Karrot’s GenAI Platform
Karrot’s GenAI Platform
Karrot이 GenAI 도입 확산을 위해 LLM Router, Prompt Studio, KarrotChat을 구축한 과정을 소개했습니다. 계정·비용 관리부터 실험, 에이전트 실행, 장애 대응까지 통합한 플랫폼 구조를 설명했습니다.
#LLM#MCP
94005분
새로운 기술 블로그가 추가되었어요
필터 1
![[분석] 2025 AI 트렌드 결산 #4: AI×Everything 시대, AI Transformation 전략](https://img1.daumcdn.net/thumb/R800x0/?scode=mtistory2&fname=https%3A%2F%2Fblog.kakaocdn.net%2Fdna%2FblmQ5k%2FdJMb99LJGHL%2FAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAKs3YWGIyJPYzuDSXBWrpmm08qlUhH5WFmaVB9-4skgM%2Fimg.png%3Fcredential%3DyqXZFxpELC7KVnFOS48ylbz2pIh7yKj8%26expires%3D1769871599%26allow_ip%3D%26allow_referer%3D%26signature%3DNHUeYUk5juw0xKc85ObfFm%252BVolg%253D)
[분석] 2025 AI 트렌드 결산 #4: AI×Everything 시대, AI Transformation 전략
2025년 AI를 전 산업의 인프라로 보는 AI×Everything 흐름과 기업의 AI Transformation 전략을 정리했습니다. 전사 전략, 데이터 기반, 조직 재구성이 AI-Native 전환의 핵심이라고 설명했습니다.
#LLM#디지털혁신
17005분
![[분석] 2025 AI 트렌드 결산 #3: AI Agents, 자율적 지능이 이끄는 새로운 산업 패러다임](https://img1.daumcdn.net/thumb/R800x0/?scode=mtistory2&fname=https%3A%2F%2Fblog.kakaocdn.net%2Fdna%2FbUMpKy%2FdJMcaaw7goM%2FAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAK7iqUChkqtT7NWEiNAW2mQMLv85OAUbkol3VtGtk_ke%2Fimg.png%3Fcredential%3DyqXZFxpELC7KVnFOS48ylbz2pIh7yKj8%26expires%3D1769871599%26allow_ip%3D%26allow_referer%3D%26signature%3DmdpN1bmKmzBxNrkZWGbUOuprhag%253D)
[분석] 2025 AI 트렌드 결산 #3: AI Agents, 자율적 지능이 이끄는 새로운 산업 패러다임
AI 에이전트의 시장 성장과 기술 구조, 산업별 활용 사례를 정리한 글입니다. 도입을 위해서는 파일럿, 데이터 품질, 거버넌스가 중요하다고 제안했습니다.
#LLM#cloud
18005분
당근의 GenAI 플랫폼
당근의 GenAI 플랫폼
당근은 GenAI 활용 확산에 맞춰 LLM Router, Prompt Studio, KarrotChat으로 공통 플랫폼을 구축했습니다. 이를 통해 AI API 통합 관리, 빠른 실험과 배포, 사내 Agent 활용을 지원했습니다.
#LLM#MCP
95005분
Delivering the Future: 글로벌 해커톤 2025, 준비부터 운영까지
Delivering the Future: 글로벌 해커톤 2025, 준비부터 운영까지
글로벌 해커톤 2025의 준비 과정과 운영 방식을 행사 기획, 기술 환경, 현지 운영 관점에서 소개했습니다.다양한 타임존과 규제를 조율하며 공통 기준과 협업 구조를 만든 사례를 정리했습니다.
#Kubernetes#GCP
24005분
더 똑똑하고 효율적인 Kanana-2 오픈소스 공개
카카오가 Agentic AI 구현에 최적화된 언어모델 Kanana-2를 오픈소스로 공개했습니다. 자체 개발한 차세대 언어모델이라는 점을 강조했습니다.
#LLM#open source
113005분
Amazon Bedrock AgentCore Memory: 기억하는 AI 에이전트 만들기
Amazon Bedrock AgentCore Memory로 LLM의 Statelessness를 보완하는 기억 시스템을 소개했습니다. 단기·장기 기억, 자동 검색, 대화 분기를 통해 기억하는 AI 에이전트를 구현하는 방법을 설명했습니다.
#AWS#LLM
61005분
AWS re:Invent 2025 1부 : AI 에이전트 시대를 연 핵심 발표 정리
AWS re:Invent 2025의 핵심 키노트와 신규 발표를 정리한 글입니다. AI 인프라 확장과 에이전트 시대를 위한 AWS의 방향을 요약했습니다.
#AWS#LLM
67005분
안전은 기본, 비용 절감은 덤: 별도 가드레일이 필요한 이유
시스템 프롬프트에 안전 규칙을 몰아넣는 방식의 한계와 부작용을 설명했습니다. 별도 가드레일을 두면 안전성, 비용, 운영성을 함께 개선할 수 있다고 정리했습니다.
#LLM#prompt
75005분
AI와 대화하다 철학자를 만나다
AI와 대화하다 철학자를 만나다
AI와의 대화에서 의도와 결과의 간극을 줄이기 위해 Grice의 협력 원칙과 컨텍스트 엔지니어링을 연결해 설명했습니다. 명시적 전제를 늘려 AI의 오해를 줄이는 실용적 방법을 제안했습니다.
#LLM#Claude
61005분
Claude Code를 활용한 예측 가능한 바이브 코딩 전략
Claude Code 기반 바이브 코딩에서 발생하는 누락과 오해의 원인을 정리하고, 이를 줄이기 위한 컨텍스트 관리 전략을 설명했습니다. 작은 요청 분리, Plan 모드, Todo, 서브에이전트, CLAUDE.md 활용법을 제안했습니다.
#Claude Code#LLM
355005분
Amazon Bedrock AgentCore Observability로 프로덕션 수준의 AI 에이전트 구축하기
Amazon Bedrock AgentCore Observability로 AI 에이전트의 동작, 비용, 지연시간을 프로덕션 수준에서 추적하는 방법을 소개했습니다. OpenTelemetry 기반 자동 계측과 트레이스 분석으로 디버깅과 비용 최적화를 돕습니다.
#AWS#Amazon Bedrock
67005분