김현중 기술 블로그 3페이지 | Next.js·AWS·AI 에이전트

AI 에이전트, SDLC 문서 자동화, 풀스택 아키텍처와 제품 검증에 대한 실전 기록.

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벡터 데이터베이스는 어떻게 동작하는가: 임베딩 저장, 조회, 매칭의 원리

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.

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.