개발도구
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AI 에이전트 성능 혁신: 병렬 도구 호출로 속도 5배 단축하기
AI 에이전트의 느린 속도 문제를 해결한 병렬 도구 호출 기술의 원리와 구현 방법, 실제 성능 향상 사례를 상세히 분석한 개발자 필독 가이드
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GitHub Agents Panel 출시: AI 개발자와 어디서든 협업하는 시대
GitHub이 출시한 새로운 Agents Panel로 웹사이트 어디서든 자연어 명령으로 AI 코딩 에이전트에게 작업을 위임하고 실시간 모니터링할 수 있는 혁신적인 개발 환경을 소개합니다. Copilot Coding Agent의 강력한 기능과 실제 활용 방법을 다룹니다.
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JSON으로 AI와 대화하는 법: 더 정확하고 효율적인 프롬프트 가이드
자연어 대신 JSON 구조로 AI와 소통하여 더 정확하고 일관된 결과를 얻는 방법을 실제 사례와 함께 알아봅니다. 이미지 생성, 웹 개발, 창작 등 다양한 분야에서의 활용법과 XML, YAML과의 비교, 실무 적용 가이드를 제공합니다.
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VoltAgent: TypeScript 네이티브 AI 에이전트 프레임워크 완전 가이드
Python 중심의 AI 개발 환경에서 벗어나 TypeScript 개발자를 위해 처음부터 설계된 VoltAgent 프레임워크의 특징과 실무 활용법을 상세히 소개합니다.
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Docker MCP Catalog과 Toolkit: AI 에이전트를 위한 표준화된 도구 생태계
Docker MCP Catalog과 Toolkit을 활용해 AI 에이전트와 외부 도구를 안전하고 효율적으로 연결하는 방법과 실제 활용 사례를 소개합니다. 200개 이상의 검증된 MCP 서버로 개발 생산성을 향상시키세요.
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Grep MCP 서버: AI 에이전트가 백만 개 GitHub 저장소를 검색하는 새로운 방법
Vercel의 Grep 서비스가 Model Context Protocol(MCP)을 지원하기 시작하면서 AI 에이전트들이 백만 개 이상의 GitHub 저장소를 표준화된 방식으로 검색할 수 있게 되었습니다. 실제 설정 방법과 활용 사례를 통해 새로운 개발 환경의 가능성을 살펴봅니다.
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Docker가 AI 에이전트 개발을 혁신하는 방법 – Compose부터 MCP Gateway까지
Docker가 AI 에이전트 개발을 혁신하는 방법을 소개합니다. Docker Compose 확장, MCP Gateway, Docker Offload 등 새로운 기능들을 통해 복잡한 AI 에이전트 개발을 어떻게 단순화하고 있는지, 그리고 이것이 개발자 생태계에 미치는 영향을 분석합니다.
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에이전틱 AI, 정말 과대광고일까? – 회의론자들이 놓치고 있는 것들
에이전틱 AI가 과대광고인지 실제 혁신 기술인지에 대한 균형잡힌 분석. 기존 LLM과의 차이점, 실제 활용 사례, 회의론에 대한 반박, 그리고 개발자에게 미치는 영향을 종합적으로 다룬 인사이트 글입니다.
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Repomix: AI 시대 개발자를 위한 필수 도구 – 코드베이스를 AI 친화적으로 변환하는 방법
AI 코딩 어시스턴트와의 협업을 혁신하는 Repomix 도구의 완벽 가이드. 설치부터 고급 활용법까지, 코드베이스를 AI 친화적으로 변환하는 모든 방법을 실무 예시와 함께 상세히 설명합니다.
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Ollama의 새로운 Thinking 기능: AI 사고 과정을 투명하게 들여다보다
Ollama의 새로운 Thinking 기능을 통해 AI의 사고 과정을 투명하게 확인하는 방법과 실전 활용법을 상세히 안내합니다. CLI, API, 프로그래밍 언어별 사용법을 포함한 완전한 가이드입니다.
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