도구를 “호출”이 아니라 “실행”하게 만들기: AI Agent Tool Use & Function Calling 구현 심층 가이드
· AI / Agent
2026년의 AI Agent는 “대화 잘하는 모델”이 아니라 도구(tool)를 안전하게 실행하는 런타임에 가깝습니다. 실무에서 부딪히는 문제는 늘 비슷합니다.
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“실시간 음성 에이전트” 구현의 승부처는 모델이 아니라 **파이프라인과 전송(WebRTC)** 이다
· AI / Multimodal
실시간 음성 에이전트(voice-to-voice agent)가 풀어주는 문제는 명확합니다. “사람이 말하면 1초 안에(체감상) 끊김 없이 대답하는 대화 UX” 입니다.
LLM API 비용을 “반으로” 줄이는 2026년식 Routing: Prompt Caching + Semantic Cache + Cascade로 토큰을 아껴라
· AI / LLM
프로덕션에서 LLM 비용이 폭증하는 패턴은 대체로 하나입니다. 매 요청마다 “거의 같은” 컨텍스트(시스템 프롬프트, tool schema, 정책/가드레일, 공통 문서, 대화 히스토리)를 통째로 다시 보내고, 비싼 모델이 그걸 매번 다시 prefill합니다.
Pinecone·Weaviate·Qdrant·Chroma 벡터DB 선택 가이드: “성능”은 결국 **메모리/필터/운영모델** 싸움이다
· AI / RAG
벡터DB가 해결하는 문제는 단순합니다. 고차원 embedding(보통 768~1536-dim) 을 빠르게 kNN/ANN으로 찾고(semantic search), 여기에 필터(tenant, 권한, 카테고리, 기간) 를 얹어 RAG/추천/검색을 제품으로 만들게 해줍니다.
컨텍스트 1M 시대에도 “기억”은 부족하다: LLM Long Context Compaction 설계 가이드 (Lost-in-the-Middle 대응 포함)
· AI / LLM
긴 컨텍스트(window 200K~1M)가 보편화되면서 “그냥 다 넣으면 되겠지”라는 유혹이 커졌습니다. 하지만 실제 프로덕션에서는 (1) 토큰 비용/TTFT 폭증, (2) 대화·에이전트가 길어질수록 누적되는 노이즈, (3) 컨텍스트 안에 있어도 중간 정보가 씹히는 Lost-in-the…
GPT·Claude·Gemini “신규 모델 경쟁”이 개발자 스택을 다시 흔든다
· News / AI
2026년 8월 초 기준으로 OpenAI·Anthropic·Google 모두 “신규 모델 출시/확대” 흐름을 이어가며, 성능만큼이나 가격·배포 채널·운영 안정성이 경쟁의 핵심 변수가 됐습니다.
8월 2026 기준: vLLM vs TGI vs Ollama — “로컬/사내 LLM 서빙” 배포 전략과 성능 튜닝의 현실적인 선택 기준
· AI / MLOps
2026년 8월 시점에서 실무적으로 가장 많이 거론되는 조합이 vLLM / Hugging Face TGI / Ollama입니다. 각각 “잘하는 문제”가 달라서, 단순 벤치마크보다 내 트래픽 패턴과 운영 형태로 고르는 게 맞습니다.
“Vibe Coding”으로 AI 프로토타이핑/MVP를 3일 안에 끝내는 설계-검증 루프
· AI / Coding
요즘 “Vibe Coding”은 아이디어 → 실행 가능한 앱을 대화로 밀어붙이는 방식(프롬프트 기반 생성 + 실행으로 검증 + 수정 반복)으로 굳었습니다. 핵심 가치는 “코드를 빨리 쓰는 것”이 아니라 불확실한 제품 가설을 빠르게 소거하는 데 있습니다.
BM25+Vector 하이브리드 검색, 2026년형 “랭킹 병합” 실전 가이드: RRF vs Score Fusion, 그리고 RAG에 먹이는 법
· AI / RAG
RAG 품질이 흔히 무너지는 지점은 “LLM”이 아니라 retrieval입니다. 특히 운영 환경에서는 다음 두 부류의 질의가 섞입니다.
Streamlit vs Gradio로 “하루 만에” AI 데모 UI를 만드는 법: 실전 설계/성능/배포까지
· AI / Prototyping
AI 모델(LLM/RAG/이미지 생성/ASR 등)을 “일단 써보게” 만드는 데모 UI는, 제품 UI와 다른 요구를 가집니다. 핵심은 빠른 반복(모델/프롬프트/파라미터), 안정적인 동시성, 그리고 배포/공유 비용 최소화입니다.