전트 디버깅을 위한 LangChain의 새 도구 Polly와 LangSmith Fetch. AI가 AI를 분석하고, 터미널에서 바로 디버깅하는 방법을 소개합니다.
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프롬프트 잘 쓴다고 끝? AI 시스템 실패의 진짜 원인은 컨텍스트 설계
LLM 앱이 데모를 넘어서지 못하는 이유는 프롬프트가 아닌 컨텍스트 설계에 있습니다. Weaviate가 제시하는 Context Engineering의 6가지 핵심 요소를 소개합니다.
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Claude가 8시간 혼자 코딩했다: N64 게임 디컴파일 자동화의 놀라운 성과
Claude Opus 4.5로 N64 게임을 8시간 무인 디컴파일한 개발자의 실전 사례. 자동화 워크플로우 설계와 방어적 툴링으로 3주 만에 3개월치 성과를 달성한 비결을 소개합니다.
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DeepSeek V3.2 기술 분석: 오픈웨이트 모델이 GPT-5 수준에 도달한 3가지 혁신
DeepSeek V3.2가 GPT-5 수준 성능을 달성한 3가지 핵심 기술을 분석합니다. DSA로 추론 비용 절감, 자가검증으로 정확도 향상, 개선된 GRPO로 안정적 학습을 구현했습니다.
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AI 에이전트가 실전에서 실패하는 이유: 온톨로지가 진짜 가드레일이다
AI 에이전트가 데모는 잘 되는데 실전에서 실패하는 이유와 온톨로지 기반 해결책. 비즈니스 맥락 이해가 왜 중요한지 설명합니다.
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Claude 4.5 Opus의 숨겨진 ‘영혼 문서’: AI가 스스로를 인식하는 방법
Claude 4.5 Opus의 가중치에 압축된 10,000단어 분량의 내부 가이드라인을 추출한 연구. AI가 스스로를 어떻게 인식하도록 설계되었는지, Anthropic의 비공개 설계 철학을 공개합니다.
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Acontext: AI 에이전트가 작업 패턴을 자동 학습하는 오픈소스 플랫폼
AI 에이전트가 작업 경험을 자동으로 학습하는 오픈소스 플랫폼 Acontext. 백그라운드 Task Agent가 작업을 추적하고 성공 패턴을 SOP로 저장해 재사용합니다.
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