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haandol.github.io
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haandol.github.io
Haandol
https://haandol.github.io/
TL;DR
최종 피드 수집: 2026-04-22 21:47
전체 (67)
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미래의 에이전틱 앱 엔진
TL;DR
소프트웨어 개발의 목적은 결국 비즈니스 요구사항을 코드로 전환하는 것이고, VM→컨테이너→서버리스의 흐름은 그 목적에서 멀어지는 인프라 레이어를 계속 추상화해온 결과다.
에이전틱 개발의 이상적인 다음 단계는 에이전트가
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하네스 없는 멀티 에이전트는 그냥 컨텍스트 엔지니어링이다
TL;DR
에이전트는 “프롬프트가 다른 LLM”이 아니라, LLM·도구·컨텍스트·하네스가 결합된 실행 단위다.
멀티 에이전트가 의미 있으려면, 각 에이전트가 자기만의 도구·복구 루프·검증 방식·컨텍스트 경계를 가진 독립적인 실행
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하네스 엔지니어링 - 컨텍스트 엔지니어링을 넘어 에이전트 환경을 설계하다
TL;DR
프롬프트 엔지니어링은 모델에게 “무엇을 물어볼까”를, 컨텍스트 엔지니어링은 “무엇을 보여줄까”를, 하네스 엔지니어링은 “전체 환경을 어떻게 설계할까”를 다룬다.
하네스(harness)는 에이전트를 감싸는 스캐폴딩과 피드
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에이전틱 개발 시대, 비즈니스를 아는 개발자의 가치
TL;DR
개발 진행상황을 별도 문서로 관리하는 방식은 과도기적이다. 코드 자체가 자신이 하는 일을 잘 설명하면 그것이 가장 좋은 컨텍스트다.
에이전틱 개발이 발전할수록 비즈니스 프로세스와 코드의 일치율이 높아지기 좋은 환경이 되
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하나의 잘 만든 GenAI 플라이휠이 비즈니스 전체를 견인한다
TL;DR
모든 GenAI 기능에 플라이휠이 필요한 것은 아니다. 하나의 잘 만든 플라이휠이 전체를 견인할 수 있다.
GenAI 플라이휠의 핵심 루프는 고객 경험 → 상세한 선호도 → 잠재적 수요 → 맞춤형 기능 → (다시) 고객
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AGI에 도달하면 디스토피아, 도달하지 못하면 유토피아
TL;DR
AGI 경쟁은 이미 개별 회사의 범위를 넘어 미국과 중국의 이념 경쟁에 가까워지고 있다.
먼저 AGI에 도달한 쪽은 그 우위를 보유하는 데 그치지 않고, 즉시 경쟁자 제거에 투입할 가능성이 높다.
AGI에 도달하지 못하
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컨텍스트 엔지니어링 - 정적 컨텍스트와 동적 컨텍스트
TL;DR
개발 컨텍스트를 정적 컨텍스트(PRD, ADR)와 동적 컨텍스트(Task, Code/Test)로 나누어 관리하는 것이 효과적이다.
정적 컨텍스트는 오래 유지되어야 하는 기준과 제약이고, 동적 컨텍스트는 실행을 위해 일시
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MCP 서버 만들기 전에 고민할 내용
TL;DR
키보드에 손이 먼저 가는 습관을 고쳐야 한다.
복잡한 비즈니스 로직은 더 이상 해자가 아니다. 경쟁 우위는 복제 불가능한 고객 데이터에 있다.
LLM 처리를 사용자 클라이언트에 오프로딩할지 여부가 핵심 설계 결정이다.
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LeRobot SO ARM 101 처음 사기전에 알아두면 좋은 내용 (Physical AI)
TL;DR
100불이 아니라 60만원 이상 든다
시간과 공간도 생각보다 많이 필요하다
로컬 GPU 머신이 필요하다
시작하며
재작년쯤 피지컬 AI 프로젝트를 처음 해보고 알리에서 로봇팔을 하나 샀었다. 총 17만원으로 아두이노와 조
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간단히 설명한 Physical AI
TL;DR
Physical AI 란 AI 를 이용해서 모터를 제어하는 방법
AI 는 Foundation Model 기반과 IL + RL 기반의 방식으로 나눌 수 있음
모터제어는 Diffusion 방식이 현재 대세
결국은 데이터 싸
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MCP 서버 프로덕션에 올리기 전에 고려해야 할 것
TL;DR
에이전트에 MCP 서버를 붙이면 MSA 가 된다.
결국 MCP도 모놀리스→MSA 전환과 똑같이 조직·플랫폼·운영을 함께 성숙시켜야 한다.
MCP 에서 제공하는 툴은 에이전트에 컨텍스트로 전달된다.
결국 MCP 를 몇 개
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왜 비즈니스들은 지금 자신만의 챗봇을 만들어야 하는가?
TL;DR
피드백 루프가 없는 GenAI 는 반쪽짜리이다.
피드백 루프를 가진 비즈니스는 좋은 데이터 쌓기가 더 가속화된다.
피드백 루프를 먼저 설계하고, 빨리 출시하자.
시작하며
최근 매니저가 GenAI 챗봇에 대한 인사이트를
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RFTCR - 에이전트 주도 소프트웨어 개발을 위한 새로운 SDLC 프레임워크
TL;DR
바이브 코딩은 에이전트 개발 방법의 한가지 실행방법이고, 에이전트 개발 방법은 SLDC (Software Development Life Cycle) 을 전체 커버하는 더 큰 개념이다.
에이전트 기발 개발은 비즈니스 요구
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쉽게 설명한 에이전트 주도 개발
TL;DR
커서(Cursor)를 쓴다
스펙 문서를 만든다
각 기능을 만든다
배포한다
시작하며
회사에서는 보안 때문에 AI 코딩 어시스턴트를 다 막아두고, 쓰면 오히려 방해가 되는 툴들만 쓰게 허용하고 있어서, 회사 일 할때는 아예
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Claude 로 DOM 구조에 자유로운 웹 스크레이핑 기능을 만들어보기 (Firecrawl clone)
TL;DR
코드는 여기1
웹 페이지의 구조와 무관하게 데이터를 획득할 수 있는 유니버설 솔루션.
하지만 오래된 한국 사이트들은 웹 표준을 무시하는 경우가 많다. (특히 커뮤니티들)
시작하며
거의 10년전 스타트업에서 크롤러를 관리
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Perplexity 는 내부적으로 어떻게 동작할까?
TL;DR
Plan and Solve 기반의 Agentic workflow
시작하며
최근 Perplexity 와 유사하게 동작하는 에이전트를 구현할 일이 있어서 퍼플렉시티가 동작하는 방식을 간단히 정리해본다.
Overview
퍼플
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AI 에이전트 시스템을 설계할 때 알아두면 좋은 내용
TL;DR
에이전트 시스템은 트레이싱 필수
시작하며
요즘 에이전트 기반으로 만들고 있는게 있는데, 백오피스 같은걸 만들때 어떤 부분들이 어떻게 확장되어야 할 지 애매한 부분이 많았다.
본 글에서는 AI 에이전트 시스템의 종류를 대
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SLM 파인튜닝 하기 전에 알아두면 좋은 내용 - 1/2
TL;DR
도메인 특화 모델을 만들어야 한다면 SLM 파인튜닝을 고려해보자
아니면 일단 LLM + RAG 로 시작하자
시작하며
팀에서 코드 생성용 모델을 파인튜닝할 일이 생겨서 한번 해보기로 했다.
SDXL 파인튜닝 같이 Hugg
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AI Agent 개발 할 때 고민해볼 내용
TL;DR
AI Agent 란 특정한 작업을 주어진 리소스를 이용하여 완료할 수 있는 인공지능 기반의 프로그램 이다.
바꿔 말하면, 특정한 작업을 입력받고, 리소스를 할당받아서, 완료조건을 기준으로 반드시 작업을 완료하는 인공지능
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Open WebUI 와 Amazon Bedrock 으로 이용해서 로컬에서 RAG UI 돌려보기
TL;DR
코드1는 여기
시작하며
최근에 다수의 논문을 쉽게 읽으려고 Anthropic 을 결제해서 쓰고 있었는데, Amazon Bedrock 에도 Claude3 Opus 가 나와서 (아직 us-west-2 만 되지만) 결제를 해
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