전체 글 (1599) 썸네일형 리스트형 “이제는 코딩을 배우지 않아도 될까요?” AI 에이전트가 바꾸는 개발의 미래 코딩은 더 이상 필수일까?한때는 ‘모두가 코딩을 배워야 한다’는 말이 유행처럼 번졌습니다. 실제로 많은 사람들이 프로그래밍 교육 플랫폼을 통해 ‘코딩 리터러시’를 익히고자 했죠. 하지만 지금, 기술의 흐름은 완전히 달라지고 있습니다.Replit의 공동 창업자인 아마드 마스타파(Jad) 역시 처음에는 ‘모두가 코딩을 배워야 한다’는 철학을 믿었던 사람 중 하나였습니다. 그러나 AI의 발전, 특히 소프트웨어 개발을 대신하는 ‘에이전트(Agent)’의 등장 이후, 그는 이제 “모든 사람이 코딩을 배울 필요는 없다”고 말합니다.이 글에서는 그가 왜 그런 생각에 이르게 되었는지, Replit Agent는 어떤 기능을 제공하며 어떻게 실무에서 활용되고 있는지, 그리고 AI가 주도하는 미래의 개발 환경이 어떤 모습일.. RAG는 정말 더 안전할까? 오히려 더 위험할 수 있는 이유 대형 언어모델(LLM)이 다양한 업무에 활용되며, 이제는 단순한 챗봇을 넘어서 기업의 업무 자동화, 고객 서비스, 검색 보조 시스템에까지 적용되고 있습니다. 그 중 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 는 정보를 외부 문서에서 검색해 생성에 반영하는 방식으로, 최신 정보 반영이 가능하다는 장점 덕분에 널리 활용되고 있죠.하지만 최근 연구는 놀라운 결과를 제시합니다. RAG를 도입한 시스템이 오히려 기존 LLM보다 안전하지 않을 수 있다는 것입니다. 안전한 문서와 모델을 사용했음에도 불구하고, 위험한 응답을 생성하는 사례가 나타났습니다.이 블로그에서는 최신 연구인 “RAG LLMs are Not Safer: A Safety Analysis of Retrieval-Augmented.. 프로덕션 환경에 적합한 MCP 서버 구축 방법: Docker로 해결하는 현실적 접근 에이전트 시스템을 실무에 적용하려다 막히셨나요?요즘 AI 에이전트 기술이 뜨겁습니다. 특히 Anthropic이 제안한 Model Context Protocol(MCP) 표준은 에이전트가 도구를 실행하는 방식을 크게 바꾸고 있습니다. Google과 OpenAI까지 이 표준을 채택하면서, 이제는 누구나 MCP 기반 도구를 만들고 공유하고 실행할 수 있는 환경이 열렸습니다.하지만 막상 실무에서 MCP 서버를 구축하고 활용하려 들면 문제가 다릅니다. 런타임 설정은 복잡하고, 보안은 불안하며, 도구는 어디서 찾아야 할지도 막막합니다. 결국 좋은 기술도 운영 단계에서 벽에 부딪히는 거죠.이 글에서는 이러한 MCP 운영의 어려움을 해결할 수 있는 방법으로 Docker 기반의 MCP 서버와 Gateway 접근 방식을 .. 대형 언어 모델, 얼마나 많은 GPU 메모리가 필요할까? - LLM VRAM 계산 공식과 실제 예제로 알아보는 VRAM 요구량의 모든 것 왜 GPU 메모리가 부족한 걸까?대형 언어 모델을 실행하거나 학습시키다 보면 자주 마주치는 메시지가 있습니다. 바로 "메모리가 부족합니다". 아무리 고사양 GPU를 써도 메모리가 빠르게 소진되기 때문에, 이 메시지는 더 이상 생소하지 않습니다.문제는 단순히 모델이 크기 때문만이 아닙니다. 언어 모델을 실행할 때는 다양한 요소들이 메모리를 차지합니다. 그걸 모르면 정확한 리소스 계획을 세우기 어렵고, 자원을 낭비하거나 시스템이 중단되는 상황을 겪게 됩니다.이 글에서는 대형 언어 모델이 어떤 방식으로 GPU 메모리를 사용하는지, 각 요소가 어떤 역할을 하고, 어떤 상황에서 메모리 사용량이 급증하는지를 설명합니다. 또한, 상황에 따라 얼마나 많은 메모리가 필요한지 감을 잡을 수 있도록 도와드립니다.LLM이 사.. “GPT에서 Llama로 자연스럽게 전환하는 방법? Meta가 답을 내놨다 – Llama Prompt Ops 완전 정복 GPT에서는 잘 되던 프롬프트가 Llama에서는 엉뚱한 결과를 주는 경험, 해보셨나요?Meta AI가 이 문제를 해결할 수 있는 실용적인 도구를 공개했습니다. 바로 Llama Prompt Ops, 다양한 LLM에서 작성된 프롬프트를 Llama 모델에 맞게 자동으로 최적화해주는 파이썬 기반의 툴킷입니다.이 블로그에서는 Llama Prompt Ops가 무엇인지, 왜 필요한지, 어떤 특징과 장점을 갖고 있는지, 그리고 어떻게 사용하는지를 예시와 함께 쉽게 풀어드립니다.Llama Prompt Ops란 무엇인가?Llama Prompt Ops는 Meta AI가 만든 프롬프트 최적화 도구로, GPT나 Claude, Gemini 등에서 사용되던 프롬프트를 Llama 모델에 맞게 자동으로 변환해줍니다.모델 간 프롬프트 .. 복잡한 AI 문제, 한 번에 해결할 수 있을까? Amazon Nova Premier가 답이다 AI 모델을 도입할 때 가장 어려운 점은 단순한 정확도보다도 실제 업무에 적용할 수 있는 ‘실용성’입니다.텍스트만이 아닌 이미지와 영상까지 이해하고, 수십만 단어에 달하는 긴 문서를 무리 없이 분석하며, 다중 도구와의 연동을 스스로 계획하고 실행할 수 있는 모델이 있다면 어떨까요? Amazon은 이런 요구를 충족시키기 위해 Nova Premier를 출시했습니다.이 블로그에서는 Amazon Nova Premier가 어떤 모델인지, 무엇이 기존 모델들과 다른지, 그리고 실제로 어떻게 사용할 수 있는지를 정리해드립니다. 복잡한 기술을 단순하고 명확하게, 실전 활용 사례를 중심으로 살펴보세요.Amazon Nova Premier란?Amazon Nova Premier는 AWS가 새롭게 발표한 고성능 범용 AI 모델.. Redis, 다시 오픈소스로 돌아오다: AGPLv3로의 전환과 그 의미 Redis가 왜 다시 오픈소스를 선택했는지, 그리고 그것이 당신에게 왜 중요한지Redis는 한동안 오픈소스 커뮤니티와 다소 멀어진 듯 보였습니다. 기존 SSPL 라이선스는 오픈소스로 인정받지 못했고, 이에 따라 개발자들과의 관계도 껄끄러워졌습니다. 하지만 최근, Redis는 AGPLv3 라이선스로 전환하며 다시 진정한 오픈소스 프로젝트로 복귀했습니다. 이번 결정은 단순한 기술적 조정이 아니라, 철학적 가치와 커뮤니티 중심 개발이라는 본질로 돌아가기 위한 선택입니다. 이 글에서는 Redis의 라이선스 전환 배경, 새롭게 도입된 Vector Sets, Redis 8의 주요 특징과 향후 계획까지 구체적으로 설명합니다.Redis의 오픈소스 복귀, 무엇이 달라졌나SSPL에서 AGPLv3로: 라이선스 전환의 배경이.. 윈도우 자동화의 미래를 여는 UFO²: 데스크탑 AgentOS의 탄생 자연어로 윈도우를 제어하는 시대가 열렸다복잡한 윈도우 작업을 하나하나 손으로 처리하던 시대는 지났다. 이제 당신이 해야 할 일은 단순히 "엑셀 열고 요약 데이터 복사해줘"라고 말하는 것뿐이다. 마이크로소프트가 공개한 오픈소스 프로젝트 UFO²는 자연어로 윈도우 애플리케이션을 자동 제어할 수 있도록 돕는 데스크탑 에이전트 시스템이다.기존의 매크로나 UI 자동화 도구들과 달리 UFO²는 멀티에이전트 프레임워크, 하이브리드 GUI+API 제어, 지속 학습이 가능한 지식 서브스트레이트, 그리고 샌드박스 방식의 가상 데스크탑 실행 등을 결합하여 훨씬 정교하고 신뢰성 높은 윈도우 자동화를 가능하게 한다.이 블로그에서는 UFO²의 주요 개념과 구조, 특징, 설치 방법까지 전반적으로 살펴보며, 왜 이것이 ‘차세대 윈도.. 이제 쿠버네티스를 자연어로 관리한다? Claude와 함께하는 MCP-Server-Kubernetes 완벽 가이드 쿠버네티스 관리가 어려우셨나요? 복잡한 kubectl 명령어, 끝없는 CLI 복붙, 오류 추적의 고통. 이런 고민을 AI가 대신 해결해준다면 어떨까요?이제는 가능합니다. Claude AI와 MCP-Server-Kubernetes의 만남이 바로 그 해답입니다.이 블로그에서는 MCP-Server-Kubernetes의 개념부터 실제 사용 방법까지 차근차근 정리해드립니다. 쿠버네티스를 쉽게, 더 스마트하게 다뤄보세요.MCP-Server-Kubernetes란 무엇인가?MCP-Server-Kubernetes는 Claude AI가 자연어로 쿠버네티스 클러스터와 상호작용할 수 있도록 돕는 오픈소스 프로젝트입니다.MCP(Model Context Protocol)를 기반으로, Claude가 시스템 명령어 대신 대화를 통해.. 애플이 선택한 차세대 코딩, ‘바이브 코딩’이란? - 자연어로 소프트웨어를 만든다, AI 코딩 시대의 문이 열렸다 새로운 코딩의 시대, 당신은 준비되어 있나요?프로그래밍이 점점 더 자연스러워지고 있다. 복잡한 문법 대신, 일상 언어로 개발자가 원하는 느낌을 설명하면 인공지능이 알아서 코드를 짜주는 시대가 오고 있다. 이 새로운 트렌드를 '바이브 코딩(Vibe Coding)'이라고 부른다.애플이 AI 스타트업 앤트로픽(Anthropic)과 손잡고 이 흐름에 본격적으로 뛰어들었다. Xcode에 앤트로픽의 AI 모델 ‘클로드 소네트(Claude Sonnet)’를 통합하고, 자연어 인터페이스 기반의 코딩 자동화 플랫폼을 구축 중이다.이 글에서는 바이브 코딩의 개념부터 애플의 기술 전략, 경쟁 도구와의 차이점까지 상세하게 설명한다. 당신이 개발자라면, 이 변화가 어떤 영향을 줄 수 있을지 지금부터 하나씩 짚어보자.바이브 코딩.. 이전 1 ··· 42 43 44 45 46 47 48 ··· 160 다음
