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버그를 ‘의도적으로’ 만드는 이유? SWE-smith가 바꿀 소프트웨어 데이터셋의 미래 소프트웨어 개발에 인공지능을 접목하려는 시도가 늘어나고 있습니다. 하지만 문제는 데이터입니다. 좋은 모델을 만들려면 그에 걸맞는 고품질 학습 데이터가 필요하지만, 소프트웨어 엔지니어링(Software Engineering, 이하 SE) 분야에서는 이 데이터 자체를 만들기가 어렵습니다.기존 SWE-bench 같은 데이터셋은 수작업으로 수천 개의 인스턴스를 만들며, 실행 환경 유지만 해도 수 테라바이트의 저장 공간이 필요합니다. 이 정도면 일반 연구자나 개발자가 쉽게 접근할 수 없는 수준입니다.이 문제를 해결하기 위해 등장한 것이 바로 SWE-smith입니다. 이 글에서는 SWE-smith가 어떻게 기존 SWE 데이터셋의 한계를 극복하고, 어떤 방식으로 데이터를 자동 생성하며, 실제로 얼마나 효과적인지 상세..
AI 에이전트의 소통을 혁신하는 인프라, A2A Gateway란? AI 에이전트 간 협업이 어렵다고 느꼈다면AI 기술이 발전하면서 다양한 에이전트들이 등장하고 있습니다. Claude, GPT, Custom LLM 등 저마다 뛰어난 능력을 갖춘 에이전트들이지만, 이들이 함께 협업하는 건 여전히 복잡한 과제입니다. 각 에이전트가 사용하는 방식, 통신 프로토콜, 실행 환경이 다르기 때문이죠.이런 복잡함을 해결하고, 에이전트 간의 자유로운 상호 운용성을 가능하게 하려는 시도가 바로 A2A Gateway입니다. 이 오픈소스 인프라는 단순히 에이전트를 연결하는 수준을 넘어, 협업과 생태계 확장을 위한 기반을 마련합니다.이 글에서는 A2A Gateway가 무엇인지, 왜 주목받고 있는지, 어떤 기능을 제공하며 실제로 무엇을 할 수 있는지까지 상세히 설명합니다.A2A Gateway란?..
Docker로 구축하는 안정적인 MCP 서버 운영 가이드 - MCP 서버를 프로덕션 환경에 적용하기 위한 실질적인 해법 MCP, 왜 다시 주목받는가?2024년 말, Anthropic과 함께 소개된 Model Context Protocol(MCP)은 AI 에이전트가 외부 도구를 실행할 수 있도록 하는 완전히 새로운 방식으로 주목받았습니다. 이후 다양한 MCP 클라이언트와 툴들이 등장했고, OpenAI나 Google과 같은 대형 기술 기업도 이 표준을 지지하기 시작했습니다.하지만 새로운 기술이 항상 그렇듯, MCP의 도입은 매끄럽지만은 않았습니다. 실제 운영 환경에서는 여러 문제점이 빠르게 드러났고, 개발자들은 불안정한 환경 구성과 보안 문제, 도구 탐색의 어려움에 부딪혔습니다.이 글에서는 MCP의 현재 문제를 짚고, 이를 해결할 수 있는 현실적인 대안으로서 Docker 기반 MCP 서버의 개념과 특징, 그리고 어떻게 프로덕..
AI 시대의 검색 인프라, OpenSearch 3.0이 바꿔놓은 것들 - 벡터 검색에 최적화된 성능, AI 에이전트 연동, 데이터 처리 효율까지 새롭게 진화한 오픈소스 검색 플랫폼 OpenSearch 3.0의 시대가 시작됐다AI 검색, 추천 시스템, RAG(검색 기반 생성 AI)처럼 점점 더 많은 시스템이 대규모 벡터 데이터를 처리해야 하는 시대다. 이런 변화 속에서 성능은 선택이 아닌 필수 조건이 되고 있다.OpenSearch는 오픈소스 검색 플랫폼으로서 검색 인프라의 핵심 역할을 해왔지만, 이번 3.0 버전에서는 단순한 업그레이드 수준을 넘어 벡터 DB, AI 검색 플랫폼으로서 완전히 새로운 수준의 진화를 보여준다.이 블로그에서는 OpenSearch 3.0에서 달라진 핵심 기능들을 성능, AI 연동, 저장소 최적화, 개발 효율성 등 주요 주제별로 정리해 실제 도입 시 고려할 만한 가치와 실무 활용 포인트를 짚어본다.기존 대비 최대 9.5배 성능 향상OpenSearch 3.0의 ..
AI가 코드를 작성하고, 또 리뷰한다고? - AI 코드 생성과 리뷰의 경계가 무너지고 있다 “작성자가 리뷰어가 될 수 있을까?”라는 질문에 답하다AI가 점점 더 많은 코드를 작성하는 시대다. 그러나 질문은 여기서 멈추지 않는다. “AI가 작성한 코드를, 또 다른 AI가 리뷰해도 될까?” 아니면, 더 정확히 말하면, “같은 AI가 스스로 만든 코드를 리뷰하는 건 신뢰할 수 있을까?”라는 물음이 뒤따른다.이 글에서는 실제 코드 리뷰에 AI를 활용한 사례를 바탕으로, 이 물음에 대한 현실적이고 기술적인 해답을 제시한다. AI의 작동 방식, 인간과 AI 리뷰의 차이, 그리고 앞으로 코드 리뷰는 어떻게 바뀔 수 있는지를 함께 살펴볼 것이다.Devin AI가 인간보다 더 많은 PR을 열었다Greptile이라는 코드 리뷰 AI 솔루션을 운영하는 저자는 최근 내부 데이터를 분석하다 흥미로운 사실을 발견했다...
개발자의 새로운 선택지, Void – Cursor를 대체할 수 있는 오픈소스 AI 코드 에디터 Cursor는 좋은데, 뭔가 아쉽다고 느꼈다면AI 기반 코드 에디터 Cursor가 등장했을 때 많은 개발자들이 열광했습니다. 자동완성, 코드 해석, 문맥 이해까지 — 확실히 편리한 도구임은 틀림없죠. 하지만 무거운 성능, 느린 속도, 제한적인 커스터마이징, 그리고 무엇보다 개인정보 처리 문제로 고민했던 분들도 많았을 겁니다.Void는 바로 이런 문제의식에서 출발한 프로젝트입니다. VSCode를 포크하여 만든 이 오픈소스 에디터는 AI 기능을 로컬에서 실행할 수 있도록 설계되었고, 사용자 중심의 커스터마이징과 확장성, 그리고 직관적인 UI를 갖추고 있습니다. Cursor를 대체할 수 있는 진짜 대안, Void에 대해 지금부터 자세히 알아보겠습니다.Void란 무엇인가Void는 Microsoft의 VSCode..
AI끼리 말이 통하는 시대가 온다 – 마이크로소프트와 구글이 함께 여는 Agent2Agent 프로토콜의 세계 “이제는 사람이 직접 일정 조율을 하지 않아도 됩니다.”지시만 하면 AI들이 알아서 서로 소통하고, 업무를 분담하고, 결과를 처리하는 세상. 이게 단순한 미래의 얘기가 아니라, 바로 지금부터 시작되는 변화입니다.마이크로소프트가 ‘Agent2Agent(A2A)’라는 개방형 AI 상호작용 프로토콜을 자사 플랫폼에 본격 도입하면서, 구글과의 기술적 경계를 허물고 있습니다.서로 다른 클라우드와 플랫폼의 AI들이 한 팀처럼 협력할 수 있는 기반이 마련된 것입니다.이 글에서는 A2A 프로토콜이 무엇인지, 왜 중요한지, 어떤 기술적 강점과 변화를 이끄는지, 그리고 실제 어떤 방식으로 구현되는지를 차근차근 풀어보겠습니다.1. A2A란 무엇인가? – AI를 위한 ‘공용 언어’Agent2Agent(A2A)는 AI 에이전트..
Mistral Medium 3: 고성능을 8배 저렴하게, 기업 AI 모델의 새로운 기준 지금, AI 모델 선택 기준이 바뀌고 있다AI 모델을 선택할 때 가장 많이 고민하는 세 가지는 성능, 비용, 그리고 배포의 유연성이다. 고성능 모델은 많지만 대부분 가격이 높고, 복잡한 배포 환경이 요구된다. 반면, 저렴한 모델은 성능이 아쉽거나 기업용 확장성이 떨어진다.이런 고민의 균형점을 정면으로 겨냥한 모델이 등장했다. 바로 Mistral AI의 Mistral Medium 3다. 이 모델은 기존의 대형 언어모델들이 제공하던 최첨단 성능을 유지하면서도, 비용을 무려 8배까지 낮추고, 기업 환경에 맞춘 하이브리드 및 온프레미스 배포 옵션까지 제공한다.이 글에서는 Mistral Medium 3가 어떤 모델인지, 어떤 강점을 갖고 있는지, 그리고 실제로 어떤 기업들이 어떻게 활용하고 있는지를 상세히 살펴본..

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