AI 에이전트와 카카오페이 결제 오픈 API 연동하기: MCP Agent Toolkit 개발기
카카오페이는 AI 에이전트가 결제 API를 호출할 수 있도록 MCP 기반 Agent Toolkit을 개발했습니다. 표준 프로토콜과 멀티 프레임워크 지원으로 결제 연동의 확장성과 호환성을 높였습니다.
#MCP#LLM
94005분
새로운 기술 블로그가 추가되었어요
필터 1
“보이는 데이터”를 “쓸 수 있는 데이터 “로: 코오롱몰의 LLM 기반 상품 속성 추출 여정
코오롱몰은 이미지에만 있던 상품 속성을 LLM으로 추출해 검색과 필터에 활용할 수 있게 했습니다. 그 결과 추출 시간과 비용을 크게 줄이고, 사이즈탭 노출과 구매 전환율도 높였습니다.
#LLM#Amazon Bedrock
64005분
모델 크기 경쟁을 넘어: MoE가 제시하는 스마트한 AI
LLM의 무작정 큰 모델 경쟁 한계를 짚고 MoE의 구조와 장점을 정리했습니다. 또한 실제 서비스에서 필요한 메모리, 통신, 로드 밸런싱 최적화 포인트를 설명했습니다.
#LLM#MoE
66005분
프롬프트 인젝션이 노리는 당신의 AI \:\ 실전 공격 유형과 방어 전략
프롬프트 인젝션의 원리와 다양한 공격 유형을 정리하고, 실제 사례를 통해 LLM 보안 위험을 설명했습니다.또한 프롬프트 분리, 권한 통제, 가드레일 등 다층 방어 전략을 제안했습니다.
#LLM#prompt
18005분
프롬프트 인젝션이 노리는 당신의 AI \:\ 실전 공격 유형과 방어 전략
프롬프트 인젝션의 원리와 다양한 공격 유형, 실제 사례를 통해 LLM 보안 위협을 정리했습니다. 다층 방어 전략과 운영·아키텍처 차원의 대응 방향도 함께 제시했습니다.
#LLM#prompt
91005분
새로운 콴다 Agent는 어떻게 만들어졌을까?
콴다는 문제 풀이 중심 앱을 멀티 에이전트 기반 학습 어시스턴트로 재설계했습니다. 채팅과 Agent를 분리하고 Plan-and-Execute, Artifact 구조로 확장성과 안정성을 높였습니다.
#LLM#Agent
89005분
Next AI B tv, 에이닷과 함께 진화하다 ㅡ 당신을 알아보는 TV의 등장 ‘B tv 에이닷’
B tv가 에이닷과 연동해 사용자 취향과 시청 이력을 반영하는 AI 미디어 파트너로 진화하는 방향을 소개했습니다. Voice ID와 맥락 기반 응답으로 개인화와 선제적 추천 경험을 강화했습니다.
#LLM#NLP
33005분
LangChain 기반 지능형 자동화 도입기
LangChain과 RAG를 활용해 반복 CS 업무를 자동화한 사례를 소개했습니다. 승인 절차와 권한 제어로 안정성을 확보하며 처리 시간을 크게 줄였습니다.
#LangChain#LLM
192005분
개발자를 위한 생성형 AI 에이전트, Amazon Q Developer 활용 팁
개발자를 위한 생성형 AI 에이전트, Amazon Q Developer 활용 팁
Amazon Q Developer의 주요 기능과 활용 팁을 소개한 글입니다. 실제 도입 사례와 함께 개발 생산성 향상 포인트를 정리했습니다.
#LLM#AWS
72005분
채널효율부서 D.O.G.E.
채널효율부서 D.O.G.E.
세일즈팀 미팅 로그 작성 부담을 줄이기 위해 AI 자동화 워크플로우를 구축한 사례를 소개했습니다.문제 정의와 사용자 습관 변화가 구현보다 더 중요했다는 점을 배웠습니다.
#LLM#Claude
0005분
SSG.COM 사내 Agent 개발기
사내 Confluence 문서를 자연어로 찾는 LLM Agent 개발 과정을 소개했습니다. 검색 쿼리 생성, 요약, 캐싱, OCR 등 운영 최적화 포인트도 다뤘습니다.
#LLM#NLP
240005분
AI와 SDLC의 만남: GenAI로 혁신하는 소프트웨어 개발
생성형 AI가 SDLC 전 과정을 어떻게 바꾸는지 단계별로 정리했습니다. Amazon Bedrock, Amazon Q Developer, Kiro를 활용한 명세서 기반 개발과 운영 지원을 소개했습니다.
#LLM#AWS
78005분