전체 글 (2252) 썸네일형 리스트형 MCP 서버 문제를 사전에 잡아주는 오픈소스 도구, ‘MCP Interviewer’ AI 에이전트가 점점 더 복잡해지고, 서로 다른 환경에서 상호작용하는 시대가 열리고 있다. 하지만 이 과정에서 많은 개발자들이 공통적으로 겪는 고민이 있다. “서버는 잘 돌아가는데, 왜 에이전트가 제대로 작동하지 않을까?”이 문제를 해결하기 위해 Microsoft Research가 오픈소스로 공개한 도구가 있다. 바로 MCP Interviewer다. 이 도구는 MCP 서버의 품질과 호환성을 사전에 검증해주는 Python 기반 CLI 툴로, 에이전트가 서버와 상호작용하기 전에 발생 가능한 오류를 미리 찾아내는 역할을 한다.MCP Interviewer란 무엇인가?MCP Interviewer는 Model Context Protocol(MCP) 기반 서버를 개발하거나 유지보수하는 사람들을 위한 오픈소스 검증 툴.. Anthropic, ‘Claude Sonnet 4.5’와 ‘Imagine’ 기능 공개 — 차세대 AI 코딩 모델의 진화 AI 기술의 발전이 가속화되는 가운데, Anthropic이 새로운 코드 중심 모델 **‘Claude Sonnet 4.5’**를 공개했다. 이번 버전은 기존 모델보다 한층 강화된 장기 추론(Long-term reasoning) 능력과 코드 실행 기능, 그리고 복잡한 에이전트 구축을 위한 개발 도구를 제공한다. 또한 새롭게 추가된 ‘Imagine with Claude’ 기능을 통해, 텍스트 기반 상상력을 시각화하는 혁신적인 시도를 선보였다. 이번 출시로 Anthropic은 개발자, 연구자, 그리고 기업 고객에게 새로운 차원의 AI 개발 경험을 제시하고 있다.Claude Sonnet 4.5란 무엇인가Claude Sonnet 4.5는 Anthropic이 지금까지 개발한 모델 중 가장 강력한 코딩 모델로 평가된다.. Mistral AI, ‘AI Studio’ 출시 – 기업형 AI 운영을 위한 새로운 전환점 기업 AI의 가장 큰 벽, ‘운영’AI 모델을 만드는 일은 이제 그리 어렵지 않습니다. 하지만 그 모델을 실제 서비스 환경에서 안정적으로 운영하고 관리하는 일은 여전히 큰 도전 과제입니다.많은 기업이 프로토타입 수준의 AI 모델을 만들어내지만, 정작 운영 단계로 넘어가면 복잡한 문제들이 쏟아집니다. 모델 성능 추적, 버전 관리, 보안, 거버넌스 등 운영상의 요소들이 뒤섞이며 효율적인 관리가 어려워지는 것입니다.이러한 현실 속에서 Mistral AI가 새롭게 선보인 **‘AI Studio’**는 기업이 AI 시스템을 프로토타입에서 완전한 운영 환경으로 확장할 수 있도록 설계된 플랫폼입니다. 이번 출시를 통해 Mistral AI는 단순한 모델 제공을 넘어, 엔터프라이즈급 AI 운영 인프라를 제시합니다.AI .. 클릭 한 번으로 완성되는 UI 디자인, Google Stitch의 Interactive Mode 디자인은 더 이상 수작업의 영역이 아니다. 구글의 AI 디자인 도구 Stitch가 새롭게 공개한 Interactive Mode는 사용자가 디자인 요소를 클릭하는 것만으로 다음 화면을 자동으로 생성하는 기능을 제공한다.이제 UI 프로토타입은 코드 한 줄 없이, AI가 문맥을 이해하며 실시간으로 만들어내는 시대가 다가오고 있다.이번 글에서는 Google Stitch의 새로운 기능과 이를 뒷받침하는 Gemini 2.5 Pro 통합, 그리고 이 기술이 향후 디자인 생태계에 가져올 변화를 살펴본다.Stitch란 무엇인가 – 구글의 AI 디자이너 에이전트Stitch는 구글이 개발 중인 AI 기반 디자이너 에이전트(Designer Agent) 로, 사용자의 텍스트 명령을 이해해 UI 디자인을 자동으로 생성하는 도구다.. LangChain 1.0과 LangGraph 1.0 출시: AI 에이전트 개발의 새로운 전환점 AI 에이전트 개발이 빠르게 확산되면서, 프레임워크의 복잡성과 유연성은 많은 개발자들의 고민이 되어 왔다. LangChain과 LangGraph는 이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 대표적인 오픈소스 프레임워크다. 그리고 이번에 두 프로젝트가 모두 1.0 정식 버전으로 업데이트되며, AI 에이전트 생태계에 중요한 변화를 예고했다.이번 글에서는 LangChain 1.0과 LangGraph 1.0이 어떤 점에서 달라졌는지, 각각 어떤 상황에 적합한지, 그리고 왜 이번 업데이트가 주목받고 있는지 자세히 살펴본다.1. LangChain 1.0: 더 간결하고 유연해진 에이전트 프레임워크LangChain은 AI 모델과 툴을 손쉽게 연결해주는 고수준 프레임워크로, 개발자가 복잡한 로직 없이도 다양한 에이전트를 빠르게.. 단 한 줄의 설명으로 AI를 만든다: Genspark의 Custom Super Agent와 Super Agent Store 복잡한 AI 시대, 단 한 줄로 해결하는 방법AI 기술은 점점 더 많은 분야에 활용되고 있지만, 여전히 “AI를 직접 만드는 일”은 대부분의 사람에게 어려운 과제다.코딩 지식, 모델 선택, 데이터 세팅 등 복잡한 과정이 벽처럼 느껴지기 때문이다.하지만 Genspark가 새롭게 선보인 Custom Super Agent는 이 장벽을 허물었다.사용자는 단 한 줄의 문장으로 자신이 원하는 AI 어시스턴트를 설명하기만 하면 된다.그 뒤의 모든 기술적 과정은 Genspark가 알아서 처리해 완성된 AI 에이전트를 만들어준다.이제 누구나 프로그래밍 지식 없이도, 나만의 AI를 만들고, 공유하며, 활용할 수 있는 시대가 열린 것이다.Genspark의 새로운 도전 – Custom Super Agent란 무엇인가?Cust.. Docker로 로컬 AI 배포하기: 완벽 가이드 클라우드 AI가 아닌, 나만의 AI 환경을 구축하는 가장 간단한 방법AI를 사용할 때마다 “내 데이터가 외부로 전송되는 건 아닐까?” 하는 걱정을 해본 적이 있을 것이다.ChatGPT나 Claude 같은 클라우드 기반 AI 서비스는 편리하지만, 동시에 데이터 보안과 개인정보 유출 위험이 따른다.이런 이유로 최근 많은 개발자와 연구자들은 로컬(Local) AI 환경을 직접 구축해 사용하는 방향으로 전환하고 있다.로컬 AI를 설치하는 방법은 다양하지만, 그중 가장 간단하고 효율적인 방법이 바로 Docker 컨테이너를 활용하는 것이다.Docker를 이용하면 AI 서비스를 격리된 환경에서 안전하게 실행할 수 있으며, 필요할 때 간단한 명령어 한 줄로 실행하거나 중지할 수 있다.이 글에서는 Docker를 이용해 .. Google Genie 3, 텍스트로 가상세계를 만드는 시대의 시작 AI가 이제 단순히 글이나 이미지를 넘어, ‘세상(world)’을 만드는 단계에 이르렀다.Google이 공개를 준비 중인 Genie 3는 사용자가 입력한 문장을 바탕으로 탐험 가능한 가상세계를 생성하는 인공지능 모델이다.이 기술은 단순한 실험을 넘어, 인간의 상상력을 실제 디지털 환경으로 구현할 수 있는 새로운 패러다임을 제시하고 있다.Genie 3란 무엇인가Genie 3는 Google이 개발한 AI World Model로, 텍스트를 입력하면 그에 맞는 가상 환경을 자동으로 생성하는 기술이다.예를 들어 “고대 신전 안에서 빛나는 보석을 찾는 탐험가의 세계”라고 입력하면, AI는 이에 맞는 공간 구조, 시각적 요소, 캐릭터 움직임 등을 포함한 탐험 가능한 디지털 세계를 만든다.이 모델은 단순히 이미지를 생.. AI가 AI를 연구한다 : Real Deep Research (by Meta, Nvidia) AI가 스스로 다른 AI 연구를 분석하고 정리한다면 어떨까?이는 더 이상 공상 과학이 아니다. 2025년 10월, UCSD·NVIDIA·Meta·UW-Madison 등이 공동으로 발표한 〈Real Deep Research for AI, Robotics and Beyond〉 연구는 실제로 “AI가 AI를 연구하는 시스템”을 제시했다.매년 수만 편의 인공지능·로보틱스 논문이 쏟아지는 지금, 모든 연구 흐름을 사람이 직접 따라가는 것은 사실상 불가능하다. 이런 문제에서 출발한 Real Deep Research(RDR) 는 논문을 읽고 이해하고 구조화하며, 나아가 연구 트렌드와 교차 영역을 자동으로 시각화하는 메타 리서치 플랫폼이다.이 글에서는 RDR의 작동 방식, 연구 결과, 그리고 앞으로의 의미를 살펴본다... LLM 애플리케이션의 투명성을 높이다: OpenLLMetry로 시작하는 오픈소스 관측성 LLM 애플리케이션, 지금 어디서 무엇을 하고 있는지 알고 있나요?최근 많은 기업과 개발자들이 ChatGPT, Claude, Gemini 등 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 애플리케이션을 구축하고 있습니다. 하지만 모델의 응답이 어떻게 생성되고, 어디에서 병목이 발생하는지, 어떤 API 호출이 느려지고 있는지 한눈에 파악하기란 쉽지 않습니다.이처럼 복잡한 LLM 애플리케이션의 동작을 ‘보이지 않는 블랙박스’처럼 느낄 때, 개발자는 불안함을 느낍니다. 어디서 문제가 발생했는지 알 수 없기 때문입니다.이 문제를 해결하기 위한 핵심 키워드가 바로 ‘관측성(Observability)’ 입니다. 그리고 그 관측성을 LLM 환경에 최적화해 제공하는 오픈소스 프로젝트가 바로 OpenLLMetry 입니다.이 글에서.. 이전 1 ··· 5 6 7 8 9 10 11 ··· 226 다음
