전체 글 (2252) 썸네일형 리스트형 바이브 코딩을 넘어: Addy Osmani가 말하는 AI 시대의 새로운 엔지니어링 원칙 AI가 코드를 짜주는 시대다. 이제 개발자는 “코드를 작성하는 사람”에서 “AI와 함께 문제를 해결하는 사람”으로 변하고 있다.하지만 빠른 속도와 편리함 뒤에는 놓치기 쉬운 함정이 있다. Google Chrome 팀에서 13년간 근무한 엔지니어링 리더 Addy Osmani는 “AI 도구는 강력하지만, 품질과 신뢰를 유지하는 일은 여전히 인간의 몫”이라고 강조한다.이 글에서는 Addy Osmani의 강연 *‘Vibe Coding을 넘어’*를 바탕으로, AI 코딩 시대의 새로운 개발 패러다임과 인간 엔지니어가 가져야 할 사고방식을 정리한다.1. Vibe Coding이란 무엇인가 – 빠르지만 불완전한 흐름Vibe Coding은 AI와의 창의적 ‘흐름(vibe)’에 몰입하는 코딩 방식이다.개발자는 AI에게 고수.. 병렬 AI 에이전트의 부상: 개발 생산성을 다시 정의하다 이제는 AI도 ‘함께 일하는 동료’가 되는 시대최근 개발자들 사이에서 새로운 트렌드가 주목받고 있다. 바로 여러 AI 코딩 에이전트를 동시에 실행해 병렬로 작업하는 ‘병렬 AI 에이전트(Parallel AI Agents)’ 방식이다.Claude Code, OpenAI Codex, Cursor 같은 에이전트형 CLI 도구들이 주류로 자리 잡으면서, 개발자들은 이제 단일 AI 도구를 사용하는 것을 넘어, 여러 AI를 협업 파트너처럼 동시에 활용하고 있다.이 글에서는 병렬 AI 에이전트가 무엇인지, 왜 이 트렌드가 떠오르고 있는지, 그리고 개발자들이 실제로 어떤 방식으로 이를 적용하고 있는지 살펴본다. 더불어 생산성 향상이라는 장밋빛 기대 뒤에 숨어 있는 리스크와, 실무에서 이 방식을 효과적으로 활용하기 위한.. Apache Fory™ Rust: 차세대 직렬화 프레임워크의 탄생 Rust 개발자의 직렬화 딜레마Rust로 복잡한 백엔드 애플리케이션을 개발하다 보면 한 가지 공통된 난관을 마주하게 된다.바로 “데이터 직렬화(Serialization)” 문제다.JSON은 느리다. Protocol Buffers나 Avro는 빠르지만 설정과 관리가 복잡하다.특히 Rust처럼 순환 참조(circular reference), 트레이트 객체(trait object), 복합 구조체 등 고급 데이터 구조를 다루는 언어에서는 대부분의 직렬화 프레임워크가 이를 제대로 처리하지 못한다.Apache Fory Rust는 이러한 고민에 대한 해답으로 등장했다.이 프레임워크는 초고속 성능, 언어 간 호환성, 자동 참조 처리, 스키마 진화 지원을 동시에 제공한다. Rust의 타입 안정성과 제로 카피(zero-c.. Spring AI Bench: 엔터프라이즈 Java 시대의 진짜 AI 벤치마크 AI 개발 에이전트의 발전 속도는 눈부시다. 하지만 우리가 그 성능을 측정하는 기준은 여전히 2023년에 머물러 있다. SWE-bench는 오랜 기간 AI 코딩 에이전트의 성능을 평가하는 대표적인 벤치마크였지만, 그 한계 또한 명확히 드러나고 있다. Python 중심의 정적 데이터, 제한적인 패치 루프 평가 방식, 그리고 실제 기업 환경을 반영하지 못하는 구조적 제약 때문이다.Spring AI Bench는 이런 문제를 정면으로 해결한다. 이 프레임워크는 엔터프라이즈 Java 환경을 위한 개방형 AI 벤치마크로, Claude, Gemini, Amazon Q 등 실제 프로덕션 수준의 에이전트를 측정할 수 있게 설계되었다.지금의 질문은 단순하다.“이 에이전트가 잘 작동하는가?”가 아니라,“우리 코드베이스와 실.. 벡터 데이터베이스란 무엇인가 - 최적의 벡터 데이터베이스 선정을 위한 알고리즘 부터 주요 벡터 데이터베이스 비교 분석까지 벡터 데이터베이스란 무엇인가벡터 데이터베이스(Vector Database)는 인공지능이 생성한 임베딩(Embedding) 데이터를 저장하고, 빠르게 검색하기 위한 데이터베이스다.임베딩은 문장, 이미지, 오디오 등 다양한 데이터를 고차원 벡터 형태로 변환한 것이다. 예를 들어, “맛있는 파스타집”이라는 문장은 1,536차원짜리 벡터로 표현될 수 있으며, 이 벡터는 그 문장의 의미를 수학적으로 담고 있다.벡터 데이터베이스는 이러한 벡터들을 저장하고, 유사한 벡터를 빠르게 찾아주는 역할을 한다.즉, 단순히 “같은 단어”를 찾는 것이 아니라, 의미적으로 “비슷한 내용”을 가진 데이터를 찾아내는 것이 핵심이다.이 덕분에 벡터 데이터베이스는 다음과 같은 다양한 AI 서비스의 핵심 인프라로 활용되고 있다.RAG (R.. LLM의 출력을 완벽히 제어하라: Instructor 라이브러리로 구조화 데이터 추출 완성하기 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하다 보면 이런 경험을 해본 적이 있을 것이다.“모델에게 JSON으로 답하라고 했는데 형식이 조금씩 달라진다.”“결과 검증 코드만 늘어나고, 개발 속도가 오히려 느려진다.”이런 문제는 많은 개발자들이 공통적으로 겪는 어려움이다.LLM의 자유로운 언어 생성 능력은 놀랍지만, 그만큼 출력 구조의 불안정성을 감수해야 한다.바로 이 지점을 해결하기 위해 만들어진 것이 오늘 소개할 Instructor 라이브러리다.Instructor는 Python을 비롯한 여러 언어에서 LLM의 출력을 구조화된 데이터 형태로 안전하게 추출할 수 있게 해주는 도구다.이 글에서는 Instructor가 어떤 문제를 해결하는지, 어떤 특징을 가지고 있는지, 그리고 실제로 어떻게 활용할 수 있는지를 단계적으.. 2026년을 바꿀 10가지 기술 트렌드: Gartner가 제시한 미래 IT의 방향 AI가 선택이 아닌 필수가 된 시대기술의 변화는 멈추지 않는다. 하지만 2026년을 바라보는 지금, 그 변화의 중심에는 단 하나의 키워드가 있다. 바로 **AI(인공지능)**다.Gartner는 최근 열린 Gartner IT Symposium/Xpo 2026에서 향후 5년간 비즈니스와 기술 전략을 근본적으로 바꿀 10대 전략 기술 트렌드를 발표했다.올해 발표의 핵심은 단순히 ‘새로운 기술’이 아니다. AI를 중심으로 한 지능형 시스템 구축과 보안, 그리고 가치 보호가 핵심 축으로 자리 잡았다.Gartner의 수석 부사장 애널리스트인 Gene Alvarez와 VP 애널리스트 Tori Paulman은 이렇게 말한다.“이 트렌드들은 선택이 아닌 필수다. CIO와 IT 리더가 조직의 회복력을 높이고, 지능형 시스.. Composer: RL로 완성한 초고속 프런티어 모델 ‘빠르지만 똑똑한’ AI 코딩 모델의 등장AI 코딩 도구가 빠르게 발전하고 있지만, 여전히 많은 개발자들이 “느리다”는 문제에 부딪힌다. 코드 제안이 정확하더라도 몇 초씩 지연된다면, 개발 흐름이 끊기고 몰입감이 떨어진다. Cursor 팀은 이러한 현실적인 문제에서 출발했다.그들은 질문했다. “정말 실무에서 쓸 수 있는, 반응이 빠르고 똑똑한 AI 모델은 없을까?”이 질문에 대한 답이 바로 Composer다.Composer는 소프트웨어 엔지니어링 환경에 특화된 새로운 AI 에이전트 모델이다. 기존 모델 대비 최대 4배 빠른 코드 생성 속도를 달성하면서도, 대형 코드베이스 내 실제 문제를 해결할 수 있도록 Reinforcement Learning(RL)로 학습되었다. 단순한 텍스트 생성 모델이 아니라, 개.. 오픈AI의 미래 전략 완전 정리: AI 클라우드, 초지능, 그리고 2028년 완전 자동화 연구원 비전 오픈AI가 그리는 ‘AI 이후의 세상’최근 오픈AI의 CEO 샘 알트만과 수석 과학자 야콥 파초키가 공개한 미래 전략은 단순한 기술 로드맵이 아니라, 인류가 향할 새로운 지적 경제의 청사진에 가깝다.그들의 비전은 명확하다. AI가 인간의 연구를 자동화하고, 과학 발전의 속도를 혁신적으로 가속하며, 결국 새로운 경제 생태계를 형성하는 것.이번 발표에서는 오픈AI가 목표로 하는 ‘AI 클라우드’의 개념, 1.4조 달러에 달하는 인프라 투자 계획, 그리고 2028년 완전 자동화된 AI 연구원 구축 로드맵까지 모두 공개됐다.이 글에서는 오픈AI가 제시한 핵심 내용을 기술적, 경제적, 철학적 측면에서 분석한다.1. AI 스택과 인프라 전략: 1.4조 달러의 이유샘 알트만은 오픈AI의 구조를 ‘경제 그림(econo.. 코드로 생각하는 AI, Hugging Face의 smolagents 완전 해부 복잡한 에이전트를 단순하게 만드는 힘최근 AI 에이전트 기술이 빠르게 발전하고 있습니다. LangChain, AutoGen 같은 다양한 프레임워크들이 등장했지만, 많은 개발자들이 공통적으로 느끼는 어려움이 있습니다.“너무 복잡하다. 내가 원하는 기능만 간단히 구현하고 싶은데, 프레임워크가 너무 방대하다.”Hugging Face는 이러한 개발자들의 고민을 해결하기 위해 새로운 접근을 제시했습니다. 바로 smolagents입니다.이 프로젝트는 이름 그대로 “작고 단순하지만 강력한(small + agents)” 에이전트 프레임워크를 목표로 합니다.단 1,000줄 내외의 코드로 구성되어 있으면서도, 보안, 유연성, 그리고 확장성을 모두 담아냈습니다.이 글에서는 smolagents의 개념과 주요 특징, 그리고 실.. 이전 1 2 3 4 5 6 7 8 ··· 226 다음
