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OpenAI GPT-6 Astra 전격 공개: 'Computer Use'와 자율 에이전트 아키텍처의 도약
OpenAI가 공개한 차세대 모델 GPT-6 Astra의 OSWorld 2.0 성능, 보안 평가 및 API 가격 정책을 안내합니다. 개발자와 AI 엔지니어를 위한 핵심 기술 정보를 확인하세요.
프로덕션 에이전트 프레임워크 선택 가이드: LangGraph냐, MS Agent Framework냐?
LangGraph와 MS Agent Framework의 아키텍처 특징과 보안 체계를 비교합니다. 엔터프라이즈 AI 시스템을 구축하는 개발자와 아키텍트에게 적합합니다.
장황한 프롬프트는 그만! 에이전트의 성공률을 결정하는 액션 모듈화 가이드
ReAct 패러다임과 원자적 API 모듈화를 통해 LLM 에이전트의 환각을 줄이고 함수 호출 안정성을 높이는 방법을 다룹니다. AI 에이전트 개발자와 엔지니어를 위한 기술 가이드입니다.
단일 GPU로 27B 모델 쾌적하게 돌리는 법: VRAM 절약과 지연시간(Latency) 단축 팁
단일 24GB GPU 환경에서 27B 대형 언어 모델을 VRAM OOM 없이 구동하는 3단계 최적화 파이프라인과 vLLM, llama.cpp 실무 설정법을 다룹니다. 로컬 워크스테이션에서 대형 모델을 운영하려는 개발자와 연구자를 위한 기술 가이드입니다.
보안 걱정 없는 사내 AI 에이전트: Google Cloud Managed Agents 배포 10분 가이드
Gemini Enterprise Agent Platform을 활용한 안전한 AI 에이전트 구축 및 네트워크 격리 방안을 안내합니다. 사내 기밀 유출 방지와 아키텍처 설계를 고민하는 IT 엔지니어와 보안 관리자를 위한 가이드입니다.
프로덕션 레벨 AI 에이전트 만들기: LangGraph 상태 관리와 중복 연산 제거 실무
LangGraph의 Checkpointer와 Store 이원화 구조를 활용해 프로덕션 환경에서 안정적인 상태 관리와 장기 기억을 구현하는 방법을 다룹니다. AI 에이전트 개발자와 엔지니어를 위한 실무 가이드입니다.
AI의 자신만만한 거짓말 잡는 법: 3사 모델 교차 검증(LLM Consensus) 파이프라인
OpenAI, Anthropic, Google 3사 모델의 교차 검증으로 LLM 환각을 줄이는 LangGraph 기반 파이프라인 구축법을 안내합니다. AI 개발자와 엔지니어를 위한 기술 가이드입니다.
LLM 성능, 이제 '감' 아닌 '데이터'로! G-Eval & Ragas 분석
LLM 성능을 객관적으로 측정할 DeepEval G-Eval과 Ragas의 핵심 지표(충실성, 질문 적합도, 컨텍스트 정밀도)를 상세히 분석합니다. LLM 개발자 및 연구자에게 필수적인 정량 평가 가이드입니다.
AI 웹 에이전트 'browser-use' 핵심 분석: 기능, 성능, 활용법
'browser-use'는 Playwright와 LLM 기반의 강력한 AI 웹 자동화 에이전트로, Odysseys 리더보드 1위 성능과 유연한 배포 옵션을 제공합니다. 웹 자동화에 관심 있는 개발자와 비즈니스 사용자를 위한 활용 가이드입니다.
LLM 정확도 높이는 RAG 리랭커: Cohere vs BAAI 비교와 가격 한계
LLM의 환각 현상과 정보 부족 한계를 극복하기 위해 RAG 리랭커(Cohere, BAAI)가 필수적입니다. RAG 시스템 도입을 고려하는 개발자 및 기업 담당자를 위해 두 모델의 성능, 특징, 국내 도입 비용 문제를 심층 분석합니다.