시멘틱 컨텍스트 OS 설계: 에이전트 시스템의 토큰 스터핑을 넘어
LLM의 대형 컨텍스트를 단순 누적으로 쓰는 한계를 지적하고 시맨틱 컨텍스트 OS 아키텍처를 제안했습니다.\nVFS, 톱니 메모리 모델, PathAlign으로 토큰과 코드 컨텍스트를 정제하는 방식이 핵심입니다.

AI 에이전트 태그가 달린 국내 IT 기업 기술 블로그 글을 최신순으로 모았습니다.
19개 표시
LLM의 대형 컨텍스트를 단순 누적으로 쓰는 한계를 지적하고 시맨틱 컨텍스트 OS 아키텍처를 제안했습니다.\nVFS, 톱니 메모리 모델, PathAlign으로 토큰과 코드 컨텍스트를 정제하는 방식이 핵심입니다.

X
AI 에이전트가 작성한 코드를 검증하기 위한 Playwright 기반 E2E 테스트 하네스 구축 사례를 공유했습니다. 에이전트가 테스트 작성과 수정까지 맡는 워크플로우를 소개했습니다.
AI 에이전트로 스트리밍 코드를 자율 실험·개선한 사례를 소개했습니다. 자율 루프와 검증 체계를 통해 QoE를 17% 개선했습니다.
Claude Code를 Agent, Skill, Context 관점에서 시스템 구조로 정리했습니다. 프롬프트 중심 활용의 한계를 넘어 팀 단위 표준화 가능성을 설명했습니다.
AI 에이전트가 SaaS의 UI 중심 구조와 사업 모델을 바꾸고 있다는 관점을 제시했습니다. QueryPie의 AI 네이티브 전환 사례를 통해 조직과 제품의 대응 전략을 설명했습니다.
AI 코딩 에이전트를 통제와 자율의 균형 속에서 다루는 MoAI-ADK 개발기를 소개했습니다. TDD와 스펙 주도 개발로 환각, 컨텍스트 손실, 코드 품질 문제를 줄이는 방법을 다뤘습니다.
웅진씽크빅 북큐레이터 업무를 돕는 AI 에이전트를 AI-DLC로 2일 만에 MVP까지 구축했습니다. Kiro Steering과 AWS 서비스를 활용해 상담 준비, 회의록 정리, 코칭 지원을 자동화했습니다.

CrewAI의 핵심 구성 요소와 순차 실행 기반 협업 구조를 설명했습니다. 단일 에이전트와 멀티 에이전트 예제를 통해 기본 사용법을 소개했습니다.

뱅크샐러드가 코리아 핀테크 위크 2025에서 금융 AI 에이전트 비전을 소개했습니다. 마이데이터와 AI를 결합해 금융 문제를 대신 해결하고 실행까지 돕는 방향성을 보여주었습니다.

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.

당근이 AI 활용 경험을 정리한 책 『요즘 당근 AI 개발』을 출간했습니다. 실험적 시도부터 운영 자동화와 플랫폼 구축까지의 실무 경험을 담았습니다.

AI를 단순 검색 도구가 아닌 개인화된 파트너로 활용한 실전 사례를 공유했습니다. 명확한 설계 문서와 점진적 개선이 AI 활용의 핵심이라고 정리했습니다.

AI 에이전트로 취약점 탐지부터 수정까지 자동화하는 보안 사례를 비교했습니다. 다만 자동화는 보완 수단이며, 인간의 검토와 병행이 필요하다고 정리했습니다.

소규모 팀의 DBA 공백 문제를 AI 에이전트로 보완한 사례를 소개했습니다. MCP 도구와 사전 검증으로 안전성을 높이며 MAIA 플랫폼으로 확장했습니다.

Co-STORM은 여러 AI 에이전트의 협력적 담화를 통해 사용자가 미지의 정보를 발견하도록 돕는 정보 탐색 시스템을 소개했습니다. 평가에서는 기존 검색 엔진과 RAG 기반 방식보다 깊이와 참신성에서 더 좋은 결과를 보였습니다.

LLM의 한계를 보완하기 위해 MCP로 외부 서비스와 데이터에 표준화된 접근을 연결했습니다.여행 검색부터 예약·결제까지 이어지는 행동형 AI 에이전트 구현 사례를 소개했습니다.

2025년 AI 트렌드 4가지를 AI 기업 M&A, 에이전트, 설명 가능한 AI, 멀티모달 AI 중심으로 정리했습니다. 각 흐름의 배경과 활용 방향도 함께 살펴봤습니다.

구글과 마이크로소프트의 연례 개발자 행사에서 생성형 AI와 AI 에이전트 전략이 집중 조명되었습니다. 두 기업이 OS 단위로 AI를 통합하며 개인화된 디지털 경험 경쟁을 본격화했습니다.