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마지막 발행
2026. 11. 11.
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네이버 D2 기술 블로그 글 (54)

AI

AI 산출물이 프로덕션이 되기까지-AI와 디자인시스템이 함께 일하는 법

AI 산출물을 프로덕션으로 연결하기 위한 디자인시스템 확장 방안을 소개합니다. Figma·컴포넌트·디자인 토큰·Code Connect 활용 흐름을 다룹니다.

#디자인 시스템#Figma#컴포넌트
3600

AI

검수도 답변도 호출도 AI가? 커머스API의 2026

커머스API 플랫폼에서 AI로 라우팅 룰 검수, 기술지원, 도구 호출을 연결한 사례를 소개합니다. MCP 게이트웨이와 지식 자산화를 통한 API 운영 확장 과정을 다룹니다.

#LLM#MCP#API
2200

AI

AI 스킬 만들기 10계명: Figma→Code 자동화 실전기

Claude Agent Skills로 Figma 디자인을 Android UI로 변환하는 맞춤 스킬 설계 원칙을 정리했습니다. 워크플로 분리, 에셋 처리, 토큰 절감, 오염 없는 검증 방법을 제시합니다.

#Claude#Figma#MCP
4700

AI

크림에서 통합 임베딩(Universal Embedding)은 어떻게 쓰일까?

크림의 추천 후보 생성에 통합 임베딩과 범용 리트리벌을 적용한 사례를 소개합니다. v2에서 MRL과 Roaring Bitmap으로 지연 시간과 메모리 사용량을 개선했습니다.

#추천 시스템#리트리벌#임베딩
2400

AI

딸깍으로 안되는 Multi-interest 개발기

Multi-interest 추천 모델을 KREAM에 적용하며 발생한 상품 과노출 문제를 분석했습니다. 점수 성분 분리와 다양화 전략으로 노출 종류를 늘리고 구매 지표를 유지했습니다.

#추천 시스템#Multi-interest#MINER
2200

AI

AI 시대의 개발자를 꿈꾸는 학생 개발자에게

AI 시대 개발자는 에이전트를 관리하며 방향 설정과 배포 책임을 맡게 된다고 설명했습니다. 소통·맥락 수집·검증 체계와 종합적 판단 역량의 중요성을 강조했습니다.

#AI 에이전트#LLM#코드 리뷰
15001

AI

에이전트, 개념부터 같이 정리해봐요 - 워크플로우 · 하네스 · Context/Memory · MCP/A2A

에이전트 개발에서 혼용되는 워크플로우, 하네스, Context·Memory, MCP·A2A 개념을 정리했습니다. 원문 명세와 실제 구현체를 바탕으로 팀의 용어 혼선을 줄이는 내용을 공유합니다.

#MCP#A2A#REST API
10000

AI

우리 팀만의 vLLM 플러그인 만들기 2편 - 모델 변환부터 배포까지 AI-native로 자동화하기

vLLM 모델 변환과 배포를 Claude Code Skill로 자동화한 과정을 소개했습니다. 필요한 지식만 읽는 구조로 바꾸며 토큰을 97% 줄이고 E2E 배포 흐름까지 만들었습니다.

#LLM#Claude Code#GitHub Actions
5300

AI

우리 팀만의 vLLM 플러그인 만들기 1편 - 검색 AI 모델 서빙 성능 극대화하기

검색·추천 스코어링 모델을 vLLM 기반 풀링 런타임과 IO Processor로 전환해 성능을 크게 높인 사례를 소개했습니다. 전후처리 통합과 배치 최적화로 처리량과 지연 시간을 개선했습니다.

#LLM#검색#MLOps
6000

AI

[AI 해커톤 후기] AI 해커톤 1위 팀이 AI에게 맡기지 않은 것

사내 재무 업무를 AI로 자동화하되, 숫자는 거래 이력과 규칙으로 계산하고 설명과 검증에 AI를 활용했습니다. 또한 권한 경계와 감사 로그, 환경 분리 같은 운영 안전장치가 더 중요하다고 정리했습니다.

#LLM#MCP#DB
18200

AI

[AI 해커톤 후기] AI 시대의 해커톤과 인간의 역할: AI의 계획과 사람의 전략

AI 해커톤 회고로, 같은 도구를 써도 결과를 가른 것은 사람의 전략과 선택이라고 정리했습니다. 경비 정산 자동화 사례에서 AI는 계획과 구현을 맡고 사람은 조율과 의사결정을 담당했습니다.

#LLM#OCR#FastAPI
31300

AI

[AI 해커톤 후기] 코드와 문서만 읽은 LLM은 어떻게 사람과 같은 팀을 1위로 골랐을까

LLM을 평가자로 활용해 해커톤 제출물을 코드와 문서만으로 채점한 사례를 소개했습니다. 사람의 판단과 비교했을 때 업무 흐름을 끝까지 구현한 팀을 안정적으로 골라냈습니다.

#LLM#MVP#OCR
12100

AI

AI 에이전트 회사 차리기: 설립부터 어디서든 동기화까지

AI 에이전트로 가상의 회사를 구성하고 어디서든 같은 목표로 일하게 만드는 NaverMadCat 사례를 소개했습니다. 플랫폼 구조, 자동화, 동기화, 운영 방식과 실전 시나리오를 함께 다뤘습니다.

#LLM#Claude#자동화
3600

AI

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.

#Kubernetes#API#오픈소스
6200

AI

SNOW의 Automatic Sharding 도입기

수천 개의 서비스를 위한 GPU 공유와 모델 서빙 최적화를 다룬 Automatic Sharding 도입 사례를 소개했습니다. Manual Sharding의 한계를 넘어 자동 반영과 안정적 배포 전략까지 함께 공유했습니다.

#GPU#cloud#배포
5100

AI

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#자동화
8000

AI

스펙만 바꾸면 프롬프트가 따라옵니다 - 답변 생성 모델 자동화 파이프라인

입력 스펙 변경에 맞춰 결함 탐지와 프롬프트 최적화를 자동화한 파이프라인 사례를 공유했습니다. 스펙 기반 AI 서비스 운영에 관심 있는 기획자와 AI 엔지니어를 위한 발표입니다.

#LLM#prompt#자동화
6400

AI

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#수학
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