본문 바로가기
반응형

분류 전체보기

 (1639)
17시간 만에 운영 중인 서비스 완성? Claude Code와 AI 협업의 진짜 가능성 AI가 프론트엔드 개발자의 역할을 대체하는 시대, 과연 가능할까요?누군가는 몇 주가 걸려야 할 작업을 단 하루, 그것도 단 한 명이 AI와 협업해 끝낸다면 믿으시겠습니까? 이 글에서는 바로 그런 일이 실제로 어떻게 가능했는지를 살펴봅니다. 클로드(Claude) 코드와 최신 개발 프레임워크를 활용해 단 17시간 만에 완전한 데이터 수집 웹 서비스를 개발하고 배포한 사례, acticrawl.com의 개발 비하인드를 공유합니다.기획부터 디자인, 프론트엔드 개발, 테스트, 배포까지—모든 과정을 AI와 협업해 완성한 이번 프로젝트는 단순한 실험이 아닌, 실제 운영 중인 서비스로서 더 큰 주목을 받고 있습니다.이 글을 통해, 당신은 AI와 협업하여 빠르게 고품질의 제품을 만드는 새로운 워크플로우를 확인하게 될 것입..
더 이상 지시만 기다리지 않는다: 스스로 학습하고 진화하는 AI 에이전트 만들기 AI가 더 이상 단순히 명령을 수행하는 도구가 아니라, 스스로 생각하고, 학습하고, 개선해나가는 시대로 접어들고 있습니다. 기존의 프롬프트에만 의존하던 AI에서 벗어나, 자율적으로 문제를 분석하고, 실행하고, 성찰(reflect)하며 발전하는 에이전트 기반 AI, 이른바 ‘Agentic AI’가 그 중심에 있습니다.이 글에서는 LangGraph와 LlamaIndex 같은 오픈소스 도구들을 이용해 자기반성(self-reflection)이 가능한 AI 에이전트를 어떻게 만들 수 있는지 그 과정을 실습 예제와 함께 자세히 소개합니다.Agentic AI란 무엇인가?Agentic AI는 단순히 질문에 답을 하거나 명령을 실행하는 수준의 AI를 넘어섭니다. 이들은 다음과 같은 특성을 갖습니다.자율성(Autonomy..
Flake8, isort, Black을 대체할 단 하나의 선택 – 초고속 Python 린터 Ruff 소개 Python 프로젝트를 진행하면서 코드 스타일이나 품질 관리를 위해 린터(linter)와 포맷터(formatter)를 사용하는 일은 이제 필수입니다. 문제는, 이런 도구들이 점점 늘어나고 설정도 복잡해진다는 점입니다. Flake8, isort, Black을 따로 설정하고 관리하느라 시간을 낭비하고 있다면, 이 글이 그 고민을 덜어줄 수 있습니다.이 글에서는 Rust로 개발된 초고속 Python 코드 품질 도구 Ruff를 소개합니다. Flake8, isort, Black의 기능을 하나로 통합해 코드 검사와 포맷팅을 단일 도구로 처리할 수 있고, 속도도 월등히 빠릅니다. 실제로 Airflow, FastAPI, Pandas 같은 유명 오픈 소스에서도 Ruff를 사용하고 있습니다.이 글을 통해 Ruff가 어떤 ..
클릭 한 번으로 계약 완료? 개발자 없이 만드는 자동화 계약 시스템 – Docusign Maestro 비개발자도 가능한 문서 자동화, 가능할까?반복되는 계약 업무, 이메일 발송, 설문 수집. 매번 사람 손이 닿아야 하는 이 작업들이 너무 많지 않습니까?고객 정보를 수집하고, 계약 문서를 만들고, 이메일로 보내고, 서명을 받고, 결과를 저장하는 일련의 과정. 특히 온보딩, 마케팅, 인사 업무에서 흔하게 발생합니다.그런데 문제는 이 모든 과정이 여전히 수작업이라는 점입니다."개발자가 있으면 자동화할 수 있지 않을까?""그렇다고 이걸 내가 직접 코드 짜서 만들 수도 없고…""비개발자인 나도 설정할 수 있는 방법은 없을까?"이런 고민을 해결하기 위해 만들어진 솔루션이 바로 Docusign Maestro입니다.코딩 없이 클릭만으로 복잡한 문서 워크플로우를 자동화할 수 있는 도구입니다. 실제로 어떻게 동작하는지 지..
데이터 처리 플랫폼의 새로운 공통 언어, Substrait란 무엇인가? 데이터 분석이나 처리 시스템을 설계할 때, 쿼리 언어나 실행 계획이 시스템마다 달라 고민한 적 있으신가요? SQL과 Pandas, Spark와 DuckDB처럼 다양한 쿼리 환경이 각각의 방식으로 동작하는 것은 개발자나 데이터 엔지니어에게 반복 작업과 비효율을 만들어냅니다.이런 문제를 해결하기 위해 등장한 것이 바로 Substrait입니다. Substrait는 다양한 쿼리 언어와 분석 엔진 간에 쿼리 계획을 표준화된 형식으로 주고받을 수 있도록 만든 오픈소스 프로젝트입니다. 즉, 서로 다른 데이터 시스템 간에도 쿼리를 변환하거나 새로 짤 필요 없이 하나의 공통 언어처럼 데이터를 주고받을 수 있게 해주는 기술입니다.이 글에서는 Substrait가 무엇인지, 왜 필요한지, 어떤 방식으로 동작하고 실제로 어떻게..
AI가 당신을 기억하는 시대: LangMem으로 구현하는 장기 메모리 에이전트 “이전에 얘기했잖아요. 왜 또 물어보세요?”AI와의 대화를 하다 보면 이런 생각, 한 번쯤 해본 적 있을 겁니다. 대화를 끝내고 다시 시작할 때마다 모든 걸 다시 설명해야 하는 불편함. 이는 단순한 불편을 넘어, 사용자 경험을 크게 떨어뜨리는 요소입니다.이런 문제를 해결하기 위해 등장한 것이 바로 LangChain의 LangMem입니다. LangMem은 AI 에이전트에게 ‘장기 메모리’를 부여하는 도구입니다. 즉, AI가 이전 대화나 사용자 선호를 기억하고, 다음에 그 정보를 활용할 수 있도록 만드는 기술입니다.이 글에서는 LangMem의 개념부터 핵심 기능, 실제 사용 방법, 그리고 실무 적용 팁까지 차근차근 정리해드립니다. AI가 ‘기억’을 갖게 되면 어떤 변화가 생기는지, 직접 확인해보세요.AI는 ..
구글의 AI 에이전트, Project Mariner는 사용자 테스트를 어떻게 바꿀까? 웹사이트에 들어가서 상품을 고르고 장바구니에 담는 일조차, 앞으로는 사람이 직접 하지 않아도 될 수 있습니다. 구글이 발표한 새로운 AI 에이전트 'Project Mariner'가 그런 미래를 그립니다.이번 블로그에서는 Project Mariner가 무엇인지, 어떤 방식으로 작동하는지, 그리고 이 기술이 웹사이트 사용자 경험(UX)과 사용자 테스트 방식에 어떤 변화를 가져올지를 정리했습니다. AI가 단순히 개인 비서를 넘어서 웹을 직접 탐색하고 조작하는 시대가 열리고 있습니다. 이 변화가 실제로 어떤 의미를 가지며, 디지털 프로덕트를 만드는 사람들이 어떻게 준비해야 할지를 살펴보겠습니다.Project Mariner란 무엇인가Project Mariner는 구글이 발표한 최초의 AI 에이전트 실험 프로젝트입..
Claude의 코딩 혁명: 스스로 구축하는 AI Claude와 함께 시작된 AI 혁신AI 기술은 더 이상 학계의 실험실에만 존재하지 않습니다. 최근 등장한 Claude 3.7과 4.0 모델은 단순한 도구를 넘어 코딩과 글쓰기에서 “생각의 고리(chain of thought)”를 내재화하고, 에이전트적인 행동까지 수행할 수 있는 지능을 보여주고 있습니다. 이 글에서는 Claude의 ‘코딩 초강화’ 흐름과 에이전트화를 중심으로 Anthropic이 어떻게 모델 전략을 수립하고 있는지, 또한 실전 사례를 통해 일반 사용자도 명확한 혜택을 얻을 수 있는 과정을 살펴보겠습니다.1. 왜 코딩은 AI의 핵심 무대가 되었나인간이 결과를 직접 평가할 수 있다는 점코딩은 다른 분야보다 결과의 ‘품질’을 스스로 확인하고 검증하기 쉽습니다. Anthropic 내부에서 전체 ..
반응형

티스토리툴바