AI기술
데이터 엔지니어링의 종말? 에이전트가 스스로 파이프라인을 구축하는 시대
AI 에이전트가 혁신하는 데이터 파이프라인의 미래
AI기술
LLM OS: 에이전트가 운영체제의 주인이 되는 새로운 컴퓨팅 패러다임
AI 에이전트 중심의 새로운 컴퓨팅 시대
개발
Agentic DevOps: CI/CD 파이프라인을 스스로 관리하는 AI 에이전트
자동화를 넘어 자율화로, Agentic DevOps의 시대
개발
에이전트의 신뢰성 문제, 에이전틱 QA로 해결하는 법
연쇄 오류를 막는 혁신적 해결책, 에이전틱 QA
개발
AgentOps 실전 가이드: 에이전트 실행을 추적하고 제어하는 법
AI 에이전트의 블랙박스 문제를 해결하는 AgentOps 가이드
개발
LangGraph vs CrewAI: 나에게 맞는 에이전트 프레임워크 찾기
에이전트 구축을 위한 CrewAI와 LangGraph 비교
AI기술
에이전트 비용 최적화: 토큰 소모를 줄이는 캐싱과 압축 전략
LLM API 비용 절감을 위한 효율적인 토큰 관리 전략
개발
프롬프트 대신 코드로: DSPy 기반 AI 최적화 전략
프롬프트 엔지니어링의 한계를 넘는 새로운 패러다임, DSPy
AI기술
클라우드 없는 AI? 온디바이스 에이전트와 SLM의 부상
클라우드 한계를 넘는 온디바이스 AI와 SLM 기술
개발
에이전트 디버깅의 난제: 비결정론적 AI 행동을 제어하는 전략
AI 에이전트 개발의 핵심 과제와 대응 전략
AI기술
AI 에이전트 성능 평가: LLM-as-a-Judge 활용법
LLM-as-a-Judge를 활용한 AI 에이전트 성능 평가
개발
Agentic SRE: 스스로 장애를 복구하는 AI 엔지니어의 등장
자율적 장애 복구를 실현하는 Agentic SRE의 시대