

SLM 기반 Agentic AI: Planner–Caller–Generator 구조 설계와 성능 분석
SLM 기반 P–C–G 구조로 Agentic AI의 역할을 분리해 효율성과 안정성을 높였습니다. 한국어 도구 활용 환경에서 GPT-4o-mini 수준의 성능과 토큰 절감 효과를 확인했습니다.
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SLM 기반 P–C–G 구조로 Agentic AI의 역할을 분리해 효율성과 안정성을 높였습니다. 한국어 도구 활용 환경에서 GPT-4o-mini 수준의 성능과 토큰 절감 효과를 확인했습니다.

기술조직에서 기존 도서를 활용해 작은 사내 도서관 ‘테미도’를 운영한 사례를 소개했습니다. 수기 대출과 느슨한 규칙으로 부담을 줄였고, 2.5개월 동안 63건 대출을 기록했습니다.

FE 분야의 최신 소식을 React, LLM 보안, 웹 암호화, 도구체인, 아키텍처 관점에서 정리했습니다. 각 주제의 핵심 변화와 의미를 한 번에 살펴볼 수 있습니다.
![[전문가 밋업#3] 금융 AI의 진화: 컨텍스트 설계와 에이전트 아키텍처 (은행 AI 전문가가 밝힌, 아무도 말해주지 않는 3가지 진실)](https://devocean.sk.com/thumnail/2025/11/6/7f52b92cae49a60174a8c096e489e1bae6acd7b6bbeb042f21218d3671be1a4a.png)

금융 AI가 자동화 중심에서 문맥과 의미를 설계하는 방향으로 바뀌고 있다고 설명했습니다. LLM+RAG와 다중 에이전트 아키텍처, 그리고 컨텍스트 설계 역량의 중요성을 강조했습니다.


7,000줄 PL/SQL 프로시저에 얽힌 교환·반품 로직을 Java 모듈로 점진 이관한 사례를 소개했습니다. Strangler Pattern과 Fallback, 모니터링 강화로 유지보수성과 확장성을 확보했습니다.


모듈 페더레이션 PoC로 Next.js 기반 마이크로프론트엔드의 런타임 통합 방식을 살펴보았습니다. 다만 원격 모듈 설정 자동화와 타입 안전성, SSR 구현 난이도는 추가 해결이 필요했습니다.


AI PR 리뷰 도구의 한계를 자율성과 확장성 관점에서 설명했습니다. Claude Agent SDK로 Multi-turn 에이전트를 구성해 이슈 생성과 PR 작업까지 확장한 사례를 공유했습니다.

사내 AI Agent와 MCP 서버를 도입해 Slack, JupyterHub, 개발자 워크플로우를 자동화한 구조와 사례를 공유했습니다. LangGraph 오케스트레이션, 권한 관리, RAG 고도화 방향도 함께 정리했습니다.

여러 LLM 제공사와 키 관리를 하나의 SDK로 묶어 호출 복잡성을 줄인 사례를 소개했습니다. LiteLLM과 Langfuse를 활용해 추적, 프롬프트 관리, fallback까지 통합한 점이 핵심입니다.
![[오프라인/마감] 혁신을 설계하다: 글로벌 제품 기획 사례와 방법론 과정](https://tech.goorm.io/wp-content/uploads/2025/11/productdesign.jpg)

글로벌 제품 기획 사례와 방법론을 다루는 오프라인 워크숍 소개 글입니다. 사용자 요구와 기술 제약을 함께 고려하는 실무 중심 기획 학습을 안내했습니다.

사용자 시나리오와 스토리보드를 활용한 제품 기획 워크숍을 소개했습니다. 기능보다 공감과 이야기 중심의 기획 실습을 다뤘습니다.

강한 기획 조직을 만들기 위해 인재, 프로세스, 문화의 역할을 설명했습니다. 글로벌 기업 사례와 PD 시스템 사례로 실무 적용 포인트를 소개했습니다.