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기존에 공개한 글을 원래 주소 그대로 보관합니다.
과거의 글에는 작성 당시의 기술과 관점이 담겨 있습니다.
356개 글 · 5 / 12 페이지
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PydanticAI 실전 튜토리얼 — 타입 안전한 AI 에이전트를 FastAPI 감각으로 만드는 법
PydanticAI 1.88.0을 실제 설치하고 TestModel, output_type, @agent.tool, 멀티 프로바이더 전환을 직접 테스트한 결과입니다. result_type→output_type 변경 같은 실제 트랩과 FunctionModel 테스트 전략까지 다룹니다.
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Anthropic Message Batches API — LLM 요청 비용 50% 절감 실전 가이드
Anthropic Message Batches API로 최대 100,000개 LLM 요청을 단일 배치로 처리해 비용을 50% 절감하는 실전 가이드. 비동기 폴링·에러 복구 패턴을 Python 코드 예제로 상세 설명. Prompt Caching 병행 시 최대 95% 절감 가능.
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Claude API Prompt Caching 실전 — LLM 비용 70% 절감하는 4가지 패턴
Claude API 프롬프트 캐싱을 실제 프로덕션 환경에 적용하기 위한 완전 실전 가이드입니다. 시스템 프롬프트·RAG 문서·툴 정의·멀티턴 대화 4가지 캐싱 패턴과 2026년 TTL 변경의 함정, 캐싱 적중률 및 비용 절감 계산 방법을 실측 데이터와 함께 정리합니다.
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OpenClaw 떠나서 Codex+Nanobot으로 이사한 이유
OpenClaw에서 Codex+Nanobot 스택으로 갈아탄 실전 마이그레이션 후기. launchd 스케줄링, 텔레그램 브릿지 연동, MCP 호스트 조합의 솔직한 장단점을 비교하고, 리소스 과부하 없이 자동화 에이전트를 운영하는 최적 툴체인 구성 방법을 제시합니다.
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Cursor 3 vs Claude Code vs Windsurf: 2026 AI 코딩 도구 선택 가이드
세 AI 코딩 도구를 직접 사용한 경험 기반으로 비교합니다. Cursor 3.1의 비동기 에이전트, Claude Code 2.1.119의 아키텍처 추론, Windsurf 2.0.67의 Cascade — 각 도구가 어떤 상황에 적합한지 성능과 비용 기준으로 솔직하게 정리했습니다.
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MCP vs A2A vs Open Responses — AI 에이전트 프로토콜 실전 비교
MCP, A2A, Open Responses 세 프로토콜의 설계 목적과 생태계를 비교합니다. 2026년 실전 에이전트 프로젝트에서 각 프로토콜의 사용 시점과 조합 방법, OpenAI·Google·Anthropic이 벌이는 에이전트 통신 표준 경쟁의 핵심을 정리했습니다.
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GPT-5.5 출시 — 에이전트 런타임으로 전환한 OpenAI와 Claude 비교
GPT-5.5는 에이전트 런타임 전용으로 재설계된 모델입니다. SWE-bench 88.7%에 가격은 2배. 단순 벤치마크를 넘어 실제 개발 워크플로우에서 Claude Sonnet 4.6과 직접 비교하며 에이전트 시대의 모델 선택 기준을 솔직하게 따져봤습니다.
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Vercel AI SDK로 Claude 스트리밍 에이전트 만들기
Vercel AI SDK v6 + @ai-sdk/anthropic으로 Next.js App Router에서 Claude 스트리밍 채팅과 도구 호출 에이전트를 구현하는 실전 가이드. streamText, generateObject, 도구 루프 패턴을 실제 코드로 익힌다.
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Claude Code Routines 실전 — 스케줄·API·GitHub 이벤트 자동화 가이드
Claude Code Routines는 프롬프트·저장소·커넥터를 한 번 설정하면 Anthropic 인프라에서 24/7 자율 실행됩니다. 스케줄·API 호출·GitHub 이벤트 세 가지 트리거 방식과 PR 리뷰 자동화, 문서 드리프트 감지까지 실전 사례를 상세히 설명합니다.
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MCP 서버 Kubernetes 배포 — 52%가 죽는 현실에서 살아남는 법
2026년 4월 기준 프로덕션 MCP 엔드포인트 52%가 비정상 상태입니다. Kubernetes 리소스 설정, Streamable HTTP 전환, 헬스체크 자동화, OAuth 2.1 인증까지 — MCP 서버 프로덕션 생존을 위한 단계별 실전 배포 체크리스트를 제공합니다.
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Python AI 에이전트 라이브러리 비교 — Pydantic·Instructor·Smolagents
Pydantic AI, Instructor, Smolagents 세 라이브러리를 실제 벤치마크 코드와 함께 비교합니다. 구조화 출력, 에이전트 아키텍처, 프로덕션 준비도, 비용 효율성까지 실전 관점에서 어떤 프로젝트에 무엇을 써야 하는지 명확한 결정 기준을 제시합니다.
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AI 에이전트 프레임워크 비교 2026: LangGraph vs CrewAI vs Dapr 선택 기준
LangGraph v1.0, CrewAI v1.10, Dapr Agents v1.0을 실제 프로덕션 기준으로 비교합니다. 아키텍처, 개발 속도, 운영 내구성, 비용을 분석해 상태 관리형·협업형·인프라 통합형 각 유형에서 내 팀에 최적인 멀티에이전트 프레임워크 선택 기준을 제시합니다.
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LLM API 가격 비교 2026 — GPT-5·Claude·Gemini·DeepSeek 실비용
2026년 4월 기준 주요 LLM API 가격을 실제 프로덕션 시나리오별로 비교합니다. GPT-5.4, Claude Opus 4.6, Gemini 3.1 Pro, DeepSeek V4의 토큰 비용과 캐시 할인, 배치 API 활용까지 정리했습니다.
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Anthropic이 Claude를 몰래 낮췄다는 논란 — 파워 유저 반발의 진짜 맥락
2026년 3월 Anthropic이 Claude 기본 effort 레벨을 조용히 "medium"으로 낮췄다. 파워 유저 반발과 가격 인상 논란, 그리고 이 사태가 드러낸 AI 서비스 투명성과 신뢰 문제를 CTO·엔지니어링 리더 관점에서 분석한다.
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Claude Managed Agents 써봤다 — 인프라 없이 AI 에이전트 30분 배포
Anthropic이 2026년 4월 8일 공개 베타로 내놓은 Claude Managed Agents를 직접 붙여 봤다. API 3단계 체인으로 인프라 없이 에이전트를 띄우는 구조, $0.08/시간 요금의 실제 합계, 벤더 락인이 어디서 걸리는지까지 배포 관점에서 정리한다.
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Claude Code 에이전틱 워크플로우 패턴 5가지 — 내 작업에 맞는 패턴은?
Claude Code의 에이전틱 워크플로우 패턴 5가지 — 순차·운영자·병렬·팀·자율을 직접 사용해보며 정리했습니다. 각 패턴의 작동 원리와 장단점, 적합한 작업 유형, 비용·속도 트레이드오프, 그리고 내 업무에 맞는 패턴 선택 기준을 실전 경험 기반으로 비교합니다.
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Gemma 4 + FastMCP로 완전 오프라인 프라이빗 MCP 서버 구축하기
Ollama + Gemma 4 + FastMCP로 인터넷 연결 없이 작동하는 완전 오프라인 프라이빗 AI 도구 파이프라인을 구축하는 실전 가이드. 의료·법률·금융처럼 사내 데이터를 외부 클라우드 서버로 보낼 수 없는 보안 환경에서 로컬 LLM 기반 MCP 도구를 안전하게 운영하는 방법.
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Claude Code 병렬 세션 운영하기 — Git Worktree로 여러 작업 동시에 처리하는 실전 가이드
Git Worktree와 Claude Code를 조합해 여러 기능을 병렬로 개발하는 실전 가이드. Plan Mode 활용법, 독립 세션 격리 전략, Worktree 간 충돌 없는 브랜치 관리, 멀티에이전트 병렬 패턴까지, 직접 경험을 기반으로 단계별로 구체적으로 정리했습니다.
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MCP 서버 직접 만들기 — Streamable HTTP 트랜스포트로 실제 AI 도구 구현하기
Python FastMCP로 MCP 서버를 처음부터 구축하는 실전 튜토리얼. Streamable HTTP 트랜스포트 설정, 커스텀 AI 도구 구현, Claude Code 클라이언트 연동, FastAPI 기반 배포까지 직접 구현한 경험을 단계별 코드 예제와 함께 공유합니다.
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Hermes Agent — 작업할수록 스스로 진화하는 오픈소스 AI 에이전트
NousResearch의 Hermes Agent v0.7.0을 설치해봤다. 작업을 마칠 때마다 스킬 문서를 자동 생성하고, 다음 실행에서 그걸 참조하는 자기 진화 루프가 실제로 동작하는지 확인한 기록.
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Claude Mythos Preview — AI가 '너무 잘해서' 공개를 못 한다는 게 말이 되나
Anthropic이 SWE-bench 93.9%를 찍은 Claude Mythos Preview를 일반 공개하지 않기로 했다. 27년 된 OpenBSD 취약점까지 찾아낸 이 모델은 Project Glasswing을 통해 12개 기업에만 제공된다. 이게 진짜 책임감인지, 아니면 영리한 마케팅인지.
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PrismML Bonsai — 1.15GB짜리 8B 모델이 말이 되나?
Caltech 출신 팀이 만든 PrismML Bonsai는 가중치를 {-1, +1}만으로 표현하는 1-bit LLM이다. 8B 모델이 1.15GB에 담기고, 풀정밀도 대비 8배 빠르다고 한다. 직접 확인해봤다.
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Gemma 4를 로컬에서 돌려봤다 — 8B 모델이 함수 호출까지 해내는 시대
Google이 Apache 2.0으로 공개한 Gemma 4를 Ollama로 직접 설치해 한국어, 구조화 출력, 함수 호출까지 테스트했다. 9.6GB짜리 로컬 모델이 에이전트 파이프라인의 빌딩 블록이 될 수 있을까?
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Claude Code 소스코드 유출 — 51만 줄에서 읽어낸 에이전트 아키텍처의 속살
Anthropic의 npm 패키지 배포 실수로 Claude Code 전체 소스가 공개됐다. 에이전트 루프, 메모리 시스템, 비용 최적화 전략까지 — 유출된 코드에서 개발자가 실제로 가져갈 수 있는 것들을 정리한다.
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LLM 안에 감정이 있다 — Anthropic이 Claude 내부에서 찾아낸 171개의 감정 표상
Anthropic 해석가능성팀이 Claude 내부에서 171개 감정 유사 표상을 발견하고, 이것이 모델 출력에 인과적으로 영향을 미친다는 걸 증명했다. 프롬프트 엔지니어링과 AI 안전에 실질적 시사점을 정리한다.
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Stripe Minions — Slack 이모지 하나로 주당 1,300개 PR을 만드는 코딩 에이전트
Stripe가 자율 코딩 에이전트 Minions로 주당 1,300개 이상의 PR을 생산하는 방법. Blueprint 아키텍처, 샌드박스 VM, 3단계 피드백 루프의 실제 엔지니어링을 분석한다.
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effloow — AI 에이전트 14명이 운영하는 회사를 사이드 프로젝트로 만들었다
Paperclip 위에 AI 에이전트 14명으로 구성된 콘텐츠 비즈니스를 만들었다. Laravel, Markdown, Git 기반으로 사이트가 자동 운영되는 구조와 Day 1부터의 경험을 공유한다.
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MCP Gateway — AI 에이전트의 도구 호출을 누가 통제하고 있는가
MCP가 월 9,700만 다운로드를 돌파하며 사실상 표준이 됐지만, 에이전트가 어떤 도구를 얼마나 호출하는지 통제하는 레이어는 빠져 있다. MCP Gateway 패턴으로 이 문제를 풀어본다.
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Paperclip — AI 에이전트를 직원처럼 관리하는 오픈소스 플랫폼을 설치해봤다
AI 에이전트 여러 개를 회사처럼 관리하는 오픈소스 플랫폼 Paperclip을 직접 설치해봤다. Linear 스타일 대시보드, Org Chart, 비용 추적, 다양한 에이전트 어댑터까지 — Claude Code 에이전트를 조직화하는 실전 경험과 솔직한 평가를 공유합니다.
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Sora 종료와 AI 비디오 시장의 급격한 재편 — Google Veo 4가 빈자리를 노린다
OpenAI가 Sora 앱 종료를 발표했다. 하루 100만 달러 적자, 유저 50만 이하 붕괴의 전말과 함께 Google Veo 4 임박, Runway·Kling의 부상이 AI 비디오 시장을 어떻게 재편하는지 실전 워크플로우 관점에서 분석한다.