
Kelos - 쿠버네티스 네이티브 자율 코딩 에이전트 프레임워크
쿠버네티스 네이티브 자율 코딩 에이전트 프레임워크 Kelos를 소개하는 발표 세션입니다. 코딩 에이전트와 환경을 API화해 관리하는 오픈소스 프레임워크를 다룹니다.
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쿠버네티스 네이티브 자율 코딩 에이전트 프레임워크 Kelos를 소개하는 발표 세션입니다. 코딩 에이전트와 환경을 API화해 관리하는 오픈소스 프레임워크를 다룹니다.
Toss는 lodash의 한계를 보완한 현대적 유틸리티 라이브러리 es-toolkit을 만들고 OSS로 확산시켰습니다. 호환 레이어와 성능 개선으로 대형 프로젝트 채택과 주간 2천만 다운로드를 달성했습니다.


Palantir FDE를 통해 잘 만든 시스템이 아니라 실제로 작동하는 시스템이 중요하다는 점을 정리했습니다. 고객 조직에 임베드된 실행 역할이 데이터 통합부터 운영 확산까지 책임지는 구조를 설명했습니다.

카카오가 Agentic AI 구현에 최적화된 언어모델 Kanana-2를 오픈소스로 공개했습니다. 자체 개발한 차세대 언어모델이라는 점을 강조했습니다.

OpenStack과 Kubernetes의 보완적 관계와 글로벌 오픈소스 재단 협력 흐름을 바탕으로 NEXT 플랫폼 아키텍처를 소개했습니다. Kubernetes 위 OpenStack, OVN 네트워크 통합, AI 워크로드 대응 방향을 다뤘습니다.


한글 문서는 AI 학습에 유리한 공개형 포맷이며, PDF 변환보다 직접 추출이 더 효율적이라고 설명했습니다. 오픈소스 도구와 개발자 지원을 강화해 생태계를 키워야 한다고 제안했습니다.
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안드로이드 앱에서 스크롤 화면의 뷰 노출을 정확히 추적하는 방법을 다뤘습니다. Jetpack Compose와 위치 겹침 판정을 활용해 Visibility Tracker를 만든 과정을 소개했습니다.

OpenTelemetry와 Collector의 기본 개념, 생태계 구성요소를 정리한 발표 세션을 공유했습니다. SEER 전환 준비와 OpenTelemetry 기여 경험도 함께 소개했습니다.

카카오의 오픈소스 기술 AI 네이티브 전환 성공 사례를 소개하는 칼럼입니다. 에이전트 기반 리엔지니어링 철학과 초기 성공 경험을 간단히 다룹니다.
토스 프론트엔드 챕터가 오픈소스 위원회를 통해 세계적 오픈소스 탄생 가능성을 실험했습니다.\n자율 기여와 정기 토론으로 코드와 철학을 함께 다듬는 운영 방식을 소개했습니다.

딥시크와 마누스의 등장으로 중국 오픈소스 LLM 생태계가 빠르게 다원화되고 있음을 정리했습니다. 딥시크는 고성능 개방형 LLM, 마누스는 자율 에이전트라는 서로 다른 방향을 보여주었습니다.


DeepSeek-R1의 구조와 학습 방식, GRPO와 지식 증류의 특징을 OpenAI o1과 비교해 정리했습니다. 비용 절감과 추론 성능 강점, 한국어 적용 시 주의점도 함께 살펴봤습니다.

블루투스 오픈소스 소프트웨어 스택의 종류와 주요 적용 기기를 소개했습니다. 삼성 기기에서 어떤 스택을 채용하는지도 함께 정리했습니다.

기존 퍼널 라이브러리의 Next.js 의존성과 상태 관리 한계를 개선한 구현 과정을 소개했습니다. core 분리, 타입 안전성 강화, Render 확장으로 다양한 라우터와 복잡한 퍼널을 지원했습니다.