

AI Agent의 시대, 벤치마크는 어떻게 진화할까: τ-bench
AI 에이전트의 실무 적합성을 τ-bench로 재평가한 글입니다. 기존 벤치마크와 달리 대화, 정책, 멀티스텝 처리, 일관성까지 함께 봐야 한다고 설명했습니다.


AI 에이전트의 실무 적합성을 τ-bench로 재평가한 글입니다. 기존 벤치마크와 달리 대화, 정책, 멀티스텝 처리, 일관성까지 함께 봐야 한다고 설명했습니다.

레거시 정산 시스템의 성능 한계와 복잡도를 해결하기 위해 Spring Boot와 Spring Batch로 전면 재설계했습니다. 정산 기준별 Step 분리와 일간 집계 추가로 확장성과 운영 안정성을 높였습니다.


MCP를 AI의 USB-C에 비유하며 LLM과 외부 시스템을 표준 인터페이스로 연결하는 방법을 소개했습니다. Python으로 MCP Server, Claude 연동, Streamlit Host, REST API Wrapper 실습까지 다뤘습니다.


RAG 서비스의 검색 품질을 높이기 위해 OpenSearch 하이브리드 검색을 도입한 사례를 소개했습니다. 키워드 검색과 시맨틱 검색을 결합하고, 가중치 조정과 벡터 구조 개선 방향도 함께 정리했습니다.

생성형 AI로 마케팅 영상을 만드는 AI Moment 개발 사례를 소개했습니다. LLM 응답 구조화, 예외 처리, 비동기 처리와 캐싱으로 서비스 품질을 높이는 방법을 다뤘습니다.

AWX 운영 문의를 줄이기 위해 RAG 기반 지원 봇을 도입한 사례를 소개했습니다. 사내 문서와 Slack 스레드를 벡터 검색해 1차 답변을 제공하고, 필요 시 관리자 호출로 넘기는 흐름을 구성했습니다.
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오픈AI의 AI 기기 개발, SKT 해킹 대응 검토, 통신사 이용자 보호 점검 등 산업·보안 이슈를 묶어 소개했습니다. 또한 LLM 게이트웨이, Airflow 버전관리, Codex 리뷰 같은 기술 기사도 함께 정리했습니다.


2025년 5월 21일자 기술 뉴스와 블로그 글을 모아 정리한 게시물입니다. 구글 AI 구독, 통신사 마이데이터, SKT 보안 대응과 다양한 기술 글을 함께 소개했습니다.


SKT의 고객신뢰위원회 출범과 통신사·IT 업계 주요 소식을 묶어 정리했습니다. 공공 AI, 로보틱스, 보안·복원 프로젝트 등도 함께 소개했습니다.


Ruff는 Flake8, isort, Black을 통합한 초고속 Python 코드 품질 도구를 소개했습니다. pre-commit과 단계적 마이그레이션으로 대규모 프로젝트에도 적용하는 방법을 다뤘습니다.
무신사 Web 테스트 자동화 2.0의 개선 내용을 정리한 글입니다. GitHub Actions, DB화, step/fixture 구조로 유지보수성과 실행 효율을 높였습니다.


안드로이드 기기에서 LLM을 직접 구동하는 MLC LLM 활용 방법을 소개했습니다. 환경 구축부터 샘플 앱 빌드, 모델 변환과 배포까지의 흐름을 정리했습니다.

MCP의 개념과 동작 구조를 설명하고, LINE Messaging API로 브로드캐스트용 MCP 서버를 만드는 방법을 소개했습니다. 또한 Claude 데스크톱과 연동해 실제 메시지 전송과 외부 MCP 서버 조합 사례까지 보여주었습니다.


Poetry와 UV를 실제로 비교하며 속도와 사용성을 점검했습니다.\nUV는 더 간결했지만 극적인 차이는 아니어서 신규 프로젝트부터 시험 도입하는 접근이 적합했습니다.