우리는 다양한 산업 분야에서 LLM 에이전트를 구축하는 수많은 팀들과 협업해 왔습니다. 공통적으로 가장 성공적인 구현 사례들은 복잡한 프레임워크보다는 단순하고 조합 가능한 패턴을 사용하는 경우였습니다. 지난 1년 동안, 우리는 여러 산업 전반에서 대규모 언어 모델(LLM) 기반… 더 보기 »앤트로픽에서 알려주는 효과적인 에이전트 구축하기 (Building effective agents)
모델의 융합: 새로운 소프트웨어 스택과 무한히 확장되는 추상화의 여정 방식의 경계를 넘어선 시대: Gemini 2.5 Pro, GPT-4, Claude 4 Sonnet 결과를 바탕으로 “소프트웨어가 소프트웨어를 집어삼키는 진화”라는 주제로, Andrej Karpathy의 Software 1.0, 2.0, 3.0 개념을 중심으로… 더 보기 »Software 3.0: 소프트웨어가 소프트웨어를 집어삼키는 시대
AI와 작업할 때, 입력창에 무언가를 입력하기 전에 꼭 스스로에게 묻는 질문이 있다. 바로 ‘AI에게서 무엇을 기대하는가?’이다. 2×2 매트릭스가 도움을 준다! 나는 어느 영역에 속할까? 한 축은 내가 AI에 얼마나 많은 맥락을 제공하는지, 적게 주는 편인지… 더 보기 »내가 AI에게 묻기 전에 스스로에게 던지는 질문
AI 스택의 세 가지 계층, AI 엔지니어링이 ML 엔지니어링이나 풀스택 엔지니어링과 어떻게 다른지, 그리고 그 외 다양한 내용을 다룹니다. 이 글은 Chip Huyen의 저서 『AI Engineering』에서 발췌한 내용입니다. 1. AI 엔지니어링 스택의 세 가지 계층… 더 보기 »AI 엔지니어링 스택
몇 달 전, 연달아 워크숍을 진행하며 또 한 번 강도 높은 해외 출장을 마무리하던 중 문득 이런 생각이 들었습니다. “나는 정말 내가 가장 잘할 수 있는 일을 하고 있는 걸까?” 사실 이런 고민은 이번이 처음이… 더 보기 »AI를 활용해 내 강점과 약점을 파악한 방법
마이크로소프트의 AI 접근법 Bob: Microsoft는 AI의 미래를 결정짓는 데 정말 큰 역할을 해왔죠. 잠깐 시간을 내서, AI에 대한 Microsoft의 비전과 미래를 어떻게 보고 있는지, 그리고 Microsoft 같은 대형 테크 기업이 이번 AI 혁신의 흐름 속에서… 더 보기 »AI 코파일럿과 지식 노동의 미래
콘텐츠 소비의 미래 David George: 바로 본론으로 들어가 보죠. 앞으로 5년, 그리고 10년 뒤에는 우리가 어떻게 콘텐츠를 소비하게 될까요? Andrew Bosworth: 10년 후쯤이면, 단순히 휴대폰을 꺼내는 것 말고도 훨씬 다양한 방식으로 콘텐츠를 우리 시야에 가져올… 더 보기 »Meta CTO Andrew Bosworth가 말하는 AI와 소비자 기술의 진화
AI 자본 지출의 게임 이론 “AI가 세상을 바꿀 것인가?”와 “현재 AI 인프라에 투입되는 자본 지출이 과도한가?”는 서로 다른 질문이다 “만약 AI가 인터넷만큼 혁신적일 것이 확실하고, 전 세계에서 유일한 AI 회사를 운영한다고 상상해보자. 얼마나 빠르게 자본… 더 보기 »AI 자본 지출의 게임 이론
확률적 사고방식 AI 도구는 우리의 사고방식을 변화시킴으로써 업무 방식까지 바꿀 것입니다 AI가 우리의 업무 방식을 바꿀 잠재력에 대한 설명은 이제 익숙합니다. AI는 반복적인 작업을 자동화하고, 직원의 영향력을 증대시키며, 업무 만족도를 향상시키고, 전체 산업을 변화시킬 것입니다.… 더 보기 »확률적 사고방식
글을 쓰는 사람과 쓰지 않는 사람 나는 기술에 대한 예측을 하는 것을 보통 꺼리지만, 이번만큼은 꽤 확신이 듭니다. 앞으로 몇 십 년 안에 글을 쓸 수 있는 사람이 거의 남지 않을 것입니다. 작가로서 가장 이상한… 더 보기 »글을 쓰는 사람과 쓰지 않는 사람