전체 글 (1590) 썸네일형 리스트형 “화면 클릭은 끝났다” – MCP-B로 시작하는 진짜 브라우저 AI 자동화 브라우저 자동화, 왜 아직도 느리고 복잡해야 할까?웹 자동화를 시도해본 사람이라면 누구나 공감할 수 있다. 클릭 자동화는 너무 느리고, API 연동은 복잡하며, 특히 인증 문제가 가장 큰 장애물이다.하지만 이제, 그런 고민은 접어두어도 된다.'MCP-B(Machine Context Protocol for Browsers)'는 기존 자동화 방식과는 완전히 다른 접근법을 통해, 이전보다 훨씬 빠르고 안정적인 브라우저 자동화 환경을 제공한다.이 글에서는 MCP-B가 무엇인지, 어떤 문제를 해결하며, 어떻게 활용할 수 있는지를 구체적으로 설명한다.MCP-B란 무엇인가?브라우저 네이티브 자동화 프로토콜MCP-B는 웹사이트 화면을 클릭하거나 분석하지 않고, 그 내부의 API에 직접 접근하여 AI가 작업을 수행할 수.. 코드 작성의 미래, AI 에이전트가 바꾼다 — Gemini Code Assist vs GitHub Copilot 완전 비교 AI 코딩 에이전트 시대의 서막AI는 이제 단순한 자동완성 도구를 넘어, 소프트웨어 개발 생명주기 전체에 관여하는 **"코딩 에이전트"**로 진화하고 있습니다. 특히 2025년 Google I/O와 Microsoft Build를 기점으로, Google의 Gemini Code Assist와 Microsoft의 GitHub Copilot은 그 경쟁의 중심에 섰습니다.이제 개발자는 코드 한 줄을 완성시키는 데서 그치지 않고, AI에게 특정 작업을 자율적으로 맡기는 환경에 적응해가고 있습니다. 이 글에서는 두 대표적인 AI 코딩 에이전트의 차이점과 구조, 그리고 실제로 어떤 개발자에게 어떤 툴이 적합한지를 상세히 분석합니다.Gemini Code Assist란 무엇인가?Gemini Code Assist는 Goog.. 복잡한 멀티모달 AI를 간단하게: GenAI Processors로 Gemini 애플리케이션 쉽게 만들기 멀티모달 데이터를 처리하는 AI 애플리케이션을 만들다 보면 마치 수많은 퍼즐 조각을 억지로 맞추는 느낌을 받을 수 있습니다. 오디오와 비디오 스트림을 동시에 받아들이고, 실시간으로 처리하면서, 응답까지 빠르게 출력해야 하는 환경에서는 코드가 복잡해지고 유지보수가 어려워집니다.이러한 상황에서 구글 DeepMind는 GenAI Processors라는 새로운 오픈소스 Python 라이브러리를 공개했습니다. 이 라이브러리는 Gemini API 기반 애플리케이션 개발에서 발생하는 복잡한 데이터 처리와 스트리밍 문제를 훨씬 더 간단하고 구조적으로 해결할 수 있도록 설계되었습니다.이 글에서는 GenAI Processors가 무엇인지, 어떤 문제를 해결해주는지, 그리고 실제로 어떻게 활용할 수 있는지를 자세히 살펴보겠.. "AI 판도가 바뀌었다?" xAI의 Grok 4, 주요 벤치마크 1위 등극 AI 전쟁의 새 주인공, Grok 4지금까지 인공지능 모델 시장은 OpenAI, Google, Anthropic과 같은 대형 기술 기업들이 선도해왔습니다. 하지만 최근, 이 판도를 뒤흔드는 새로운 경쟁자가 등장했습니다. 바로 xAI의 Grok 4입니다.Grok 4는 단순한 업그레이드 버전이 아니라, 성능 지표에서 업계 주요 모델들을 뛰어넘으며 AI 리더십을 새롭게 정의한 모델입니다. Artificial Analysis Intelligence Index에서 1위를 기록하며, 수학과 코딩 등 고난도 작업에서 특히 두각을 나타냈습니다.이 글에서는 Grok 4의 핵심 성능과 기술적 특징, 경쟁 모델 대비 장점, 그리고 활용 가능성에 대해 자세히 소개합니다.1. Grok 4란 무엇인가?Grok 4는 Elon Mu.. 경량 모델의 반란: Phi-4 Mini Flash Reasoning으로 푸는 고차원 수학 문제 작지만 강하다 – 경량 수학 추론 모델의 등장AI 모델은 점점 더 커지고 무거워지고 있습니다. 하지만 모든 문제에 대형 모델이 필요한 것은 아닙니다. 특히 수학 문제처럼 정해진 문법과 논리를 따르는 영역에서는, 정확하면서도 빠른 연산이 핵심입니다.Microsoft의 Phi-4-mini-flash-reasoning 모델은 이런 문제를 정면 돌파한 사례입니다. 3.8B 파라미터의 가벼운 모델이지만, 수학 문제 해결 능력에서는 7B 이상의 모델과 어깨를 나란히 하며, 경량화된 구조 덕분에 속도도 최대 10배 빠릅니다.이 글에서는 Phi-4-mini-flash-reasoning 모델의 아키텍처, 성능, 활용 사례 및 실제 사용 방법까지 상세히 소개합니다. 경량이지만 강력한 AI 수학 모델이 필요한 분이라면 주목.. 지식 그래프 기반 RAG 워크플로우, LangChain과 LangGraph로 구현하는 방법 지식 그래프 기반의 Retrieval-Augmented Generation(RAG)은 최근 들어 주목을 받고 있습니다. 단순한 검색 기반 RAG와 비교해, 데이터 간의 복잡한 관계를 반영할 수 있는 그래프 기반 RAG는 정보의 정확성과 연결성을 더욱 향상시킬 수 있기 때문입니다.이번 글에서는 LangChain과 LangGraph, 그리고 Neo4j를 활용해 GraphRAG 워크플로우를 어떻게 설계하고 구현할 수 있는지 자세히 설명합니다. 질문 라우팅, 쿼리 분해, 벡터 검색, 프롬프트 구성까지 모든 과정을 포함하고 있으며, 실질적으로 작동하는 Python 코드 예제를 통해 실제 구현 방식을 살펴봅니다.GraphRAG란? 왜 사용하는가?RAG는 LLM의 답변 정확도를 높이기 위해 외부 정보를 검색해 응답에.. AI와 함께하는 개발자 르네상스: LLM과 멀티 에이전트가 바꾸는 개발 현장 최근 몇 년 사이, 개발자의 역할이 근본적으로 바뀌고 있습니다. 이제는 단순히 코드를 작성하는 것만으로는 부족합니다. AI와 협업하며 여러 역할을 동시에 수행하는 새로운 개발 환경이 열리고 있기 때문입니다.대형 언어 모델(LLM)의 등장은 단순한 트렌드가 아니라, 개발 프로세스 전체에 영향을 미치고 있습니다. 마이크로소프트는 이미 전체 코드의 약 30%를 AI를 통해 작성하고 있고, 스타트업부터 대기업까지 다양한 조직들이 AI를 핵심 인프라로 채택하고 있습니다.이 글에서는 LLM과 멀티 에이전트 시스템이 개발자에게 어떤 영향을 미치고 있는지, 개발자의 역할은 어떻게 확장되고 있는지, 그리고 앞으로 어떤 역량이 중요해질지를 구체적으로 살펴봅니다.1. LLM과 멀티 에이전트 시스템의 부상초기의 AI 활용은 .. 크롬을 넘어서려는 AI 브라우저의 등장, 오픈AI는 왜 웹 브라우저를 만드는가 클릭 대신 대화로 웹을 탐색하는 시대가 온다웹 브라우저는 우리가 인터넷을 여는 가장 기본적인 도구입니다. 지금까지는 구글 크롬이 사실상 그 문을 지켜왔습니다. 하지만 오픈AI가 새로운 AI 기반 웹 브라우저를 출시할 예정이라는 보도가 나오면서 판도가 흔들리고 있습니다.이 글에서는 오픈AI가 왜 브라우저를 만들려고 하는지, 어떤 기술이 적용되는지, 사용자에게 어떤 방식으로 도움이 되는지 등을 정리해봅니다. 특히 기존 브라우저와 어떻게 다르고, 어떤 새로운 웹 경험을 가능하게 하는지, 그리고 시장에 미치는 영향까지 살펴보겠습니다.오픈AI 브라우저, 무엇이 다른가?오픈AI의 웹 브라우저는 단순한 탐색 도구가 아닙니다. 이 브라우저의 가장 큰 특징은 기존처럼 주소창에 검색어를 입력하고 결과를 클릭하는 방식이 아.. AI로 한 단계 더 진화하는 테스트 자동화: 지금 왜 주목해야 하는가? AI와 테스트 자동화의 만남, 단순한 유행일까요? 아니면 앞으로의 표준이 될 방향일까요?많은 개발팀이 테스트 자동화를 도입하면서도 여전히 이런 문제에 직면해 있습니다. 테스트 커버리지가 낮고, 예외 케이스는 자주 놓치며, 유지보수에는 많은 시간이 소모되죠. 이런 상황에서 인공지능(AI)은 새로운 가능성을 열어줍니다.이 글에서는 AI가 테스트 자동화에 어떤 방식으로 기여하는지, 구체적으로 어떤 효과를 주는지, 그리고 실제로 어떻게 활용할 수 있는지를 소개합니다.AI를 활용해 더 깊이 있는 테스트를 생성하고, 코드 품질을 끌어올리며, 협업까지 원활하게 만드는 방법을 알아보세요.1. AI와 테스트 자동화의 만남 – 왜 중요한가?AI가 테스트 자동화에 도입되면서 가장 큰 변화는 효율성과 품질의 균형을 맞출 수 .. Vibe Coding의 종말, Ultrathink 엔지니어링의 부상: LLM 시대의 새로운 코딩 패러다임 이제는 ‘느낌’이 아닌 ‘설계’의 시대AI 시대의 코딩은 점점 더 인간의 직관을 넘어, 모델의 지능을 어떻게 활용하느냐에 따라 성과가 결정되고 있습니다. Reddit 커뮤니티에 등장한 ‘Ultrathink Engineering Manifesto’는 기존의 LLM 활용 코딩 방식인 ‘vibe coding(느낌으로 코딩하기)’을 넘어, 더욱 정교하고 전략적인 접근법을 제안합니다. 본 블로그에서는 이 새로운 개념의 등장 배경과 핵심 원칙, 그리고 이를 실천하는 방식에 대해 정리합니다.Vibe Coding의 한계: 직관의 시대는 끝났다‘Vibe Coding’은 LLM에게 대략적인 프롬프트만 주고, 결과를 수정하면서 점차 원하는 형태로 완성해가는 방식입니다. 하지만 이 방식은 다음과 같은 한계를 드러내기 시작했습.. 이전 1 2 3 4 ··· 159 다음
