정보기술

짙은 검은색 배경의 뉴스레터 위로 2,500만 달러라는 숫자가 선명하게 박혀 있었다. 베세머 벤처 파트너스(Bessemer Venture Partners)라는 묵직한 이름과 메타, 오픈AI, 위즈(Wiz) 출신의 핵심 인물들이 나열된 투자자 명단은 단순한 자금 조달 이상의 신호를 보내고 있었다. 실리콘밸리의 가장 영리한 두 뇌, 즉 최첨단 AI 엔지니어링과 생명공학의 정수가 한곳으로 모이고

단순한 챗봇의 확장판이라고 생각했다. 하지만 실제로 LangGraph와 Deep Agents의 구조를 설계해 보니, 이는 단순한 인터페이스의 변화가 아니라 LLM이 ‘사고하는 방식’ 자체를 재정의하는 작업이었다. 기존의 선형적인 체인 방식으로는 절대 해결할 수 없었던 복잡한 루프와 상태 제어가 비로소 가능해졌기 때문이다. 단순한 Chain에서 Agentic Workflow로의 전환 그동안 우

“이 괴물의 증상이 정확히 뭐야? 뿔이 굽었어, 아니면 피부가 푸른색이야?” 모니터 너머로 쏟아지는 데이터셋을 보며 스스로에게 던진 질문이었다. 현실의 질병이 아닌, 가상의 몬스터들이 앓는 가상의 질병을 진단하는 모델을 만드는 일은 단순한 유희를 넘어 AI가 어떻게 ‘분류’하고 ‘추론’하는지를 실험하는 가장 순수한 방법처럼 느껴졌다. 상상 속의 질병과 데이터의 구조 보통의 의료 AI가 실제

요즘 동네 골목 상점들의 계산대 앞에는 익숙한 QR코드 판넬이나 특정 지역 화폐 안내 문구가 부쩍 자주 보인다. 대형 마트의 편리함보다는 집 앞 작은 반찬 가게나 단골 카페의 온기를 찾는 사람들이 늘어나며, 결제 수단 역시 단순한 송금을 넘어 ‘지역 상생’이라는 가치를 담은 형태로 변하고 있다. 울산이라는 도시의 경제 흐름 속에서 울산페이는 이제 단순한 결제 도구를 넘어 하나의 생활 양식으로

무엇이 우리를 그토록 불편하게 하면서도 동시에 안도하게 만드는 걸까. 정교하게 설계된 스튜디오의 조명과 각본대로 움직이는 연예인의 모습이 아닌, 낡은 티셔츠 한 장을 며칠째 입고 있는 한 남자의 무심한 일상이 왜 이토록 강력한 흡입력을 갖는지 의문이 든다. 아마도 그것은 우리가 사회적 가면을 쓰느라 잊고 지냈던 ‘날것의 인간’ 에 대한 갈증 때문일지도 모른다. 효율과 정답의 시대에 던지는 무

어두운 방 안, 책상 위에 흩어진 빈 약봉투와 정체를 알 수 없는 작은 알약들이 희미한 스탠드 불빛 아래 굴러다니고 있었다. 초점이 풀린 눈으로 천장을 응시하는 누군가의 숨소리는 거칠고 불규칙하며, 방 안에는 무거운 정적이 가득 찼다. 한때는 평범한 일상을 살았을 이 공간이 이제는 오직 다음 투약을 기다리는 갈망만이 지배하는 고립된 섬이 되어버린 풍경이다. 보이지 않는 사슬, 도파민의 배신

최근 몇 주 동안 전 세계적인 이상 기온과 예측 불가능한 강수 패턴에 관한 뉴스가 쏟아지는 것을 보며 식량 안보에 대한 막연한 불안감을 느꼈습니다. 특히 전 세계 인구의 상당수가 주식으로 삼는 쌀은 물 소비량이 많고 메탄가스 배출이라는 환경적 딜레마를 안고 있어 기후 변화에 가장 취약한 작물 중 하나입니다. 이런 상황에서 AI를 통해 논의 물 관리와 시비량을 최적화하여 농민의 수익을 높이고

눈이 시릴 정도로 푸른 하늘 아래 끝없이 펼쳐진 짙은 청색의 태양광 패널들이 일제히 같은 방향을 향해 누워 있는 풍경을 상상해 본다. 1GW(기가와트)라는 숫자가 주는 압도적인 부피감은 단순히 전력량을 넘어, 거대한 실리콘 바다를 땅 위에 구현한 것과 다름없다. 뉴스 피드를 가득 채운 메타의 이번 결정은 단순한 기업의 구매 소식을 넘어 AI라는 거대한 엔진을 돌리기 위한 갈증이 어디까지 닿아

단순한 펀딩 소식으로 보였다. 하지만 투자자 명단을 훑어내려 가자 단순한 자본 투입 이상의 기묘한 조합이 눈에 들어왔다. 베세머 벤처 파트너스와 더불어 메타, 오픈AI, 위즈의 핵심 임원들이 한자리에 모였다는 사실은 이 회사가 단순한 바이오 벤처가 아님을 암시한다. 실리콘밸리의 뇌들이 바이오로 모이는 이유 최근 테크 씬의 흐름을 보면 흥미로운 지점이 발견된다. 거대 언어 모델(LLM)의 폭발

나는 최근 며칠 동안 LLM 기반의 에이전트들이 왜 생각보다 멍청하게 구는지에 대해 깊이 고민하며 수십 개의 프롬프트를 수정하고 있었다. 단순한 챗봇을 넘어 스스로 계획을 세우고 도구를 사용하는 ‘에이전트’라는 개념은 매력적이었지만, 실제 구현 결과물은 늘 예상치 못한 루프에 빠지거나 엉뚱한 API를 호출하곤 했다. 그러다 랭체인(LangChain)이 지향하는 딥 에이전트(Deep Agent