
복잡한 LLM 연동, GenAI SDK 하나로 끝내기
여러 LLM 제공사와 키 관리를 하나의 SDK로 묶어 호출 복잡성을 줄인 사례를 소개했습니다. LiteLLM과 Langfuse를 활용해 추적, 프롬프트 관리, fallback까지 통합한 점이 핵심입니다.

여러 LLM 제공사와 키 관리를 하나의 SDK로 묶어 호출 복잡성을 줄인 사례를 소개했습니다. LiteLLM과 Langfuse를 활용해 추적, 프롬프트 관리, fallback까지 통합한 점이 핵심입니다.

마이리얼트립은 복잡한 여행 상담을 자동화하기 위해 챗봇을 도입했습니다. 문맥 복원, 상담원 핸드오버, 프롬프트 관리로 응답 품질과 운영 효율을 높였습니다.


리멤버 해커톤에서 AI 도구를 활용해 한 달간 프로덕트를 만든 경험을 공유했습니다. 바이브 코딩 환경, Spec 기반 개발, 프롬프트 고도화로 협업과 품질을 끌어올린 과정을 소개했습니다.


SK텔레콤이 에이닷과 티맵을 결합해 LLM 기반 대화형 내비게이션 에이전트를 개발했습니다. 규칙 기반 한계를 보완하기 위해 하이브리드 모델, 캐싱, 검증 로직을 적용했습니다.

GenAI 응답의 토큰 로그확률을 활용해 연체확률(PD)을 산정·보정하는 방법을 소개했습니다. 금융 심사 정책과 금리·한도 결정에 연결하는 시범 적용 사례를 설명했습니다.

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MCP 환경에서 발생할 수 있는 주요 보안 위협 6가지와 대응 방안을 정리했습니다. 최소 권한, 시크릿 관리, 실행 격리, 모니터링이 핵심이었습니다.

Claude Code를 실무에서 동료처럼 활용하며 개발 방식의 변화를 소개한 글입니다.\nAI와 협업하려면 문제를 정확히 설명하고 구조화하는 능력이 중요하다고 강조했습니다.


통화제목이 더 구체적이고 핵심적인 방향으로 개선되도록 학습데이터와 프롬프트를 재설계했습니다. 또한 3중 안전 장치를 더해 유쾌함은 살리되 불편한 재미요약은 줄였습니다.

Agentic AI가 지시 수행형 AI에서 계획과 도구 선택이 가능한 형태로 발전한 흐름을 소개했습니다. AI가 ‘생각하는 동료’로 보이게 된 배경을 살펴보는 글입니다.


AI 에이전트 성능이 프롬프트 중심에서 컨텍스트 엔지니어링 중심으로 이동하는 흐름을 정리했습니다. ACE의 구조와 델타 업데이트 방식으로 컨텍스트 붕괴를 줄이는 접근을 소개했습니다.


Google Opal의 자연어 기반 AI 앱 생성 기능과 시각적 워크플로 편집을 소개했습니다.\n기술 블로그 자동화와 DevOps 반복 업무에 적용하는 방법과 보안 주의점도 정리했습니다.