AI 시대 고성능 GPU, 사야 할까 빌려야 할까?
AI 스타트업과 연구 조직의 GPU 수요 증가에 맞춰, 자체 구매보다 서버호스팅이 유리한 상황을 설명했습니다. AI 학습·렌더링·시뮬레이션처럼 프로젝트형 워크로드에 즉시 쓰는 연산 자원을 제안했습니다.
#GPU#LLM
53005분
필터 1
Context Window 한계를 넘어서 – Deep Insight 개발 여정으로 배우는 Context Engineering 실전 기법
프로덕션급 Multi-Agent 시스템에서 Context Window 한계를 넘기 위한 4계층 Context Engineering 기법을 소개했습니다. 멀티 에이전트 격리, 프롬프트 제어, 파일 외부화, 검증과 안전장치로 품질과 비용을 함께 다뤘습니다.
#LLM#prompt
78005분
Codex 플러그인 열풍: Slack부터 Figma까지, 개발 워크플로우의 재탄생
OpenAI Codex 플러그인을 활용해 Slack, Figma, Gmail 등 실무 도구를 자연어로 연결하는 흐름을 소개했습니다. 복잡한 워크플로우 자동화와 이를 위한 프롬프트 설계 역량의 중요성도 강조했습니다.
#LLM#API
141005분
AI 활용의 열쇠는 '조직적 학습'에 있다 - Orchestration Development Workshop의 시작
LY Corporation이 여러 AI를 연계하는 오케스트레이션 개발 워크숍을 시작했습니다. 실습형 학습과 조직적 운영 구조로 AI 활용 지식을 전사 확산하려는 내용입니다.
#LLM#Jira
78005분
AI와 함께 이끌어온 2개의 스쿼드
AI와 함께 이끌어온 2개의 스쿼드
두 개의 스쿼드를 운영하며 Devin과 Claude를 주니어 동료처럼 활용한 경험을 정리했습니다. 각자의 강점과 한계를 함께 설명하며, 맥락 전달과 검수가 중요하다고 강조했습니다.
#LLM#분석
42005분
“AI를 쓰는 회사가 아니라, AI 없이는 일이 안 되는 회사”: 마이리얼트립이 AI Native 조직으로 전환한 이유
“AI를 쓰는 회사가 아니라, AI 없이는 일이 안 되는 회사”: 마이리얼트립이 AI Native 조직으로 전환한 이유
마이리얼트립이 AI 기능 추가를 넘어 AI Native 조직으로 전환한 배경과 과정을 공유했습니다. 분업 구조를 바꾸고 AI 활용 성과를 평가와 리더 역할에 반영한 점이 핵심입니다.
#LLM#자동화
74005분
![[미래를 담아낸 뼈대 6/7] AI가 읽을 수 있는 코드베이스](https://cdn.sanity.io/images/v31psllp/production/7501b9f19ba077678e03fbf57779dfded072b60e-1684x1030.png)
[미래를 담아낸 뼈대 6/7] AI가 읽을 수 있는 코드베이스
AI 코딩 에이전트 시대에 빌드와 구조가 아키텍처 가드레일로 작동하는 방식을 설명했습니다. Standalone E2E와 Acceptance 증명으로 코드 리뷰의 무게 중심을 바꾸는 사례를 다뤘습니다.
#LLM#Kotlin
86005분
5년 동안 못 푼 배민 다국어 숙제, AI와 함께 한 달 만에 끝내기
5년 동안 못 푼 배민 다국어 숙제, AI와 함께 한 달 만에 끝내기
배민은 외국인 주문 장벽을 해결하기 위해 5년간 멈췄던 다국어 과제를 다시 추진했습니다. FDH와 LLM 번역 파이프라인을 결합해 한 달 만에 서버 중심 다국어 적용을 완성했습니다.
#LLM#AWS Bedrock
170005분
마이리얼트립 재무실장의 AI 에이전트 구축 일지
비개발자인 재무 실장이 6일 만에 AI 에이전트 참모본부를 구축한 과정을 소개했습니다. 회계·세무·법률·공시를 연동해 재무 업무를 자동화하고 교차 검증하는 구조를 만들었습니다.
#LLM#Claude
109005분
AI-Native RAN: 기지국 최적화의 패러다임을 바꾸는 Network Foundation Model
AI-Native RAN: 기지국 최적화의 패러다임을 바꾸는 Network Foundation Model
6G로 갈수록 네트워크 성능 요구와 운영 복잡도가 함께 커지는 문제를 다뤘습니다. AI-Native RAN과 Network Foundation Model로 기지국 최적화 방향을 제시했습니다.
#LLM#cloud
0005분
프로덕션 Multi-Agent 시스템이 해결해야 할 5가지 문제 – Deep Insight 아키텍처로 배우는 실전 설계
프로덕션 Multi-Agent 시스템이 겪는 실행 흐름, 검증, 보안, 운영 문제를 Deep Insight 아키텍처로 정리했습니다. Strands Agents SDK와 Bedrock, Fargate 기반 설계로 실전 배포와 운영 방법을 소개했습니다.
#LLM#Multi-Agent
55005분
OWASP 기반 GenAI 보안 실무 점검 가이드
OWASP의 LLM Top 10과 Agentic Top 10을 바탕으로 GenAI 보안 점검용 100개 체크리스트를 정리했습니다. 프롬프트, 데이터, 에이전트, 인프라까지 계층별 대응과 AWS 적용 시 주의사항을 함께 제시했습니다.
#OWASP#LLM
25005분