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관측가능성 최신 뉴스와 핵심 해설

관측가능성 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 10편을 최신순으로 모았습니다.

Gaurav Sen2026. 8. 13.

AI 평가(Evals) 실전 정리: 관측가능성과 세 가지 지표로 에이전트 신뢰성 확보하기

실제 빅테크 기술 면접 질문을 모의 면접으로 재현한 영상이다. AI 에이전트의 신뢰성을 관측가능성과 평가로 나누고, 답변 관련성과 근거성, 도구 호출 순서 정확도라는 세 지표의 계산 방법을 설명한다.

GPU MODE2026. 8. 9.

GPU 스택은 대부분 닫혀 있어 성능 문제의 원인을 짚기 어렵다. 리눅스 커널의 안전한 확장 기술 eBPF를 GPU 커널과 드라이버에 심어 워프 단위 관측과 정책 교체를 시도한 연구 발표를 정리했다.

DeepLearningAI2026. 8. 2.

AI 에이전트를 한두 개 만드는 것과 회사 전체가 수백 개를 안전하게 굴리는 것은 다른 문제다. 데이터독에서 SRE·개발·보안 에이전트를 만든 경험을 토대로 UX, 실행 방식, 평가, 협업까지 여섯 가지 교훈을 정리했다.

Google for Developers2026. 8. 1.

구글 ADK와 제미나이 라이브로 만든 음성 에이전트를 랭스미스에 연결하는 과정을 정리했다. 대화 음성과 툴 호출 인자, 사용자가 끼어든 중단 이벤트, 오디오 토큰 비용까지 한 화면에서 확인할 수 있다.

Y Combinator2026. 7. 25.

파리에서 만나 뉴욕에서 데이터독을 세운 두 엔지니어의 창업기. 데브옵스 통합과 클라우드 베팅, 카테고리 네이밍 전략, 그리고 AI가 개발 방식을 뒤집는 지금의 대응까지 정리했습니다.

AI Engineer2026. 7. 25.

Arize 창업자가 설명하는 '시그널에서 PR까지' 자기개선 에이전트. 관측가능성이 사람이 보던 UI에서 에이전트가 로그와 트레이스로 스스로 디버깅하는 구조로 바뀌는 흐름을 정리했습니다.

LangChain2026. 7. 22.

코딩 에이전트가 무엇을 했는지 사후에 확인하기 어렵다면 추적이 답이다. LangChain 제품팀이 시연한 Cursor 연동 절차와, 모델 실행 아래 도구 호출이 붙는 LangSmith 트레이스 구조를 정리했다.

Google Cloud Tech2026. 7. 10.

미국 유통기업 홈디포가 Gemini 모델과 오픈텔레메트리, 프로메테우스를 결합한 'AI 옵스'로 시스템 장애 대응 시간을 20분 이상에서 약 2분으로 단축한 과정을 엔지니어들이 직접 설명한다.

AI Engineer2026. 6. 29.

프로덕션 AI 에이전트의 일회성 오류는 왜 로컬에서 재현되지 않을까. 온도 0의 착각부터 경계(boundary) 기록과 리플레이로 장애를 다시 디버깅하고 테스트로 바꾸는 방법까지 정리했다.

AI Engineer2026. 6. 26.

벤치마크는 모델 ‘능력’을, 프로덕션은 시스템 ‘행동’을 측정한다. 메타 엔지니어가 설명하는, 에이전트 AI 시대에 평가가 SRE식 신뢰성 측정·지속 평가 인프라로 바뀌는 이유.