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AI 에이전트를 데모가 아니라 제품으로 만들기 위해 필요한 요구사항 정의, 컨텍스트 엔지니어링, 도구 권한, 오케스트레이션, 평가, 보안, 운영 체계를 한 번에 정리합니다.
AI 에이전트가 도구를 더 잘 쓰게 만들수록, 문제는 모델 성능보다 권한 설계로 이동한다. MCP 기반 툴 호출을 안전하게 운영하는 최소 권한 구조를 정리합니다.
벡터 데이터베이스의 기본 개념, 일반 DB와의 차이, 그리고 AI 검색·RAG·추천 시스템에서 왜 중요한지 실무 관점에서 정리합니다.
벡터 데이터베이스가 임베딩을 어떻게 저장하고, 어떤 방식으로 근사 최근접 탐색을 수행하며, 원본 문서와 어떻게 매칭되는지 공학적으로 정리합니다.
MCP가 툴 연결을 표준화했다면, 프로덕션 AI 에이전트를 안전하게 만드는 건 권한, 정책, 감사, 격리다.
MCP, 멀티 에이전트, 툴 연결이 화제가 된 지금, 실제로 프로덕션을 버티게 만드는 건 프로토콜이 아니라 컨텍스트, 상태, 제어면입니다.