LLM 앱이 “느려졌는데 왜 느려졌는지”를 OTel Trace로 끝까지 추적하는 법
· AI / MLOps
LLM 기반 기능을 프로덕션에 올리면 관측(Observability) 난이도가 일반 웹백엔드보다 급격히 올라갑니다. 이유는 단순합니다.
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GraphRAG 구현 가이드: Knowledge Graph로 “멀티홉 질문”을 깨끗하게 푸는 RAG 아키텍처
· AI / RAG
Vector RAG를 실무에 붙여보면 금방 한계가 옵니다. “정답이 문서 여러 곳에 흩어져 있고, 그 사이의 관계를 따라가야 하는 질문”에서요.
vLLM·TGI·Ollama 로컬/온프렘 서빙 배포 완전 정리: “내 서비스엔 뭐가 맞나?”를 성능/운영 관점에서 결정하기
· AI / MLOps
LLM 서빙을 “돌아가게” 만드는 건 쉽습니다. 문제는 동시성(concurrency)이 올라갈 때 GPU가 놀지 않게 유지하면서, KV cache 메모리 폭발을 제어하고, 배포/업그레이드/관측(Observability)까지 포함한 운영 난이도를 감당하는 겁니다.
AI 칩 전쟁: NVIDIA는 “메모리/패키징”으로 다시 잠그고, Rebellions·FuriosaAI는 “Inference+오픈소스/클라우드 상품화”로 파고든다
· News / AI
2026년 8월 AI 반도체 뉴스는 한 문장으로 요약하면 “GPU 성능 경쟁”이 아니라 “HBM·패키징·가격·플랫폼(software+rack)” 전쟁으로 확장됐다는 이야기입니다.
Streamlit vs Gradio로 “당일” AI 데모 UI를 출고하는 법: 성능·상태·배포까지 실전 심층 분석
· AI / Prototyping
AI 모델을 “작동하는 코드”에서 “사람이 써볼 수 있는 제품 느낌의 데모”로 바꾸는 데 가장 많이 깨지는 지점은 UI 자체가 아니라 동시성, 상태(State), 캐시, 배포 단위입니다.
한 번에 끝내는 Video Understanding/Generation: “프레임 분석 파이프라인” 설계 패턴
· AI / Multimodal
비디오 AI를 프로젝트에 붙일 때 제일 먼저 부딪히는 문제는 “모델이 똑똑하냐”가 아니라 입력 비디오를 어떤 단위(shot/clip/frame)로 쪼개고, 무엇을 저장하며, 어떻게 재질의(re-query)할지입니다.
컨텍스트 폭발을 이기는 2026 Supervisor/Worker 멀티‑에이전트 오케스트레이션 실전 설계
· AI / Agent
2026년 현재 “multi-agent orchestration”이 다시 뜨는 이유는 단순합니다. 단일 Agent에 너무 많은 tool schema / 역할 / 장기 히스토리를 몰아넣으면 (1) 컨텍스트가 비대해져 비용이 튀고, (2) 의사결정이 흔들리며, (3) 실패 시 복구가 어려워…
도구 호출이 “대충 되는 데”서 “운영 가능한 수준”으로 바뀌는 2026년식 Function Calling 구현 패턴
· AI / Agent
2026년 8월 기준, AI Agent의 “도구 사용(tool use)”은 더 이상 데모 기술이 아니라 실제 제품의 신뢰성/비용/보안을 좌우하는 엔지니어링 영역이 됐습니다. 프롬프트를 조금 바꾸면 되겠지…로 접근하면, 결국 운영에서 터집니다.
“에이전트가 운영되는” AI 앱 아키텍처 패턴 7가지: MCP·A2A·Durable Graph로 확장성과 안정성을 동시에 잡는 법
· Backend / Architecture
2026년 8월 기준 AI 애플리케이션의 병목은 “모델 성능”보다 운영 가능한 아키텍처에서 더 자주 터집니다.
8월 한 달, OpenAI·Anthropic·Google API가 동시에 ‘에이전트 운영’으로 기울었다: 무엇을 바꿔야 하나
· News / AI
2026년 8월은 빅테크 AI API가 “모델 성능 경쟁”을 넘어 “에이전트를 안전하게 운영하는 방법(도구·키·정책·디프리케이션)”으로 초점이 이동한 달이었습니다.