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Google Workspace의 에이전틱 기능 확장과 NVIDIA의 BlueField-4 STX는 AI가 모델 경쟁을 넘어 운영 아키텍처 문제로 이동하고 있음을 보여준다. 이 글은 컨트롤 플레인 관점에서 AI 워크로드를 다시 설계하는 방법을 정리한다.
모델 성능보다 중요한 건 실행 구조다. 에이전틱 워크플로우를 분해, 라우팅, 상태 관리, 관측 가능성 중심으로 설계하는 실전 프레임워크를 정리했다.
에이전트 시스템의 한계는 모델 성능보다 오케스트레이션에 먼저 드러납니다. 워크플로우, 툴 권한, 폴백, 평가를 어떻게 아키텍처로 묶어야 하는지 정리합니다.
AI 코딩 에이전트의 중심이 코드 작성 보조에서 리뷰, 테스트, CI 복구까지 확장되는 흐름을 정리합니다.
AI가 코드 작성을 넘어 코드리뷰, 보안 수정 제안, 테스트 생성, CI 복구까지 확장되는 흐름을 공식 문서 기준으로 정리합니다.
벡터 RAG만으로는 왜 한계가 생기는지, GraphRAG를 언제 도입해야 하는지, 하이브리드 검색과 평가 체계를 어떻게 운영해야 하는지 공식 문서 기반으로 정리합니다.