AI 기술 블로그 최신 글

파수 AI 2026년 3차 신입 공개 채용, 접수 기간 10월 12일~25일

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2026년 10월 12일

AI 번역의 시대2: 오착(誤錯)

AI 번역의 오착 사례와 환각 연구를 바탕으로 생성 구조의 한계를 설명했습니다. 정확성 검증 계층과 확신 신호가 없는 번역 결과의 검토 필요성을 강조합니다.

#LLM#번역

2200

사내 지식으로 Agentic RAG 만들기 (3/3) : 관측 가능한 RAG, 운영되는 도구로

2026년 10월 10일

사내 지식으로 Agentic RAG 만들기 (3/3) : 관측 가능한 RAG, 운영되는 도구로

Langfuse와 이중 평가 파이프라인으로 사내 Agentic RAG의 품질·비용·지연시간을 측정했습니다. FastMCP 명세와 instructions를 다듬어 도구 활용 정확도를 개선하고 운영 환경에 제공했습니다.

#RAG#LLM

4700

사내 지식으로 Agentic RAG 만들기 (2/3) : 검색을 얹기, LightRAG와 Navigator

2026년 10월 10일

사내 지식으로 Agentic RAG 만들기 (2/3) : 검색을 얹기, LightRAG와 Navigator

벡터 검색 한계를 보완하기 위해 LightRAG와 Neo4j 기반 Navigator를 결합했습니다. 프롬프트·청킹·적재 방식을 개선해 검색 정확도와 대규모 운영 효율을 높였습니다.

#RAG#LightRAG

8000

시킬 때마다 다른 결과를 내는 AI에게 도구를 쥐여 주었습니다 — AI가 쓰는 ERD 도구 제작기

2026년 10월 10일

시킬 때마다 다른 결과를 내는 AI에게 도구를 쥐여 주었습니다 — AI가 쓰는 ERD 도구 제작기

비결정적인 AI 대신 MCP 기반 도구가 ERD의 이름·타입·배치를 결정하도록 역할을 분리했습니다. 반복 측정과 도구 개선으로 실패 호출을 61회에서 3회로 줄였습니다.

AI 시대 당신의 팀은 안녕하신가요

AI 작업의 의도와 판단을 히스토리로 남기고 팀 리뷰로 가이드화하는 방식을 소개했습니다. 기계 검증과 사람 중심의 맥락 리뷰를 분리해 AI 협업의 주도권을 지키고자 합니다.

#LLM#Claude

10400

CLI 에이전트를 API 뒤에 세우기 — Claude Code와 Codex를 앱에서 안전하게 활용하기 위한 세 가지 장치

2026년 10월 8일

CLI 에이전트를 API 뒤에 세우기 — Claude Code와 Codex를 앱에서 안전하게 활용하기 위한 세 가지 장치

Claude Code와 Codex CLI를 모델이 아닌 도구 실행형 에이전트로 구분했습니다. LLM Gateway 뒤에서 앱과 안전하게 연동하는 방식을 다룹니다.

#Claude#Codex

2500

2026년 10월 8일

[인사이트] GPUaaS 네트워크 경쟁 구조 분석

GPUaaS의 분산 학습 성능은 GPU 수량보다 GPU 간·서버 간 네트워크 연결 구조에 크게 좌우됨을 설명했습니다. NVLink, InfiniBand, RoCE, 고속 Ethernet의 역할과 통합 인프라 설계 중요성을 정리했습니다.

#GPUaaS#NVLink

600

넷마블넥서스의 AI 코딩 도구 도입기 – 게임 개발팀의 Kiro 도입 및 활용 여정

2026년 10월 8일

넷마블넥서스의 AI 코딩 도구 도입기 – 게임 개발팀의 Kiro 도입 및 활용 여정

게임 개발 조직에 Kiro를 도입하며 실무 챔피언과 Steering 파일 중심의 확산 전략을 적용했습니다. Spec·MCP 연동으로 활용 범위를 넓히고, 리뷰와 테스트 체계의 중요성도 확인했습니다.

#Kiro#LLM

5600

2026년 10월 8일

Jev를 이용하여 AI를 보다 똑똑하게 사용하자

Jev의 Choice·Score·Noul을 활용해 생성형 LLM과 확률 기반 판단 모델의 역할을 분리했습니다. 판단은 Jev, 실행은 코드, 생성은 LLM으로 구성하는 AI 아키텍처를 제안합니다.

#Jev#LLM

5000

2026년 10월 8일

에이전트 플로우를 개선하며 배운 것들

AI 코딩 에이전트의 사람 개입 병목을 역할 분리와 규칙 기반 워크플로로 개선했습니다. 결정론적 생성은 Python 스크립트로 전환하고, 규칙 비대화와 대기 시간은 과제로 남겼습니다.

#LLM#MSA

3100

QA 에이전트 — 코드는 AI가 짜는데, 품질 테스트는 아직도 사람이?

2026년 10월 7일

QA 에이전트 — 코드는 AI가 짜는데, 품질 테스트는 아직도 사람이?

AI 코딩 확대로 테스트 범위 설계와 검증 부담이 커지는 문제를 짚었습니다. Private LLM 기반 QA 에이전트로 조직 지식 기반 테스트 설계를 제안합니다.

#LLM#QA ACE

6700

2026년 10월 7일

[클로바 시선 #59] 최신 GPU의 잠재력을 깨우다: B200을 위한 Mamba-2 커널 최적화

NVIDIA B200의 성능을 충분히 활용하려면 GPU 세대에 맞춘 커널 최적화가 필요합니다. FlashAttention의 세대별 발전 사례를 통해 이를 조명합니다.

#B200#GPU

200

2026년 10월 7일

Amazon Bio Discovery 사용법: AI 항체 설계 실습

Amazon Bio Discovery의 항체 후보 설계부터 분석·Wet Lab 연계까지의 사용 과정을 소개했습니다. HER2 실습을 통해 Recipe·Experiment 구성과 EU 기반 비용 구조를 확인했습니다.

#Amazon Bio Discovery#AWS

1300

경신홀딩스의 AX 도입을 위한 에이전트 플랫폼 구축: Amazon Bedrock AgentCore로 사내 데이터를 연결하고 에이전트를 운영하기

2026년 10월 6일

경신홀딩스의 AX 도입을 위한 에이전트 플랫폼 구축: Amazon Bedrock AgentCore로 사내 데이터를 연결하고 에이전트를 운영하기

Amazon Bedrock AgentCore로 사내 데이터 연결·에이전트 실행·공유를 통합한 AX 플랫폼을 구축했습니다. MCP, 승인 워크플로, 사용량 관측으로 보안과 재사용성을 강화했습니다.

#Amazon Bedrock#AgentCore

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