CrewAI: 독립된 멀티 에이전트 협업 프로세스 구축
CrewAI의 핵심 구성 요소와 순차 실행 기반 협업 구조를 설명했습니다. 단일 에이전트와 멀티 에이전트 예제를 통해 기본 사용법을 소개했습니다.
#Python#LLM
77005분
필터 1
![[VOD] re:COMMIT AI 시대, 무엇을 맡기고 무엇을 지켜야 하는가](https://tech.goorm.io/wp-content/uploads/2026/01/REcommit_thumbnail.png)
[VOD] re:COMMIT AI 시대, 무엇을 맡기고 무엇을 지켜야 하는가
AI 활용이 자연스러워진 시대에 사고력과 문해력을 어떻게 지킬지 다룬 VOD입니다. 과도한 의존의 문제를 짚고 주체적 사고를 회복하는 훈련법을 소개합니다.
#LLM#ML
21005분
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
마이리얼트립 광고 조직이 소수정예로 운영될 수 있었던 이유
마이리얼트립 광고 조직이 소수정예로 운영될 수 있었던 이유
광고 운영의 병목을 사람 추가가 아닌 구조 개선으로 풀어낸 사례였습니다. 데이터 통합과 AI 자동화를 통해 반복 업무를 줄이고 판단에 집중했습니다.
#Supabase#Claude
62005분
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
60005분
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
353005분
AICX: 수작업의 한계를 넘다. AI 기반 여행 상품 운영 자동화 구축기
AICX: 수작업의 한계를 넘다. AI 기반 여행 상품 운영 자동화 구축기
여행 상품 운영의 수작업 과정을 AI로 자동화한 구축 사례를 소개했습니다. 데이터 통합, 카테고리 매칭, 번역, 적재 최적화와 프롬프트 개선 과정을 다뤘습니다.
#LLM#prompt
71005분
20251208 AI 챔피언 프로그램 1기 회고와 2기에서 중요하게 본 것들
20251208 AI 챔피언 프로그램 1기 회고와 2기에서 중요하게 본 것들
AI 챔피언 프로그램 1기 운영을 회고하며 비개발자의 직접 구현 가능성을 확인했습니다. 2기에서는 임팩트와 지속성, 스프린트 기반 운영을 중심으로 구조를 다듬었습니다.
#Cursor#자동화
61005분
생성형 AI와 테스트 케이스 자동 생성: 반복 업무 자동화로 품질 혁신
생성형 AI로 테스트 케이스 작성과 요구사항 분석을 자동화해 QA 반복 업무를 줄이는 방법을 소개했습니다. 또한 프롬프트 설계와 Custom GPTs 활용으로 일관된 테스트 생성 체계를 만드는 방안을 제시했습니다.
#LLM#test
73005분
if(kakao)25, 카카오뱅크가 전하는 기술 이야기
if(kakao)25, 카카오뱅크가 전하는 기술 이야기
if(kakao)25에서 카카오뱅크가 기술 세션, 패널톡, 부스를 통해 AI와 금융 기술 사례를 공유했습니다.\n프롬프트 공격 대응, 개발 생산성 향상, 테스트 자동화, 데이터센터 관리 개선 내용을 소개했습니다.
#LLM#prompt
22005분
사용자의 목소리를 AI로 재현하다: LLM기반 Multi Agent UX플랫폼 개발기
사용자의 목소리를 AI로 재현하다: LLM기반 Multi Agent UX플랫폼 개발기
LLM 기반 멀티 에이전트 UX 플랫폼과 사용자 페르소나봇 NSona의 개발 과정을 공유했습니다. 디자이너·리서처·개발자가 함께 만든 새로운 AI 협업 모델과 평가 방식을 소개했습니다.
#LLM#prompt
89005분