[신청 중] AI 제품을 만들 때, 자체 모델과 검색엔진은 언제 필요할까요?
실제 AI 제품에서는 모델 성능뿐 아니라 검색 품질과 속도, 사용자 경험까지 함께 고려해야 합니다. 이번 밋업에서는 자체 모델 학습과 검색엔진 고도화 사례를 공유합니다.
#ML#검색
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국내 IT 기업 기술 블로그 최신 글
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AI Agent 시대의 Human Agency
AI로 SSE 구현은 빠르게 완성했지만, Qra의 운영 조건과 요구사항을 다시 보며 polling으로 회귀했습니다. 실행 속도보다 선택을 재검토하고 책임지는 Human Agency의 중요성을 강조했습니다.
#SSE#polling
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LLM의 thinking_token_budget은 어떤 역할을 하는가?
LLM의 `thinking_token_budget`이 내부 추론 토큰의 최대치를 제한하는 설정임을 설명했습니다. 더 깊은 사고를 유도하는 기능이 아니라 빠른 응답을 위한 제어 수단임을 정리했습니다.
#LLM#Claude
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AWS Kiro를 활용한 바이브코딩 협업 및 관리 환경 구축
AWS Kiro와 Notion, Git을 조합해 다수 개발자와 AI Agent가 함께 일하는 협업 환경을 구축한 사례를 소개했습니다. 도메인 lock과 단계별 승인으로 충돌을 막고, PM Agent로 진척과 리스크를 관리했습니다.
#AWS#AI Agent
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Refine 실제 적용 사례(feat. 투표 플랫폼) — (2)
Refine 실제 적용 사례(feat. 투표 플랫폼) — (2)
TVING이 Refine과 AI Agent로 투표 플랫폼 운영 백오피스를 빠르게 구축한 사례를 소개했습니다. 명세와 GraphQL을 함께 활용해 정확도를 높이고 화면 제작 속도를 크게 개선했습니다.
#Refine#AI Agent
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TVING의 새로운 백오피스 Refine 구축기 — (1)
TVING의 새로운 백오피스 Refine 구축기 — (1)
TVING이 Refine과 AI Agent를 활용해 백오피스 개발 속도를 높인 과정을 소개했습니다. 모노레포와 GraphQL, 자동화 규칙으로 컨벤션 기반 생산성을 강화했습니다.
#Refine#React
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AI와 함께 업무 시스템을 다시 설계하다: Salesforce 대체 CRM 개발기
Salesforce의 연동·정합성 병목을 해결하기 위해 AI와 사용자 인터뷰를 결합해 자체 CRM을 개발했습니다. 관계형 데이터 모델과 유스케이스 중심 화면으로 업무 전환과 정산 효율화를 추진했습니다.
#Salesforce#CRM
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전문가를 넘어선 AI – 5G vRAN 추론 코드 자동 생성을 위한 Multi-Agent 컴파일러
전문가를 넘어선 AI – 5G vRAN 추론 코드 자동 생성을 위한 Multi-Agent 컴파일러
5G vRAN의 초저지연 제약을 맞추기 위해 추론 코드를 자동 생성하는 Multi-Agent 컴파일러를 다뤘습니다. 기존의 수동 SIMD 최적화 C++ 작성 방식의 한계를 짚었습니다.
#LLM#C++
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쿠팡 파트너스
개발자를 위한 서적을 확인해 보세요
이 게시물은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다.
#개발서적#프로그래밍
의뢰자가 가장 어려워하는 단계를 AI로: Strands Agents SDK를 활용한 라우드소싱의 공모전 브리핑 작성 에이전트
의뢰자가 가장 어려워하는 단계를 AI로: Strands Agents SDK를 활용한 라우드소싱의 공모전 브리핑 작성 에이전트
공모전 브리핑 작성의 진입 장벽을 낮추기 위해 AWS Bedrock과 Strands Agents SDK 기반 AI 에이전트를 도입했습니다. 초안 생성과 검수, 분석을 분리해 응답 속도와 운영 효율을 높이고, 브리핑 이탈률도 줄였습니다.
#LLM#RAG
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![[Databricks Data + AI Summit 2026] 키노트로 본 Agentic Data 시대의 시작](https://tech.cloud.nongshim.co.kr/wp-content/uploads/IMG_0283-scaled.jpg)
[Databricks Data + AI Summit 2026] 키노트로 본 Agentic Data 시대의 시작
Databricks Data + AI Summit 2026 키노트에서 Agentic AI 시대의 데이터 플랫폼 방향을 정리했습니다. 실시간 데이터 기반과 비즈니스 컨텍스트, 중앙 거버넌스가 핵심으로 제시됐습니다.
#Databricks#LLM
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사람과 AI Agent를 위한 통합 Context Provider 구축
사람과 AI Agent를 위한 통합 Context Provider 구축
AI Agent가 더 정확하게 동작하도록 통합 Context Provider를 구축한 사례를 공유했습니다. 팀 내 데이터와 서빙 레이어를 자동 수집해 업무 효율화를 높인 경험을 다뤘습니다.
#AI Agent#플랫폼
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도구에서 동료로 — AI 에이전트 자율 성장 프레임워크
도구에서 동료로 — AI 에이전트 자율 성장 프레임워크
매 세션 초기화되는 AI의 한계를 넘어 자율 성장하는 에이전트 프레임워크 GNOSIS를 소개했습니다. 설계 원칙, 구현 사례, 검증과 안전 보장 논점을 함께 다뤘습니다.
#AI Agent#프레임워크
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비개발 직군이 개발하는 AI Agent! 일성아이에스 전사 해커톤 현장 살펴보기
일성아이에스가 비개발 직군 중심의 AI Agent 해커톤을 진행한 현장을 소개했습니다. 가비아 AWS가 MCP 연동과 Amazon Quick 교육, 실습 지원으로 현업의 AI 구현을 도왔습니다.
#AI Agent#AWS
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[26년 5월] AI 쓰세요? 그럼 미리 봐야 할 2026 하반기 보안 트렌드
[26년 5월] AI 쓰세요? 그럼 미리 봐야 할 2026 하반기 보안 트렌드
AI 보안 위협과 제로 트러스트, Kubernetes·Container 보안 흐름을 소개했습니다. 서버리스 DB와 공공 모바일 업무, AI 돌봄 서비스 사례도 함께 전했습니다.
#AI Agent#프롬프트 인젝션
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