AI 도구·에이전트
로컬 LLM, 코딩 에이전트, MCP, 모델 비교·선택 — 최대 군집이자 트래픽 성장 축
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엔터프라이즈 AI 에이전트 플랫폼 전략과 아키텍처 비교
Anthropic Claude Agents, OpenAI Operator, Google Gemini Enterprise의 아키텍처와 멀티벤더 도입 기준을 비교한다.
2026-08-02
엔터프라이즈 멀티에이전트 플랫폼 설계와 거버넌스
엔터프라이즈 멀티에이전트 아키텍처, AWS·Google Cloud·Azure 플랫폼 비교, ROI 측정과 거버넌스 설계 기준을 정리한다.
2026-08-02
FLUX.1 Kontext 플로우 매칭과 LoRA 파인튜닝 운영
FLUX.1 Kontext의 플로우 매칭과 멀티모달 편집 구조, LoRA·DreamBooth 파인튜닝, ComfyUI 통합과 자체 호스팅 조건을 다룬다.
2026-08-02
FLUX.2와 Midjourney V8.1 이미지 생성 인프라 비교
FLUX.2 Pro·dev·klein의 배포 구조와 소비자 GPU 최적화, Midjourney V8.1의 드래프트·HD 워크플로우를 비교하고 자체 호스팅과 API 선택 기준을 짚는다.
2026-08-02
FLUX.2 멀티레퍼런스 합성과 Photoshop·오픈웨이트 워크플로우
FLUX.2의 멀티레퍼런스 합성 구조와 Photoshop 통합, 오픈웨이트 배포, LoRA 파인튜닝, 자체 호스팅과 API 선택 기준을 실무 관점에서 다룬다.
2026-08-02
FLUX.2 오픈웨이트 이미지 생성 모델과 운영 구조
FLUX.2의 Flow Matching 아키텍처와 모델별 특성, 셀프호스팅 비용, Kontext 편집 방식, 도입 기준을 분석한다.
2026-08-02
프런티어 LLM 팩트체크의 불일치와 신뢰성 평가 설계
실사용자 질의에서 드러난 프런티어 LLM의 팩트 판정 차이를 분석하고, 다중 모델 합의·RAG·인간 검토를 결합한 신뢰성 평가 구조를 운영 관점에서 설명한다.
2026-08-02
Intelligence Index로 보는 프론티어 LLM 벤치마크와 모델 선택
Intelligence Index의 복합 벤치마크 구조와 오염 방지 방식, 성능·비용·속도 프로파일을 바탕으로 프론티어 LLM을 선택하는 기준을 정리한다.
2026-08-02
프론티어 모델 벤치마크로 설계하는 멀티모델 라우팅
Claude Fable 5, GPT-5.5 Pro, Claude Sonnet 5의 벤치마크를 바탕으로 엔터프라이즈 멀티모델 라우팅과 교체 정책을 설계한다.
2026-08-02
프런티어 AI 모델 추론 벤치마크와 엔터프라이즈 선택 기준
Claude Fable 5·Mythos 5와 Gemini 3.5 Flash의 추론·코딩·멀티모달 성능, 배포 조건, 기업 도입 기준을 비교한다.
2026-08-02
기업 AI 코딩 에이전트의 비용 통제와 도구 전환 전략
Microsoft와 Uber 사례를 바탕으로 Claude Code와 GitHub Copilot CLI의 비용 구조, ROI 측정, 전환 전략을 분석한다.
2026-06-10
FLUX.2와 Kontext로 구축하는 이미지 생성 파인튜닝 스택
FLUX.2의 Flow Matching 구조부터 Kontext LoRA 학습, 검증, 자체 호스팅 배포와 오픈소스 생태계 전략까지 실무 관점에서 다룬다.
2026-06-10
프런티어 LLM 벤치마크로 읽는 모델 선택과 가격 경쟁
GPT-5.5, Claude Opus 4.7, Gemini 3.5, DeepSeek V4, Qwen 3.7의 벤치마크와 가격 전략을 비교한다.
2026-06-10
후지쯔 EVE-Agent로 보는 자기진화 멀티 AI 에이전트 아키텍처
실행 결과와 인간 피드백을 검증해 선택적으로 반영하는 후지쯔 EVE-Agent의 자기진화 구조와 안전 설계를 분석한다.
2026-06-10
엔터프라이즈 MCP 아키텍처와 중립 거버넌스
MCP 서버와 클라이언트 통신 구조를 바탕으로 인증, 감사, 레이트 리미팅, 비동기 실행과 중립 거버넌스를 설명한다.
2026-05-24
Linux Foundation 거버넌스로 읽는 엔터프라이즈 MCP 아키텍처
MCP의 Linux Foundation 거버넌스 전환과 엔터프라이즈 보안, 서버 생태계 관리, A2A 협업 아키텍처를 분석한다.
2026-05-24
이벤트가 실행하는 AI 에이전트와 비즈니스 워크플로 설계
비즈니스 이벤트를 감지해 자율 실행하는 AI 에이전트의 커넥터, DAG 워크플로, 서비스 연동, 승인 게이트와 감사 구조를 다룬다.
2026-05-24
Flux 2 Pro의 Flow Matching 구조와 자체 호스팅 전략
Flux 2 Pro의 Flow Matching 아키텍처와 샘플링, 양자화, LoRA 파인튜닝, 자체 호스팅 설계를 실무 관점에서 다룬다.
2026-05-24
2026년 5월 프론티어 LLM 벤치마크와 멀티모델 라우팅
GPT-5.5, Claude Opus 4.7, Gemini 3.1 Pro, DeepSeek V4의 영역별 성능과 멀티모델 라우팅 전략을 비교한다.
2026-05-22
프론티어 LLM 벤치마크와 멀티모델 라우팅 설계
2026년 프론티어 LLM의 코딩·에이전트·과학 추론·비용 벤치마크를 비교하고 작업별 라우팅과 폴백 설계 기준을 정리한다.
2026-05-21
GPT-5.5·Opus 4.7·Gemini 3.1은 왜 순위가 아니라 용도로 갈리는가
GPT-5.5·Claude Opus 4.7·Gemini 3.1 Pro의 추론 아키텍처 설계 철학을 비교하고, MMLU·HumanEval 포화 이후의 벤치마크 평가 방법론과 비용 대비 성능을 분석한다.
2026-05-17
포토리얼리즘은 Flux, 감성은 Midjourney, 글자는 Imagen — 이미지 생성 3강이 서로 다른 길을 택한 이유
Flux 2·Midjourney v7·Google Imagen 4의 Flow Matching 대 DDPM 아키텍처 차이, IP-Adapter·Omni Reference·Subject Reference 캐릭터 일관성 방법론, FID·CLIP Score·인간 선호도 평가 방법론을 정리한다.
2026-05-14
GPT-5.5·Opus 4.7·Gemini 3.1 Pro, 어느 것도 전부를 이기지 못한다 — 그래서 라우팅이 필요하다
GPT-5.5·Claude Opus 4.7·Gemini 3.1 Pro의 GPQA·ARC-AGI-2·SWE-bench·MCP-Atlas 영역별 벤치마크 비교와, 태스크 유형별 모델 선택·폴백 체인을 갖춘 다중 프론티어 모델 API 라우팅 아키텍처를 정리한다.
2026-05-14
엔터프라이즈 AI 에이전트, 파일럿을 프로덕션으로 옮기는 설계
AI 에이전트 파일럿의 프로덕션 전환을 막는 거버넌스·ROI·운영·레거시 문제와 배포 설계를 다룬다.
2026-05-05
FLUX.1 Kontext 로컬 이미지 편집과 추론 최적화
FLUX.1 Kontext의 문맥 인식 편집 구조와 KontextBench 평가 방식, GPU별 로컬 배포·양자화·추론 최적화, 라이선스 조건을 정리한다.
2026-05-05
Gas Town은 Git 커밋을 에이전트 시스템의 유일한 진실로 삼았다
Steve Yegge가 공개한 Gas Town의 Mayor-Rig-Bead-Convoy 계층 구조, Dolt 기반 Git 상태 관리, 충돌 해결과 비용 구조를 정리한다.
2026-04-20
Gemini 3.1 Pro는 RAG를 걷어내고 Search로 대체할 수 있다고 말한다
Gemini 3.1 Pro GA의 2백만 토큰 컨텍스트 구현 원리, 문서 레벨 캐싱, 1fps 네이티브 비디오 이해, Google Search 그라운딩과 Vertex AI 엔터프라이즈 활용을 정리한다.
2026-04-20
Fox: Rust로 만든 LLM 추론 엔진이 Ollama보다 빠른 이유
Rust 기반 LLM 추론 엔진 Fox의 PagedAttention·프리픽스 캐싱·연속 배칭 구조를 분석하고, Ollama·vLLM과의 벤치마크·포지셔닝 차이를 정리한다.
2026-03-27
flash-moe로 Apple Silicon에서 MoE 모델 추론하기
flash-moe의 순수 C·Metal 설계, Apple Silicon 통합 메모리, MoE 모델 추론 성능과 제약을 정리한다.
2026-03-24
Gemini 3.1 Pro, 1M 토큰과 ARC-AGI-2 77.1%가 가리키는 것
Gemini 3.1 Pro의 1M 토큰 컨텍스트·ARC-AGI-2 77.1%·비용 40% 절감 스펙과 에이전트 AI 특화 설계, 경쟁 모델 비교를 정리한다
2026-03-14