최근 많은 팀이 AI 코딩 어시스턴트나 에이전트를 도입하면서 코드 생산 속도가 비약적으로 상승했습니다. 하지만 속도가 빨라졌다는 것은 그만큼 잠재적인 결함이 프로덕션 환경으로 유입되는 속도 또한 빨라졌음을 의미합니다. DevOps.com의 이번 글은 AI가 생성한 코드의 특성과 그로 인해 발생하는 새로운 유형의 리스크, 그리고 이를 제어하기 위한 '신뢰성 가드레일(Reliability Guardrails)
최근 AI 도구들이 비약적으로 발전하면서 '프롬프트 엔지니어링'이라는 기술적 기법에 많은 관심이 쏠렸습니다. 하지만 실제 현업에서 LLM을 극한으로 활용해 고도의 결과물을 만들어내는 사람들의 공통점은 정교한 프롬프트 템플릿을 쓰는 능력이 아니라, 해당 분야에 대한 깊은 '도메인 전문성'을 갖추고 있다는 점입니다. 많은 이들이 LLM이 지식의 격차를 줄여준다고
최근 Claude Code나 Kiro와 같은 AI 코딩 에이전트들이 단순한 코드 완성을 넘어, 자연어 프롬프트 하나로 수십 개의 PR을 생성하고 인프라를 수정하는 수준까지 발전했습니다. 하지만 이러한 생산성 향상은 '기계적 속도'라는 트레이드오프를 동반합니다. AI 에이전트는 조직의 보안 리스크나 컴플라이언스를 이해하지 못한 채 오직 '작업 완료'에만 최적화되어
최근 LLM의 성능이 비약적으로 상승하면서, 역설적으로 우리가 모델의 성능을 측정하는 '자' 자체가 무용지물이 되는 현상이 가속화되고 있습니다. arXiv에 게재된 "When AI Benchmarks Plateau: A Systematic Study of Benchmark Saturation" 연구는 우리가 흔히 신뢰하는 벤치마크 점수가 왜 더 이상 모델 간의 변별력을 제공하지 못하는지, 그리고 이른바 '
DevOps.com을 통해 Airlock Digital이 발표한 'Agentic AI Control & Governance' 솔루션 소식을 접했습니다. 이번 발표의 핵심은 단순히 '어떤 AI 소프트웨어를 실행할 것인가'라는 기존의 화이트리스트 방식(Application Control)을 넘어, 실행 중인 AI 에이전트가 '실제로 어떤 명령을 내리고 어떻게 행동하는가'를 실시간으로 제어하겠다는
AI 에이전트가 단순한 텍스트 생성을 넘어 외부 API를 호출하거나 특정 비즈니스 로직을 수행하려면, 에이전트가 사용할 수 있는 '도구(Tool)' 혹은 '역량(Skill)'이 명확하게 정의되어 있어야 합니다. 지금까지는 이러한 스킬들을 개별적으로 정의하고 각 에이전트 설정에 하나씩 추가하는 방식이 일반적이었습니다. 하지만 프로젝트 규모가 커지고 팀 단위로 에이전트를
최근 LLM 기반 서비스의 표준으로 자리 잡은 RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 구현이 쉽고 효율적이지만, 근본적인 구조적 한계를 가지고 있습니다. 바로 문서를 임의의 길이로 자르는 '청킹(Chunking)' 과정에서 지식 간의 유기적인 맥락과 관계가 완전히 단절된다는 점입니다. 전형적인 RAG는 사용자의 질문과 벡터 유사도가 높은 조각 몇 개를 가져와 컨텍스트에
프롬프트만으로는 부족했고, 컨텍스트만으로도 안전하지 않다. AI가 일하는 시스템 전체 — 컨텍스트 큐레이션, 검증 루프, 권한 경계 — 가 어떻게 진화해 왔는지, 그리고 지금 우리가 무엇을 먼저 짜야 하는지를 정리한다.
Claude Code에 OTEL 적용하고 모니터링 사이트 만든거 자랑(?)(codex, gemini 포함)
Antigravity, gemini 3.0 으로 react 개발하기
TCP(전송 제어 프로토콜) 개요 TCP는 불안정한 네트워크 환경에서도 신뢰성 있고 순서가 보장된 데이터 전송을 가능하게 하는 핵심 인터넷 프로토콜이다. IP가 호스트 간 패킷 전달만을 담당한다면, TCP는 포트 기반 프로세스 간 통신, 오류 복구, 재전송, 순서 제어를 제공한다. 흐름 제어와 혼잡 제어를 통해 TCP는 수신 버퍼와 네트워크 대역폭의 고갈을 방지한다.
Product Engineering 시대와 AI 개발 패러다임 변화 1. 패러다임 변화: 코드 작성의 목적이 달라졌다 1972년 Dennis Ritchie가 C 언어를 발표한 이후, 소프트웨어 산업은 오랫동안 다음 요소에 집중해 왔다. * 코드 효율성 (시간·공간 복잡도) * 코드 길이 및 생산성 * 가독성과 유지보수성 그러나 AI 시대가 시작되면서 기존 패러다임이 근본적으로 변하고 있음. John Carmack은