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대표 인기 포스트에이전트가 모든 문의를 환불로 보낼 때 — 요청 유형을 제어하는 여섯 가지 구조4 조회
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2026. 11. 2.
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CSLEE 기술 블로그 글 (10)

AI

에이전트가 모든 문의를 환불로 보낼 때 — 요청 유형을 제어하는 여섯 가지 구조

환불로 편향된 LLM 에이전트의 요청 유형 제어 문제를 여섯 가지 구조로 비교했습니다. 요청 특성·위험도·운영 여건에 따른 라우터, 가드레일, 검토 조합을 제안합니다.

#LLM#에이전트#RAG
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AI

LLM Agent란 무엇이고, 언제 필요한가? RAG와 비교하고 직접 구현해보기

문서 질문에는 RAG가 충분하고 DB 조회·계산이 필요한 질문에는 Agent가 높은 정확도를 보였습니다. 다만 복합 질문의 오류와 비용 증가를 고려해 권한 통제와 도구 호출 기록 검증이 필요합니다.

#LLM#RAG#LangGraph
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AI

경량 언어모델의 종류와 장점, 한계

경량 언어모델의 종류와 메모리·비용·로컬 배포 측면의 장점을 정리했습니다. 실제 업무 데이터로 성능을 측정하고 RAG·검증 구조를 병행하는 방법을 제안합니다.

#LLM#Gemma#Qwen
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AI

LangGraph와 Gemini로 만든 회의록 자동화 에이전트: 도구 호출(Tool Calling) 신뢰성 확보 사례

LangGraph와 Gemini로 회의 유형 분류·요약·HWP 저장을 연결한 회의록 에이전트를 구축했습니다. 신뢰도 분기, 입력 점검, 로그, 사람 검토로 도구 호출의 신뢰성을 높였습니다.

#LangGraph#Gemini#LLM
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백엔드

DB 트랜잭션 동시성 제어: Lock, MVCC 그리고 Oracle Restart Mechanism

Lock, MVCC, 격리 수준을 바탕으로 DB 트랜잭션 동시성 제어를 설명했습니다. Oracle Restart Mechanism과 비관적·낙관적 제어의 선택 기준을 정리했습니다.

#transaction#동시성#MVCC
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백엔드

폐쇄망 환경에서 대용량 데이터를 Python과 SQLite로 결합하기

폐쇄망 분석실에서 Python과 SQLite로 약 19.8억 행의 SAS 데이터를 월별로 적재·정제했습니다. 색인과 PRAGMA를 작업별로 조정하고 조인 팬아웃을 검증하는 방법을 설명합니다.

#Python#SQLite#pandas
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AI

하네스 엔지니어링: 모델을 바꾸지 않고 에이전트를 개선하는 방법

하네스 엔지니어링은 LLM 에이전트의 지시·도구·검증·상태를 코드로 설계하는 접근입니다. 모델 교체와 무관한 규약 강제와 실패 추적·복구 방식을 설명합니다.

#LLM#하네스 엔지니어링#AI 에이전트
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데브옵스

Ansible을 활용한 IaC 기반 서버 구성 자동화

Ansible의 Inventory·Playbook·Role로 서버 구성 작업을 코드화하는 방법을 설명했습니다. Terraform과 역할을 분리해 일관된 IaC 자동화 체계를 구성합니다.

#Ansible#IaC#Terraform
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AI

AI 에이전트, 거창한 인프라 대신 노션(Notion)과 DAG로 시작하는 법

Notion과 Google Workspace를 활용해 가벼운 LLM 에이전트 구조를 제안했습니다. DAG·체크포인트·승인 게이트로 비용과 쓰기 작업을 통제합니다.

#LLM#Notion#DAG
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데브옵스

EKS 네트워크 보안: NetworkPolicy와 SGP로 구현하는 파드 트래픽 격리

EKS에서 NetworkPolicy로 Pod 간 통신을, SecurityGroupPolicy로 Pod의 RDS 접근을 분리 제어합니다. 두 정책을 함께 적용할 때 SGP strict 모드의 헬스체크 규칙을 점검해야 합니다.

#EKS#Kubernetes#NetworkPolicy
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