AI개발
AI 시대 개발자의 진짜 레버리지, 코드가 아닌 하네스
AI가 코드 생성 비용을 낮출수록 틀린 문제를 푸는 비용은 커진다. Test Double이 제안하는 ‘하네스’ 개념으로 AI 시대 개발자의 진짜 레버리지를 설명합니다.
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AI 에이전트, 프로덕션에 올리기 전에 반드시 알아야 할 것들
에이전트는 기존 소프트웨어와 다르게 모니터링해야 합니다. LangChain이 정리한 자연어 입력의 무한성과 LLM 비결정성 문제, 그리고 어노테이션 큐·LLM 평가자를 활용한 프로덕션 옵저버빌리티 전략을 소개합니다.
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AI 에이전트 비결정성 문제, 실전에서 통하는 두 가지 해법
AI 에이전트가 지시를 무시하는 비결정성 문제, 가드레일로 행동을 강제하는 방법과 Evals로 AGENTS.md 자체를 검증하는 두 가지 실전 해법을 소개합니다.
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Claude Code로 Obsidian 플러그인 30분 완성, 비용 문제는 이렇게 풀었다
Viget 팀이 해커톤에서 Claude Code와 Obsidian을 연결하는 플러그인을 30분 만에 완성한 실전 경험. 비용 문제 해결법과 Compound Engineering 기법을 소개합니다.
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AI 에이전트 스펙 작성, 2,500개 파일이 알려준 실패 패턴
GitHub 2,500개 에이전트 파일 분석이 밝힌 AI 에이전트 스펙 실패 패턴과 성공하는 스펙의 6가지 핵심 영역, 3계층 경계 설정 방법을 소개합니다.
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LLM 15개월 실전 후 발견한 5가지 치명적 실수
15개월간 LLM 실무 경험에서 발견한 5가지 치명적 실수. 컨텍스트 낭비부터 보안 허점까지, 실제 프로덕션에서 겪은 구체적 사례와 해결책을 소개합니다.
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구글 Gemini API의 File Search: 저장소는 공짜, RAG 구축은 한 줄
구글 Gemini API의 File Search Tool로 RAG 시스템 구축이 API 한 줄로 단순화됐습니다. 저장소와 쿼리는 무료, 개발자 경험의 혁신을 소개합니다.
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AI 에이전트 아키텍처의 진화: Deep Agent가 500단계 작업을 처리하는 방법
AI 에이전트가 단순 반복 루프에서 복잡한 작업을 처리하는 심층 구조로 진화하는 과정. 명시적 플래닝, 계층적 위임, 지속적 메모리, 정교한 컨텍스트 엔지니어링을 통해 5단계에서 500단계 작업까지 처리 가능한 Agent 2.0 아키텍처 설명
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LLM API 비용 90% 절약하기 – 성능 저하 없이 AI 서비스 비용을 줄이는 7가지 전략
LLM API 운영 비용을 90%까지 절감할 수 있는 7가지 실무 전략을 소개한다. 프롬프트 최적화, 적절한 모델 선택, 하이브리드 추론 등 검증된 방법론을 통해 성능 저하 없이 AI 서비스 비용을 대폭 줄이는 구체적인 실행 방안을 제시한다.
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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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