오버나이트 에이전트 플릿(Overnight Agent Fleet) 구축 체크리스트
격리된 자율 에이전트를 병렬 운영하고 사람은 결과를 검토·승인하는 플릿 모델을 설명합니다. 반복 업무부터 30·60·90일로 검증하며 거버넌스와 지식 베이스를 구축해야 합니다.
#AI 에이전트#LLM#MCP
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대표 인기 포스트개발자가 알아두면 유용한 MCP 서버 7가지239 조회239 조회 AI AI
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한글과컴퓨터
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- 마지막 발행
- 2026. 11. 5.
한글과컴퓨터 기술 블로그 글 (26)
같은 LLM인데 왜 결과가 다를까? 답은 하네스에 있다.
같은 LLM이라도 결과 차이는 모델보다 하네스 설계에서 크게 갈렸습니다. 지시 문서, 외부 검증, 컨텍스트 관리로 에이전트 성능을 높이는 방법을 정리했습니다.
#LLM#prompt#컨텍스트
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AI 시대에 테스트 코드를 잘 쓰는 기준이 달라진다.
AI 협업 시대에는 테스트 코드가 미래 세션의 AI가 읽는 실행 가능한 프롬프트라는 관점이 중요합니다. @DisplayName과 실패 케이스로 비즈니스 의도를 남기고, 인간 검토와 교차 검증으로 맥락을 보완했습니다.
#test#Claude#LLM
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AI 시대에 테스트 코드를 잘 쓰는 기준이 달라진다.
효율적인 CLAUDE.md 파일관리 및 컨텍스트 최적화 전략
Claude Code의 CLAUDE.md를 토큰 효율 중심으로 관리하는 방법을 정리했습니다. 컨텍스트 부패를 줄이기 위해 핵심 규칙만 남기고 Hook과 Skills로 분리하는 전략을 제안했습니다.
#LLM#Claude Code#prompt
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OpenClaw와 MoltBook로 살펴보는 2026년 에이전틱 AI 기술 동향
에이전틱 AI의 구조와 동작 방식을 OpenClaw와 MoltBook 사례로 설명했습니다. 자율성이 커질수록 보안 통제와 거버넌스가 중요하다는 점을 짚었습니다.
#LLM#MCP#보안
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나만의 맞춤법 검사기 만들기: 개발 과정과 노하우 공유
한컴오피스 맞춤법 검사기 자체 개발을 검토한 하이브리드 교정 프로젝트를 소개했습니다. 규칙 기반 교정과 KoBART, 검증 필터로 과교정을 줄이는 과정을 공유했습니다.
#Python#LLM#ML
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개발자가 알아두면 유용한 MCP 서버 7가지
AI 에이전트 시대에 유용한 MCP 서버 7가지를 소개했습니다. 각 서버의 기능과 실무 활용 예시를 통해 자동화 가능성을 정리했습니다.
#MCP#LLM#Terraform
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생성형 AI와 테스트 케이스 자동 생성: 반복 업무 자동화로 품질 혁신
생성형 AI로 테스트 케이스 작성과 요구사항 분석을 자동화해 QA 반복 업무를 줄이는 방법을 소개했습니다. 또한 프롬프트 설계와 Custom GPTs 활용으로 일관된 테스트 생성 체계를 만드는 방안을 제시했습니다.
#LLM#test#자동화
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2026년 AI 트렌드: ‘도구’를 넘어 ‘업무 주체’로 진화하는 Agentic AI
2026년에는 AI가 도구를 넘어 업무 주체로 진화하는 Agentic AI 시대가 본격화될 것으로 보았습니다. 문서 중심 업무 자동화와 멀티 에이전트 구조, 그리고 거버넌스와 리스크까지 함께 살펴보았습니다.
#Agentic AI#멀티 에이전트 시스템#Gartner
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AX 시대를 위한 한글 문서: 오픈소스 생태계 현황 분석과 활성화 전략
한글 문서는 AI 학습에 유리한 공개형 포맷이며, PDF 변환보다 직접 추출이 더 효율적이라고 설명했습니다. 오픈소스 도구와 개발자 지원을 강화해 생태계를 키워야 한다고 제안했습니다.
#HWPX#오픈소스#Python
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개발자가 알아야 할 AI 규제와 윤리
AI 규제와 윤리를 개발 실무의 핵심 경쟁력으로 정리했습니다. 한국 AI 기본법과 글로벌 규제 동향, 윤리 도구 활용 방안을 함께 살펴봤습니다.
#AI 기본법#AI 윤리#LLM
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문서 청크 지식 생성을 통한 생성형 검색 시스템의 정확도 향상 방법
생성형 검색의 어휘 불일치 문제를 줄이기 위해 청크 단위로 키워드, 제목, 후보 질문을 함께 생성하는 모델을 소개했습니다. 낮은 메모리 사용률로도 검색 정확도 향상과 실시간 RAG 적용 가능성을 확인했습니다.
#검색#RAG#LLM
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SLM 기반 Agentic AI: Planner–Caller–Generator 구조 설계와 성능 분석
SLM 기반 P–C–G 구조로 Agentic AI의 역할을 분리해 효율성과 안정성을 높였습니다. 한국어 도구 활용 환경에서 GPT-4o-mini 수준의 성능과 토큰 절감 효과를 확인했습니다.
#LLM#prompt#cache
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워크플로 자동화 도구(n8n)의 서비스 자동화 전략
n8n의 오픈소스·자체 호스팅 강점과 코드 확장성을 바탕으로 서비스 자동화 전략을 정리했습니다. API와 MCP를 결합한 하이브리드 구조로 단순 업무와 복잡한 비정형 문제를 함께 다루는 방법을 제시했습니다.
#n8n#API#MCP
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Post-LLM 시대: 조합형 AI 생태계에 대한 아키텍처 분석
단일 LLM 중심에서 벗어나 특화 모델을 조합하는 AI 아키텍처 전환을 설명했습니다.비용, 지연 시간, 정확성, 보안 한계를 줄이기 위한 오케스트레이션 전략을 정리했습니다.
#LLM#MoE#SLM
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생성형 AI의 품질 실험: 잘 만든 데이터인가, 그럴듯해 보일 뿐인가
생성형 AI 합성 데이터의 개념과 활용 가능성을 논문, 도구, 사례를 통해 살펴보았습니다. 아직 한계는 있지만 품질 검증과 테스트 자동화 측면의 가능성도 함께 확인했습니다.
#LLM#Synthetic Data#test
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AI와 함께하는 소프트웨어 개발 : 바이브 코딩(Vibe Coding)
AI와 실시간으로 협업하는 바이브 코딩의 개념과 핵심 도구, 워크플로를 정리했습니다. 자연어 기반 개발의 장점과 함께 대규모 프로젝트, 비용, 라이선스 같은 우려도 함께 다뤘습니다.
#LLM#ChatGPT#GitHub
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최신 논문 분석을 통한 LLM의 환각 현상 완화 전략 탐구
LLM 환각의 원인과 완화 전략을 정리하고, 최근 논문 3편의 실험 결과를 바탕으로 신뢰성 향상 방향을 소개했습니다. 불확실성 인식, 외부 지식 활용, 자체 검증을 함께 고려하는 설계가 중요하다고 설명했습니다.
#LLM#RAG#RLHF
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