LLaMA 2 밑바닥부터 구현하기: 회전 위치 인코딩·RMSNorm·KV 캐시·그룹 쿼리 어텐션 해설
라마 2의 추론 코드를 파이토치로 처음부터 작성하는 강의 영상이 회전 위치 인코딩의 수학, RMSNorm이 평균을 버린 이유, KV 캐시가 줄이는 연산량, 그룹 쿼리 어텐션이 푸는 병목을 차례로 뜯어본다.
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AI TOPIC
AI 개발 최신 뉴스와 핵심 해설
AI 개발 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 34편을 최신순으로 모았습니다.
AI 코딩 ROI 측정과 오픈소스 모델 비용 전략: 현업 엔지니어 패널 질의응답 정리
데이터·보안·AI 밋업 패널 질의응답 정리. AI가 만든 코드의 가치를 어떻게 재는지, 오픈소스 모델을 비용 때문에 어디에 먼저 쓰는지, 모델 공급이 끊길 때를 대비하는 설계까지 현업의 답을 담았다.
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깃허브 에이전트 네이티브 전환, 제품 총괄 마리오 로드리게스가 밝힌 내부 변화와 설계 방향
깃허브 최고제품책임자 마리오 로드리게스가 모델 역량 도약 이후 벌어진 폭발적 부하 증가와 인프라 대응, 낮은 문턱과 높은 천장이라는 설계 방향, 개발자라는 말의 확장과 인간 중심 원칙까지 차례로 이야기한다.
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CrewAI 계층형 패턴 실습: 관리자 에이전트로 멀티 에이전트 작업 동적 분배하기
CrewAI로 여러 AI 에이전트를 관리하는 계층형 패턴을 실습으로 설명한다. 관리자 에이전트가 사용자 요청을 쪼개 담당자에게 맡기고 결과를 종합하는 구조, 그리고 병렬 패턴과의 차이와 선택 기준을 정리했다.
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에이전틱 AI 프레임워크 완전정리: 랭체인 랭그래프 오토젠 크루AI 비교와 선택 기준
AI 에이전트와 에이전틱 프레임워크는 어떻게 다를까. 목표 이해부터 계획 수립과 도구 연결, 학습까지 에이전트의 작동 방식을 살펴보고 랭체인·랭그래프·오토젠·크루AI 등 대표 프레임워크와 선택 기준을 정리했다.
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허깅페이스 완전 정리 2026: 모델 허브·트랜스포머·무료 추론 API·스페이스 활용법
모델 100만 개가 모인 허깅페이스를 허브·라이브러리·인프라 세 축으로 정리했다. 쓸 만한 모델을 고르는 순서부터 두 줄로 돌리는 파이프라인 API, 무료 추론 API와 스페이스 배포까지 실무 관점으로 짚는다.
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쇼피파이 엔지니어링 총괄이 말하는 AI 시대 개발자의 일: 남는 것은 코드가 아니라 학습이다
쇼피파이 엔지니어링 총괄이 AI가 코드 대부분을 쓰는 조직에서 엔지니어의 일이 어떻게 바뀌는지 설명했다. 병목의 이동, 코드 리뷰 자동화, 인턴 1000명 채용, 팀을 줄이는 대신 야망을 키우는 전략을 정리했다.
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AI 시대 제품 관리(PM)의 새 조건: 상업적 가치와 행동 변화, 그리고 비전의 힘
코드 생산량은 폭증했지만 시장의 수요는 그만큼 늘지 않았다. 클레어 보는 제품 담당자의 일이 엔지니어링 용량 관리에서 사람들이 돈을 낼 문제를 찾고 실제 행동 변화를 만들어 내는 쪽으로 옮겨갔다고 말한다.
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CrewAI 병렬 실행: 다중 AI 에이전트 여행 플래너로 배우는 순차 패턴과 병렬 패턴의 차이
CrewAI로 여행 계획 다중 에이전트를 만들며 순차 실행과 병렬 실행의 차이를 설명한 튜토리얼을 정리했다. 조사 작업을 세 에이전트로 쪼개 동시에 돌리는 방법과 플래그 하나로 병렬화하는 요령, 결과를 다음 단계로 넘기는 방식을 다룬다.
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루프 엔지니어링이란 무엇인가 — 코딩 에이전트 활용의 무게중심이 프롬프트에서 루프로 옮겨간 이유
클로드 코드를 만든 개발자의 발언에서 시작된 루프 엔지니어링 논쟁을 정리했다. 목표 설정과 실행, 검증과 재시도로 이어지는 루프의 구조, 생성자와 검증자를 나눠야 하는 이유, 그리고 루프를 돌릴 때의 비용 문제까지 짚는다.
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클로드 디자인과 클로드 코드로 앱 만드는 법: AI 네이티브 제품 개발 6단계 정리
제품 매니저 피터 양이 아이디어를 실제 서비스로 옮기는 6단계를 공개했다. 디자인 원칙 파일과 프로토타입을 먼저 만들고 HTML 스펙을 거쳐 코드를 짜는 순서다. 그는 전체 시간의 절반 이상을 코드가 아니라 기획과 디자인에 써야 한다고 강조했다.
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코딩 에이전트 사용법 — 구글 클라우드 엔지니어가 말하는 코드 통제권과 달라진 개발자 역할
구글 클라우드 테크가 시니어 엔지니어들과 나눈 코딩 에이전트 활용 원칙. 생성된 코드를 선별해 커밋하는 법, 아키텍처 중심으로 옮겨가는 개발자 역할, 훅과 권한으로 에이전트 환경을 만드는 법을 정리했다.
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에이전틱 프로그래밍 쉽게 이해하기 — 멀티에이전트 설계와 컨텍스트 엔지니어링, 비용까지
개발자 유튜버가 자신의 대본 작성 자동화 프로젝트를 예로 들어 에이전트, 멀티에이전트, 컨텍스트 엔지니어링, 오케스트레이션 개념을 정리했다.
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멀티 에이전트 시스템과 CrewAI 입문: 순차·병렬·계층형 패턴 정리
복잡한 일을 AI 에이전트 하나로 처리하기 어려울 때 여러 에이전트를 팀으로 묶는다. 에이전트 간 통신 방식과 순차·병렬·계층형 워크플로 패턴, 그리고 CrewAI의 구성 요소를 정리했다.
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MCP(모델 컨텍스트 프로토콜)란? AI 에이전트를 도구·데이터와 잇는 표준 연결 규약 완전정리
월 10만에서 9700만 다운로드로 폭증한 MCP의 정체를 실무자 관점으로 풀었다. 호스트·클라이언트·서버 구조, 함수 호출·API·플러그인과의 차이, 보안 원칙과 15분 서버 제작까지 차근차근 정리한다.
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음성 AI 에이전트 만들기: 임베드·기존 에이전트 확장·도구 호출 세 가지 패턴
DeepLearning.AI가 음성 AI 에이전트를 다루는 강의를 공개했다. 음성을 앱에 내장하고, 기존 에이전트에 약 10줄로 음성을 더하며, 음성을 에이전트가 호출하는 도구로 쓰는 세 가지 패턴을 정리했다.
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AI 앱이 프로덕션에서 실패하는 이유와 구글 유튜브가 찾은 프로토타이핑 해법 정리
구글 클라우드 영상에서 유튜브 엔지니어는 실제 API와 UI에 연결된 프로토타입으로 아이디어를 먼저 검증하고, 프로덕션에서는 그 프로토타입 코드를 미련 없이 버리고 처음부터 다시 짜는 이중 트랙 방식을 제시했다.
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RAG 한계와 지식 그래프: AI 소설 창작 앱으로 배우는 검색증강생성 개선 전략
한 마이크로소프트 MVP가 오픈소스 AI 소설 창작 앱을 만들며 겪은 시행착오를 통해, 임베딩·코사인 유사도 기반 RAG(검색증강생성)의 한계와 이를 지식 그래프·도구 호출로 보완하는 방법을 단계별로 정리했다.
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개발자를 위한 프롬프트 엔지니어링 입문: 확률 엔진·온도·구분자·사고연쇄
바이럴 프롬프트를 베껴 붙이는 '화물 숭배'를 멈추고, LLM을 자기회귀 확률 엔진으로 이해해 온도·구분자·체계적 제약·사고연쇄로 정밀하게 다루는 방법을 정리했다.
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AI 코딩 워크플로 전환: CLI·스킬·커스텀 에이전트로 시스템을 설계하는 개발자 되기
마이크로소프트 AI 엔지니어 크리스 노링이 제안하는 AI 시대 개발 워크플로. 에디터 대신 CLI에서 시작해 여러 에이전트에 작업을 위임하고, agents.md·스킬·커스텀 에이전트라는 가드레일로 품질을 지키는 방법을 정리했다.
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랭체인 커스텀 툴 만들기: LLM이 API를 호출하는 도구 연동 실습
랭체인(LangChain)의 tool 데코레이터로 커스텀 도구를 만들고, 로컬 라마(Ollama) LLM이 사용자 질문에 따라 그 도구를 호출하게 하는 과정을 단계별로 정리했다.
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2026년 코딩 배울 가치 있나 — AI 시대 개발자 채용 데이터로 본 진실
AI가 코드를 대부분 작성하는 시대, 아마존 응용과학자가 채용 데이터로 답한다. 프로그래머 직군은 줄지만 소프트웨어 개발자 수요는 성장하며, 핵심은 '타이핑'이 아니라 시스템을 이해하는 능력이다.
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개발자를 위한 실전 AI 앱 개발 강의 예고 — LLM 기초부터 챗봇·로컬 모델까지
인기 개발 강사 모쉬가 개발자를 위한 새 AI 강의를 예고했다. LLM 작동 원리부터 챗봇과 고객 피드백 분석 도구 제작, 오픈소스 모델 로컬 실행까지 직접 코딩하며 배우는 실전형 커리큘럼을 소개한다.
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AI를 위한 파이썬 크래시코스: 인기 이유부터 필수 문법과 실전 프로젝트까지 정리
AI 개발에 꼭 필요한 파이썬 문법만 골라 배우는 크래시코스. 파이썬이 AI에서 인기 있는 이유부터 f-스트링·리스트·딕셔너리·예외 처리, Streamlit·FastAPI·Gemini로 만드는 고객 피드백 분석 프로젝트까지 정리했다.
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AI 모델 작동 원리 쉽게 이해하기: 확률적 모델과 추론 모델의 차이, 모델 선택 기준
AI 모델은 결정론적 프로그램과 달리 확률적이라 같은 입력에도 다른 답을 낸다. API 비유와 모델 선택, 추론 모델, 이미지·음성 등 다양한 입력 방식까지 AI 모델의 작동 원리를 쉽게 정리했다.
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프로페셔널 파이썬 AI 개발 환경 - PyCharm, MCP, 스킬, 디버거 설정 가이드
단순 프롬프트에 의존하는 바이브 코딩을 넘어 프로처럼 AI를 쓰는 파이썬 개발 환경을 다룬다. PyCharm에서 에이전트·모델 연결, MCP 서버, 규칙과 스킬, 디버거와 데이터베이스 뷰어까지 실전 셋업을 정리했다.
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AI 에이전트 스킬 작성법 — 트리거·구조·스티어링·가지치기 4단계 체크리스트 정리
AI 에이전트가 따르는 ‘스킬’의 좋고 나쁨을 가리기 어렵다. 트리거 방식, 내부 구조, 리딩 워드 스티어링, 가지치기라는 4단계 체크리스트로 작고 명확한 스킬을 만드는 방법을 정리했다.
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AI 에이전트 개발 적기인 이유 10가지: 존 크론이 짚은 기회와 ROI
존 크론이 앤드루 응의 견해를 인용해 설명하는, 에이전트 워크플로의 비즈니스 가치와 지금이 AI 에이전트 개발의 황금기인 10가지 이유.
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AI 시대 개발자의 5가지 자질 - 호기심·책임감·시스템 사고·스펙 기반 개발
AWS 윤석찬 테크에반젤리스트가 정리한 AI 시대 르네상스 개발자의 다섯 가지 자질. 호기심, 코드 품질 책임감, 다방면 지식, 시스템적 사고, 스펙 기반 소통을 짚는다.
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RAG 완전 정복: 임베딩·벡터 DB·청킹으로 내 PDF와 대화하는 AI 만들기
거대언어모델이 모르는 내 문서를 읽고 정확히 답하게 하는 RAG의 원리를 임베딩·벡터 데이터베이스·청킹으로 풀어내고, PDF와 대화하는 앱을 만드는 과정을 정리했다.
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2026 코딩 학습법: 어떤 언어보다 데이터 구조·모듈화·AI 워크플로
어떤 프로그래밍 언어를 배울지는 더 이상 핵심 질문이 아니다. AI 시대에 진짜 빌더가 되려면 데이터 구조, 코드가 실행되는 방식, 모듈화를 이해하고 정의-설계-구축-반복의 개발 생애주기를 따라야 한다.
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허깅페이스 Pipeline — 감성분석·요약·QA·제로샷 분류 10줄로 구현
API 비용도 벤더 종속도 없이, 허깅페이스 pipeline 함수 한 줄로 감성분석·요약·질의응답·제로샷 분류를 구현하는 방법. 로컬에서 돌리는 무료 AI 입문 가이드.
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개발자용 AI 강의 정리: React로 AI 챗봇과 구조화 출력 앱 만들기
언어모델 기초부터 프롬프트 엔지니어링, React 챗봇, JSON 스키마 구조화 출력, 클린 아키텍처까지. 모쉬의 개발자용 AI 강의 도입부를 한국어로 정리했습니다.
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에이전틱 코딩과 레거시 현대화: AI 개발 파트너가 자바 시스템을 안전하게 바꾸는 5단계
개발자는 코드를 짜기보다 기존 시스템을 이해하는 데 시간의 60~70%를 쓴다. IBM이 금융사 자바 시스템 사례로 에이전틱 코딩이 레거시 현대화를 5단계로 안전하게 푸는 법을 설명한다.
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