.NET 앱 현대화를 위해 Visual Studio IDE에서 Amazon Q Developer를 이용한 에이전틱 코딩 경험 공유
Visual Studio에서 Amazon Q Developer를 활용해 .NET Framework를 .NET 8로 포팅하는 에이전틱 코딩 경험을 소개했습니다. MCP와 Q Chat으로 빌드, 수정, 테스트 자동화를 확장하는 활용법도 함께 설명했습니다.
#.NET#Visual Studio
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AI 기술 블로그 최신 글
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Ambient Agent의 시대가 온다
Ambient Agent가 챗봇 중심 에이전트의 한계를 넘어 자율 실행과 장기 워크플로우를 가능하게 한다고 설명했습니다. 다만 민감한 업무에서는 Human-in-the-loop와 보안, 데이터 품질 관리가 중요하다고 정리했습니다.
#LLM#LangGraph
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레거시 GPU에 날개 달기: 극한의 서빙 최적화 가이드
레거시 GPU에 날개 달기: 극한의 서빙 최적화 가이드
BERT 기반 SPLADE 모델의 대규모 실시간 서빙 최적화 방법을 소개했습니다. FlashTokenizer와 전/후처리, 추론 최적화로 레거시 GPU 성능을 끌어올린 사례입니다.
#BERT#LLM
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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
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AI 검색 엔진 PAAS, 그리고 AI Agent 로서의 성장 잠재력
AI 검색 엔진 PAAS의 구조와 도입 배경, 그리고 딥서치와 멀티모달로의 확장 방향을 정리한 글입니다. 검색 기능을 AI Agent의 기반으로 보고 MCP와 모바일 실행까지 가능성을 제시했습니다.
#LLM#RAG
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AI 로 만든 여행 일정 서비스, 부족한 데이터로 시작한 실험
여행 상품의 소개글과 코스 설명에서 일정 정보를 추출해 정형화된 데이터로 만들었습니다. 이를 바탕으로 도시와 기간에 맞는 테마별 여행 플래너 서비스를 실험했습니다.
#검색#LLM
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Amazon Bedrock을 활용한 Omelet의 경로 최적화 AI 에이전트, TOAST
Amazon Bedrock을 활용해 경로 최적화 AI 에이전트 TOAST를 구현한 사례를 소개했습니다. 자연어 입력, 다중 에이전트 구조, 시각화와 재최적화를 통해 활용성을 높였습니다.
#Amazon Bedrock#LLM
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Gemma 3n 모델로 음성과 이미지도 입력해보자
Gemma 3n의 멀티모달 온디바이스 특징과 오디오·이미지 입력 예제를 소개했습니다. 다양한 입력 방식을 활용해 오프라인 환경에서도 응용할 수 있음을 보여주었습니다.
#LLM#멀티모달
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Context Engineering? 원래 하던거 아닌가?
Context Engineering을 기존의 context 관리 실천과 Linear MCP 도입 사례로 설명했습니다. 티켓 메타데이터와 상태 연동으로 계획, 소통, 구현을 통합하는 방식을 공유했습니다.
#MCP#LLM
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Ray를 활용한 GPU Util 100% MLOps: 배치처리부터 모델 서빙까지
Ray를 활용한 GPU Util 100% MLOps: 배치처리부터 모델 서빙까지
Ray를 활용해 GPU Util 100% 배치 처리와 확장 가능한 모델 서빙 아키텍처를 소개했습니다. Ray Serve와 vLLM 기반 LLM 추론 파이프라인 및 운영 사례도 다뤘습니다.
#Ray#MLOps
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버그 대응과 PR 리뷰 시간을 90% 단축시킨 방법
Cursor와 MCP로 유저챗 대응과 PR 리뷰를 자동화해 반복 업무 시간을 크게 줄인 사례를 소개했습니다. 업무 절차를 문서화하고 파이프라인화해 AI가 분석과 리뷰를 돕도록 구성했습니다.
#Cursor#MCP
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차세대 반도체 기술의 핵심으로 떠오르고 있는 PIM(Processing In Memory)은 무엇일까?
PIM은 메모리 내부에서 연산을 수행해 데이터 이동을 줄이는 기술입니다. 폰 노이만 구조의 병목과 전력 문제를 줄이며 AI·빅데이터 처리 효율을 높입니다.
#반도체#PIM
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Cursor 전사 도입 6개월: 이후 변화들
Cursor 전사 도입 6개월 동안 개발팀이 AI 중심 워크플로로 전환된 과정을 공유했습니다. 문제 정의와 설계에 집중하고, 다양한 AI 도구로 생산성을 높인 사례를 소개했습니다.
#Cursor#TypeScript
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Amazon Bedrock을 활용한 MCP 허브 아키텍처로 기업의 AI 시스템 비즈니스 민첩성 가속화
Amazon Bedrock과 MCP로 기업 AI 에이전트가 공통 도구를 표준화해 쓰는 중앙 허브 구조를 소개했습니다. 분산 개발과 중앙 거버넌스를 결합해 확장성, 보안, 운영 효율을 높이는 방식입니다.
#Amazon Bedrock#MCP
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