AI와 채팅은 이제 그만: MCP로 AI에게 ‘손’을 달아주는 방법
단순한 텍스트 응답을 넘어 AI가 직접 도구를 조작하고 데이터를 가져오는 MCP(Model Context Protocol)의 핵심 개념과 Go 언어를 활용한 실무 구현 전략을 분석합니다.
AI Engineering
단순 챗봇을 넘어 ‘에이전트’로: AI 에이전시 아키텍처의 기술적 실체
LLM의 추론 능력을 실행력으로 전환하는 에이전틱 AI의 내부 구조를 분석하고, 실무 도입을 위한 기술적 트레이드오프와 구현 전략을 심층 진단합니다.
270억 파라미터 모델을 직접 튜닝하며 깨달은 ‘AI 환상’과 현실
신입 개발자가 거대 언어 모델(LLM) 파인튜닝에 도전하며 겪은 기술적 실패와 시행착오를 통해, 실제 제품 수준의 AI를 구축하기 위해 필요한 진짜 역량을 분석합니다.
단순 챗봇은 끝났다: 자율적 실행력을 가진 ‘에이전틱 AI’의 시대
단순한 응답을 넘어 스스로 추론하고 도구를 사용해 목표를 달성하는 에이전틱 AI의 기술적 토대와 실무 도입 전략을 심층 분석합니다.
RAG 시스템, 왜 실전에서 무너질까? 파이썬 구현으로 배운 5가지 뼈아픈 교훈
단순한 튜토리얼로는 절대 알 수 없는 프로덕션 수준 RAG 구축의 핵심 난제들과 이를 해결하기 위한 데이터 엔지니어링 및 최적화 전략을 상세히 분석합니다.
AI 성능은 이미 충분하다: 이제는 ‘기술’이 아니라 ‘변화 관리’의 싸움
최신 AI 모델의 비약적인 성능 향상에도 불구하고 실제 제품 도입이 더딘 이유는 기술적 한계가 아닌 조직의 워크플로우와 문화적 저항이라는 변화 관리의 문제에 있습니다.
자바 팀이 LLM 도입 시 저지르는 치명적 실수 10가지: 프로덕션의 함정
강력한 타입 시스템과 엔터프라이즈 아키텍처에 익숙한 자바 개발팀이 LLM을 통합할 때 흔히 범하는 설계 오류와 이를 해결하기 위한 실무적인 전략을 분석합니다.
AI가 거짓말을 한다면? 멀티 에이전트로 LLM 환각 잡는 법
단일 모델의 한계를 넘어 여러 AI 에이전트가 서로를 검증하는 오케스트레이션 구조를 통해 LLM의 고질적인 문제인 환각 현상을 획기적으로 줄이는 기술적 전략을 분석합니다.
테스트 코드 짜다 밤새는 시대는 끝났다: 지라 티켓 읽고 PR까지 쏘는 AI 워크플로우
반복적인 Playwright 테스트 작성에서 벗어나 GitHub Copilot이 요구사항 분석부터 코드 구현, PR 생성까지 자동화하는 차세대 QA 엔지니어링 전략을 분석합니다.
AI가 내 말에만 맞장구친다면? ‘아첨하는 AI’를 깨우는 메모리 전략
사용자의 의견에 무조건 동조하는 LLM의 시코판시(Sycophancy) 현상을 분석하고, 단순 프롬프트를 넘어선 메모리 메커니즘으로 AI의 객관적 판단력을 회복하는 실무 가이드를 제시합니다.