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AI는 왜 5분 전 말을 까먹을까, GitHub가 만든 메모리 시스템 사례
AI 에이전트의 기억력 문제를 해결하는 메모리 시스템. GitHub Copilot 구축 사례와 직접 만들 것인가에 대한 실무 가이드를 소개합니다.
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Strands Agents 시작하기, LLM이 알아서 판단하는 AI 에이전트 프레임워크
AWS가 개발한 Strands Agents는 LLM이 자율적으로 판단하고 실행하는 AI 에이전트 프레임워크입니다. 복잡한 워크플로우 코딩 없이 실전 에이전트를 만드는 방법을 소개합니다.
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AI 코딩 논쟁 이면의 심리, 왜 이렇게 공격적일까
Redis 창시자의 “AI가 프로그래밍을 바꿨다”는 주장과 “AI 전도자들은 불안에서 공격적이다”는 반박. 개발자 커뮤니티를 뜨겁게 달군 AI 코딩 논쟁의 심리를 파헤칩니다.
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Clojure vs C, 2.6배 차이, AI 코딩 시대에 토큰 효율 좋은 언어가 유리한 이유
AI 코딩 에이전트 시대, 프로그래밍 언어의 토큰 효율성이 새로운 선택 기준으로 떠오릅니다. Clojure와 C의 2.6배 차이를 분석합니다.
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코드 없이 앱 만드는 시대, 에이전트 네이티브 아키텍처 5가지 원칙
Claude Code의 성공이 증명한 에이전트 네이티브 아키텍처. 코드 대신 프롬프트로 앱을 만드는 5가지 핵심 원칙과 실전 구현 전략을 소개합니다.
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AI 에이전트 프레임워크는 왜 복잡할까? Rails처럼 혁신적인 프레임워크가 필요하다
VMware 엔지니어가 제시하는 AI 에이전트 프레임워크의 설계 원칙. 서브에이전트 아키텍처와 Convention over Configuration으로 복잡성을 해결하는 방법을 소개합니다.
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AI 코딩 에이전트의 숨겨진 비용: 컨텍스트 부패와 15배 토큰 소비의 진실
AI 코딩 에이전트(OpenAI Codex, Claude Code)의 내부 작동 원리를 해부합니다. 컨텍스트 부패 현상, 15배 토큰 소비, 그리고 경험 많은 개발자가 오히려 19% 느려진 이유를 알아보세요.
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AI 에이전트 도구 80% 제거했더니 3.5배 빨라졌다: Vercel의 역설적 최적화
Vercel이 AI 에이전트의 도구를 80% 제거했더니 성능이 3.5배 향상된 역설적 경험. 복잡한 가드레일보다 단순한 아키텍처가 더 나은 결과를 만든 실증 사례를 소개합니다.
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완벽한 JSON이 완벽한 답은 아니다: 구조화된 출력의 함정
OpenAI Structured Outputs API의 숨겨진 함정. 완벽한 JSON 형식이 정확한 답변을 보장하지 않는 이유와 프로덕션 환경에서의 대응 전략을 소개합니다.
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디버깅의 종말: AI가 버그 없는 코드를 짜면 개발자는 무엇을 하나
AI가 버그 없는 코드를 작성하면 디버깅이 사라질까? O’Reilly의 도발적 전망과 함께 Vibe Coding 시대 개발자의 역할 변화를 분석합니다.
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