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AI 에이전트 도구 권한 경계 설계
에이전트가 도구를 호출할 때 읽기, 쓰기, 승인, 감사 로그를 어떻게 나누어야 운영 가능한 제품이 되는지 정리합니다.
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이 태그는 현재 32개의 포스트와 연결되어 있습니다. 같은 문제를 다른 관점에서 다룬 글까지 함께 따라가면 주제 이해가 훨씬 빠르게 넓어집니다.
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AI 에이전트 승인 UX 설계 플레이북
좋은 에이전트는 많이 자동화하는 것이 아니라, 사람이 개입해야 할 순간을 분명하게 보여줍니다. 승인 UX를 실무 관점에서 정리합니다.
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소형 모델이 제품 아키텍처를 바꾸는 방식
최근 AI 제품 흐름에서 중요한 변화 중 하나는 더 큰 모델만이 아니라, 작은 모델을 어디에 배치할지에 대한 설계가 중요해지고 있다는 점입니다.
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DeepSeek를 추론과 비용 관점에서 읽는 방법
DeepSeek는 추론 성능과 비용 효율 논의를 함께 불러온 모델군입니다. 어떤 팀이 어떤 기대치로 접근해야 하는지 실무적으로 정리합니다.
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Gemma로 시작하는 소형 모델 제품화 가이드
Gemma는 작은 모델을 어떻게 제품에 실용적으로 넣을지 고민할 때 좋은 출발점이 됩니다. 경량 모델 도입 관점에서 핵심을 정리합니다.
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Llama 오픈 웨이트 도입 플레이북
Llama 계열은 오픈 웨이트 전략의 대표 주자입니다. 어떤 팀이 왜 Llama를 선택하고, 어디서부터 운영 기준을 세워야 하는지 정리합니다.
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Mistral 계열 모델을 엔터프라이즈 관점에서 보는 법
Mistral은 오픈 모델 진영에서 속도와 효율을 함께 논의할 때 자주 등장합니다. 엔터프라이즈 팀이 어떤 기준으로 Mistral을 읽어야 하는지 정리합니다.
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에이전트 메모리 윈도우 예산 설계 가이드
AI 에이전트는 많이 기억할수록 좋아 보이지만, 실제 운영에서는 메모리 예산과 요약 규칙이 품질을 좌우합니다.
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AI 코딩 에이전트의 다음 단계는 제한된 실행이다
최근 코딩 에이전트 흐름은 단순한 자동완성보다, 권한과 범위를 제한한 실행 환경으로 이동하고 있습니다.
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Responses API와 Remote MCP 실전 도입 포인트
모델 API가 단순 텍스트 응답을 넘어 도구 호출 플랫폼으로 바뀌고 있습니다. Responses API와 Remote MCP를 제품 관점에서 어떻게 봐야 하는지 정리합니다.
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모델 API는 언제부터 플랫폼이 되었나
한때 모델 API는 프롬프트를 넣고 답을 받는 창구처럼 보였습니다. 그런데 어느 순간 도구 호출, 파일 검색, 원격 연결이 붙으며 플랫폼처럼 보이기 시작했습니다.
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AI 코딩 워크스페이스 가드레일 운영법
AI 코딩 도구를 쓰는 팀은 생산성만이 아니라 안전한 작업 경계도 함께 설계해야 합니다. 워크스페이스 가드레일 기준을 정리합니다.
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GPU와 CUDA는 어떻게 AI 시대의 권력이 되었나
그래픽 처리를 위해 태어난 GPU가 왜 AI 산업 전체의 병목이자 권력이 되었을까. CUDA와 함께 커진 플랫폼 이야기를 따라가 봅니다.
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LLM은 어떻게 자동완성에서 에이전트의 출발점이 되었나
한때는 '그럴듯한 문장 완성기'처럼 보였던 LLM이 왜 이제는 소프트웨어 인터페이스 전체를 다시 쓰는 존재처럼 여겨질까. 그 변화의 이야기를 따라갑니다.
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오픈 웨이트 AI는 왜 판을 흔들었나
거대 AI 모델이 소수 기업의 전유물처럼 보이던 시기에, 오픈 웨이트 흐름은 왜 개발자와 스타트업에게 다시 숨통을 틔워 주는 사건처럼 받아들여졌을까.
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OpenAI는 어떻게 이상주의 연구소에서 제품 권력으로 이동했나
처음에는 인류를 위한 개방적 AI 연구를 말하던 조직이, 왜 이제는 세계에서 가장 주목받는 AI 제품 회사처럼 보이게 되었을까. 그 긴장을 따라가 봅니다.
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피지컬 AI는 왜 다시 뜨거워졌나: 로봇이 화면 밖으로 걸어 나온 이야기
AI는 오래도록 화면 속 문제를 풀어 왔지만, 이제는 물체를 보고 움직이며 세상과 부딪히는 단계로 넘어가고 있습니다. 피지컬 AI의 이야기를 흥미롭게 풀어봅니다.
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LLM 컨텍스트 윈도우 예산 설계
토큰을 많이 넣는 것이 항상 좋은 것은 아닙니다. 실전 AI 서비스에서 컨텍스트 윈도우를 어떻게 예산화하고 운영해야 하는지 정리합니다.
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ChatGPT의 등장: AI가 대중 앞에 걸어 나온 날
2022년 11월 30일 공개된 ChatGPT는 단순한 제품 출시를 넘어, 사람들이 AI를 일상 속 도구로 받아들이기 시작한 전환점이었습니다.
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이세돌과 알파고: 인간과 AI의 대결이 남긴 것
2016년 3월의 다섯 번 대국은 단순한 승패를 넘어, 사람들이 AI를 바라보는 감각 자체를 바꿔 놓았습니다.
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GitHub Copilot 실전 활용 팁
반복 코드, 테스트, 리뷰 보조, 문서 초안 작성에서 GitHub Copilot을 안전하고 효과적으로 활용하되, 엔지니어링 판단력을 약화시키지 않는 기준을 정리합니다.
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AI 학습 경로: 입문부터 고급까지
입문자, 중급자, 고급 실무자가 순서대로 읽으며 AI와 LLMOps 지식을 체계적으로 쌓을 수 있는 로드맵입니다.
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AI 평가 루브릭 실전 설계
프로덕션 AI 기능을 위해 품질 기준, 실패 유형, 릴리스 게이트를 어떻게 정의할지 정리한 실전 가이드입니다.
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LLM 비용 가드레일과 AI FinOps
모델 비용을 쿼터, 라우팅 정책, 제품 단위 예산으로 통제하는 실전 운영 가이드입니다.
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AI-Native Product Operations의 부상
AI 보조, 검토 루프, 구조화된 escalation을 전제로 제품 운영 방식이 어떻게 바뀌는지 정리합니다.
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Model Spec 기반 AI 제품 거버넌스 플레이북
Model Spec 같은 모델 행동 정책을 실제 AI 제품의 거버넌스 레이어로 연결하는 실무 관점의 가이드입니다.
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OpenAI Responses API 에이전트 아키텍처 플레이북
Responses API, 내장 도구, 상태 관리, 운영 가드레일을 기준으로 에이전트 시스템을 설계하는 실무 가이드입니다.
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AI 에이전트 가드레일: 도구를 쓰는 에이전트를 안전하고 유용하게 만드는 법
도구 권한, 계획 검토, 승인 체크포인트, 실패 경계, 감사 가능성을 포함해 AI 에이전트 가드레일 설계를 실무 관점으로 정리합니다.
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LLMOps 플랫폼 아키텍처: LLM 기능을 운영 환경에서 굴리는 방법
요청 라우팅, 프롬프트 버전 관리, 추적성, 폴백 전략, 평가 루프, 비용 제어, 운영 책임 분리를 포함한 LLMOps 아키텍처를 설명합니다.
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프롬프트 엔지니어링 운영 가이드: 버전 관리, 테스트, 실패 복구
프롬프트 계약, 구조화 출력, 버전 관리, 평가, 롤백, 팀 협업 흐름을 포함해 프롬프트 엔지니어링을 운영 관점으로 설명합니다.
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RAG 평가 플레이북: 사용자가 신뢰를 잃기 전에 검색 품질을 측정하는 법
문서 커버리지, 랭킹 품질, 답변 근거성, 실패 분석, 릴리즈 게이트를 포함한 RAG 평가 방법을 실무 기준으로 정리합니다.
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2026 AI 에이전트 플랫폼 트렌드: MCP 이후 무엇이 바뀌는가
2026년 현재 에이전트 플랫폼에서 중요한 변화는 모델 성능 경쟁 자체보다, MCP를 중심으로 도구 연결, 권한 경계, 추적 가능성을 어떻게 표준화하느냐에 있습니다.