
[22. 11. 18] 불쾌한 골짜기를 넘고 넘어 도달한 버추얼 휴먼
버추얼 휴먼의 초기 한계였던 불쾌한 골짜기와 높은 비용 문제를 사이버가수 아담 사례로 설명했습니다. AI 기술 발전으로 제작 효율이 높아지며 의료 등 다양한 분야로 활용이 넓어질 가능성을 짚었습니다.

버추얼 휴먼의 초기 한계였던 불쾌한 골짜기와 높은 비용 문제를 사이버가수 아담 사례로 설명했습니다. AI 기술 발전으로 제작 효율이 높아지며 의료 등 다양한 분야로 활용이 넓어질 가능성을 짚었습니다.


Deep Insight의 Inner Loop 챗봇 설계에서 데이터 보호, 속도, 신뢰성, 비용을 맞추는 4가지 결정을 정리했습니다. DuckDB 샌드박싱과 세션 단위 OLAP 상주, SQL 투명성, prompt cache로 대화형 분석 도구를 구현했습니다.
![[의존성의 방향을 따라 3/5] OpenRewrite와 Claude가 코드를 변환한다](https://flex.team/blog/og/main.jpg)

OpenRewrite로 규칙 기반 변환을 먼저 적용하고, 실패한 빌드는 Claude가 보완했습니다. 빌드 가드레일 안에서 50개 레포를 안전하게 버전업하는 구조를 설명했습니다.
![[의존성의 방향을 따라 3/5] OpenRewrite와 Claude가 코드를 변환한다](https://cdn.sanity.io/images/v31psllp/production/513466e8841f7be5ac64a4a39112acafe4a63c6d-1684x1030.png)

OpenRewrite로 규칙 기반 변환을 먼저 적용하고, Claude가 예외적 수정과 빌드 에러를 보완하는 구조를 설명했습니다. 50개 레포에 안전하게 같은 변환을 재현하기 위한 recipe 설계와 가드레일 운영 방식도 다뤘습니다.
국방 분야에서 AI가 핵심 기술로 떠오르는 배경과 전략 세미나 내용을 소개했습니다. 풀스택 소버린 AI, FDE, 온톨로지 같은 국방 AX 전략 요소를 다뤘습니다.

AI ENGINEER NIGHT에서 나온 RAG, 에이전트, 평가 관련 질문에 채널톡 AI팀이 답변을 정리했습니다. 문서 구조 보존 청킹과 재탐색 전략, 데이터 게이트와 pass@k 평가 방식을 소개했습니다.

채널톡 AI팀의 AI ENGINEER NIGHT Q&A를 정리한 글입니다. RAG, 에이전트 설계, 데이터 평가와 운영 전략을 실무 관점에서 공유했습니다.


농약 제품 사진을 인식해 정보를 찾는 3단계 AI 검색 시스템을 구축했습니다. Vision LLM 오인식을 오타 보정, OpenSearch Fallback, LLM Reranker로 보완했습니다.

AI 태스크 QA를 자동화하기 위해 시나리오 생성, AI 사용자 대화, 평가, 개선 루프를 구성했습니다.외부 API 의존을 줄이고 이벤트 기반 처리와 캐싱을 적용해 반복 검증 비용과 수작업을 줄였습니다.

비결정적 AI 태스크를 자동으로 QA하는 에이전트 개발 과정을 소개했습니다. DFS 기반 시나리오 생성, AI 사용자 대화, 평가와 개선 루프까지 구현했습니다.


Amazon Bedrock에서 Claude Code와 Codex를 함께 돌리는 협업 하네스를 구현해 48런 실험을 진행했습니다. 단독 실행보다 교차 리뷰가 버그를 더 잘 잡았고, 하네스 설계가 결과를 좌우함을 확인했습니다.

Amazon OpenSearch가 에이전틱 검색과 벡터 스토리지 혁신으로 진화하는 내용을 다뤘습니다. 운영 최적화와 AI 에이전트 연동을 함께 지원하는 플랫폼 방향을 소개했습니다.