AI 도구·에이전트
로컬 LLM, 코딩 에이전트, MCP, 모델 비교·선택 — 최대 군집이자 트래픽 성장 축
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LLM 요청 라우팅으로 비용과 품질을 함께 제어하는 방법
요청 난이도와 예산에 따라 LLM 모델을 선택하는 라우팅 아키텍처를 통해 비용, 품질, 공급 위험을 함께 관리하는 설계 방법
2026-08-31
Liquid AI LFM2.5 엣지 다국어 검색: Dense와 ColBERT 선택 기준
Liquid AI LFM2.5 검색 모델의 하이브리드 구조와 학습법, Dense·ColBERT 성능 차이와 엣지·온프레미스 RAG 배포 기준을 다룬다.
2026-08-02
Claude Fable 5 수출 통제가 드러낸 LLM 지오펜싱과 서비스 연속성
Claude Fable 5 접근 차단 사례를 바탕으로 LLM 수출 통제, 지오펜싱, 멀티벤더 폴백과 AI 서비스 연속성 아키텍처를 정리한다.
2026-08-02
MCP 2026 로드맵, 스테이트리스 코어와 Tasks·OAuth/OIDC로 향하는 표준화
MCP 2026 로드맵의 스테이트리스 코어 설계, Tasks 확장을 통한 장기 비동기 작업 처리, OAuth/OIDC 인증 표준화를 마이그레이션 전략과 함께 정리한다
2026-08-02
MCP가 AI 에이전트의 공통 컨텍스트 계층이 된 이유
MCP의 생태계 확장 배경과 LLM 플랫폼 통합 구조, 공개 서버 거버넌스, 기업용 컨텍스트 아키텍처를 분석한다.
2026-08-02
MCP 에이전트-툴 통신 표준과 엔터프라이즈 통합 아키텍처
MCP의 메시지 구조와 도구 호출 수명주기, IDE 통합 방식, 엔터프라이즈 보안 및 멀티에이전트 설계 기준을 다룬다.
2026-08-02
LLM 모델 라우팅 게이트웨이와 AI 비용 통제
멀티벤더 LLM 라우팅 게이트웨이의 정규화, 폴백, 계측 구조와 비용 통제·벤더 종속 사이의 운영 판단 기준을 정리한다.
2026-07-27
경량·특화 모델 시대의 AI 라우팅 아키텍처
Gemini Flash 계열과 Grok STT 사례로 살펴보는 경량·특화 모델 포트폴리오, 캐스케이딩, 폴백, SLO 운영 전략
2026-07-26
LLM 리더보드 점수와 자체 평가셋으로 모델 선정하기
LLM 리더보드 종합 점수의 한계를 짚고, 도메인 평가셋·회귀 게이트·실사용 피드백으로 모델을 선정하는 방법
2026-07-26
MCP로 연결하는 AI 에이전트와 3D·미디어 제작 파이프라인
NVIDIA Agent Toolkit과 OpenUSD, OpenShell을 중심으로 MCP 기반 AI 에이전트가 DCC 툴을 연결하고 통제하는 구조와 도입 관점을 정리한다.
2026-07-24
MCP 표준화와 AAIF 거버넌스: AI 에이전트 도구 연동의 운영 전략
MCP의 AAIF 이관과 JSON-RPC 기반 아키텍처, 전송 방식, 인증·공급망 보안 통제를 AI 에이전트 운영 관점에서 정리한다.
2026-07-23
MAI-Thinking-1 기술 보고서로 읽는 Microsoft AI의 독자 추론 모델 전략
MAI-Thinking-1의 희소 MoE 아키텍처, 비증류 강화학습 파이프라인, 벤치마크 성능과 Microsoft AI의 독립 전략을 분석한다.
2026-06-10
MCP 2026 로드맵 — 상태리스 전환과 Linux Foundation 이관이 바꾸는 것
MCP가 월간 SDK 다운로드 9,700만 건을 넘어서며 상태리스 아키텍처로 전환하고 Linux Foundation AAIF로 거버넌스를 이관한 배경과 실무 영향을 정리한다.
2026-06-10
Anthropic이 MCP를 재단에 기증한 이유: 벤더 중립 거버넌스로 넘어간 에이전트 통신 표준
Anthropic이 MCP를 Agentic AI Foundation에 기증하며 재편된 거버넌스 구조, 전송 계층·인증 위임 등 기술 아키텍처, Google A2A·OpenAI Actions와의 경쟁 구도를 분석한다.
2026-05-16
MCP 2026 로드맵: A2A 에이전트 통신 통합과 거버넌스 성숙화
MCP의 전송 계층 확장성, A2A와의 역할 분담, 엔터프라이즈 SSO·감사 추적, 기여자 래더·위임 모델까지 2026 로드맵 네 전략 축을 정리한다
2026-05-14
MCP 공개 서버 1만 개 시대, 기업은 이걸 어떻게 안전하게 들여놓나
MCP 공개 서버 1만 개 돌파와 Linux Foundation AAIF 이관 배경, 클라이언트-서버 프로토콜 구조, Cloudflare가 제시한 SSO·점진적 도구 공개·속도 제한 중심의 엔터프라이즈 MCP 참조 아키텍처를 정리한다.
2026-05-02
MCP 9,700만 설치와 OpenAI Assistants API 일몰이 겹친 순간
MCP의 9,700만 설치 돌파와 OpenAI Assistants API의 2026년 8월 일몰이 맞물린 배경, 기능 매핑, 3단계 마이그레이션 전략을 정리한다.
2026-05-01
Llama 4 Scout: RTX 3090 한 장으로 1000만 토큰 멀티모달을 돌리는 법
Meta Llama 4 Scout의 Early Fusion 멀티모달 설계, iRoPE 위치 인코딩, MoE 라우팅과 소비자 GPU 양자화·오프로딩 전략을 정리한다.
2026-04-24
Llama 4 Scout 아키텍처 해부: Early Fusion과 MoE가 만나는 지점
Llama 4 Scout의 Early Fusion 비전-언어 통합, 128개 Expert 라우팅 구조, 양자화별 하드웨어 요구사항과 TensorRT-LLM 가속을 정리한다.
2026-04-17
LLM-Wiki 3폴더 아키텍처: Karpathy 패턴의 활용 시나리오와 커뮤니티 확장
Karpathy가 제안한 LLM-Wiki의 raw/wiki/index 3폴더 구조와 유지 워크플로우, 연구자·개발자·기업의 활용 시나리오, LLM-Wiki v2 커뮤니티 확장을 정리한다.
2026-04-17
벡터 DB 없이: Karpathy가 제안한 LLM 연구 사서 패턴, LLM-Wiki
Andrej Karpathy가 공개한 LLM-Wiki 패턴이 RAG 없이 마크다운 위키만으로 개인 지식저장소를 구축하는 방식과 실전 워크플로우를 정리한다.
2026-04-08
Llama 4가 로컬 LLM 커뮤니티를 갈라놓은 이유: MoE는 빨랐지만 메모리는 배신했다
Meta Llama 4 Scout·Maverick·Behemoth의 MoE 아키텍처와 벤치마크 성능, r/LocalLLaMA 커뮤니티의 실사용 평가와 로컬 실행 하드웨어 요구사항을 정리한다.
2026-04-03
로컬 LLM 도구 전체 지도: 실행 런타임부터 RAG 플랫폼까지
로컬에서 AI 모델을 실행하고 서비스하는 도구를 실행 런타임·GUI 앱·프로덕션 서빙·웹 UI·이미지 생성·멀티모달·RAG까지 7개 계층으로 나눠 실무 관점에서 정리한다.
2026-04-02
로컬 LLM 환경 구축 실전 가이드: Ollama와 Open WebUI로 개인 AI 스택 만들기
GPU VRAM별 모델 선택 기준부터 Ollama 서버 튜닝, Open WebUI RAG 설정, OpenAI 호환 API 활용까지 실전 절차를 정리한다
2026-03-29
Luma AI Uni-1, 추론 먼저 하고 그리는 이미지 모델
Luma AI Uni-1의 추론 우선 아키텍처와 RISEBench·가격 벤치마크, Google·OpenAI 대비 포지션을 정리한다
2026-03-25
LLM으로 소프트웨어 개발하기: 프롬프트 엔지니어링과 대화형 코딩 나눠 쓰는 법
LLM 기반 개발에서 프롬프트 엔지니어링과 대화형 개발을 언제 나눠 쓰는지, 스펙 작성부터 검증까지의 워크플로우와 흔한 실수 패턴을 정리한다.
2026-03-19
멀티 에이전트로 대규모 코드베이스를 관리하는 법
오케스트레이터·탐색·계획·실행·검증 역할을 나눈 멀티 에이전트 워크플로우로 수만 줄 코드베이스의 결함률을 낮추는 설계 원칙과 Context Rot 방지 전략, 실제 프로젝트 사례를 정리한다.
2026-03-19
내가 LLM으로 소프트웨어를 만드는 방법: 실전 워크플로우와 함정 피하기
컨텍스트 패키지 설계부터 생성-검토-수정 사이클, TDD-LLM 결합, 환각 코드 같은 실전 함정까지 개인 경험을 바탕으로 한 LLM 기반 개발 워크플로우를 정리한다.
2026-03-17
LLM 인프라 비용의 실체: 모델 가격표부터 추론 서빙, 다운스트림 도구까지
GPT-5·Claude·Gemini 등 주요 LLM의 토큰 가격 구조와 PoC-프로덕션 전환 시 숨겨진 비용, vLLM 추론 최적화, RAG 다운스트림 도구 생태계를 정리한다.
2026-02-18
LLM 실무 전략: GPT-4·LLaMA 선택부터 미세조정·프롬프트 엔지니어링까지
GPT-4와 LLaMA 중 무엇을 고를지, 프롬프트 엔지니어링과 LoRA/QLoRA 미세조정을 어떻게 결합할지 실무 기준으로 정리한다.
2025-12-11