LLM으로 “에러를 디버깅하는 법”: 기준, Trace 기반 Error Analysis 워크플로 실전 설계
· AI / Coding
프로덕션에서 LLM/agent가 터질 때의 문제는 “재현 가능한 stack trace”가 아니라 “재현 불가능한 실행 맥락(context)”이 같이 깨진다는 점입니다.
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5월(2026) 오픈소스 모델 전쟁: Llama·Mistral·Qwen “공개”의 의미가 갈라지기 시작했다
· News / AI
2026년 4~5월은 오픈소스 LLM/VLM 진영이 “성능”뿐 아니라 공개 방식(오픈소스 vs open-weight)과 라이선스로 본격 분화한 시기였습니다.
“확장 가능한 AI 앱”을 만드는 6가지 아키텍처 설계 패턴: MCP·Durable Execution·Observability까지
· Backend / Architecture
2026년 5월 기준 AI 애플리케이션(LLM/agent/RAG)은 “모델을 잘 고르는 문제”를 넘어 아키텍처가 곧 품질/비용/신뢰성을 결정하는 국면으로 넘어왔습니다. 특히 팀이 겪는 고통은 비슷합니다.
배치 추론으로 LLM 비용 50% 줄이기: “Batch Inference API” 대량 처리 비용 설계 가이드
· AI / MLOps
LLM을 “대량 처리”로 쓰는 순간 비용과 운영 난이도가 동시에 폭발합니다. 예를 들어 수십만~수천만 건의 문서 요약/분류, 로그/CS 티켓 자동 태깅, 상품 카탈로그 정규화, 오프라인 평가(Eval) 파이프라인처럼 지금 당장 사용자에게 응답할 필요는 없지만 처리량이 큰 작업은, 실시간…
프로젝트에 “눈”을 달아주는 VLM(Vision-Language Model) 활용법: 문서·스크린샷·차트 분석을 프로덕션에 넣는 방법
· AI / Multimodal
2026년 5월 기준 멀티모달 AI의 실전 가치는 “이미지를 보고 자연어로 추론한다”가 아니라, 이미지 기반 업무 흐름을 API로 자동화하는 데 있습니다.
LLM 앱이 ‘왜/어디서’ 무너지는지 한 번에 추적하기: 2026년 OpenTelemetry GenAI Tracing 실전 가이드
· AI / MLOps
LLM 앱이 프로덕션에 올라가면 장애 형태가 전통적인 웹/백엔드와 달라집니다. “요청이 느리다”가 아니라 어떤 프롬프트/도구 호출/검색 결과 조합에서 지연·비용 폭증·환각·루프(반복 tool call)·컨텍스트 누락이 발생합니다.
LLM 백엔드 비동기 처리, “Celery + Redis”로 끝내도 될까? (2026년 5월 기준 Queue/Worker 아키텍처 심층 분석)
· Backend / Architecture
이때 Queue/Worker는 “느린 작업을 웹 요청 경로에서 떼어내고”, 재시도와 격리로 시스템을 안정화하는 가장 현실적인 선택입니다.
에이전트가 IDE를 집어삼키는 2026년 5월: Kiro·Copilot·Codex·Cursor가 바꾼 개발자 도구 전쟁
· News / AI
2026년 5월 초(특히 5/6~5/8)를 전후해, AI 개발자 도구의 중심이 “IDE에 붙는 assistant”에서 “repo를 읽고 테스트/명령 실행까지 하는 agent”로 더 빠르게 이동하고 있습니다.
v0와 bolt.new로 “UI 생산라인” 만들기: 프론트엔드 자동화 심층 튜토리얼
· AI / Coding
프론트엔드에서 가장 비싼 시간은 (1) UI 골격을 빠르게 뽑는 시간과 (2) 그걸 “팀 코드베이스 규칙”에 맞춰 정착시키는 시간입니다. 2026년 5월 기준, 이 두 구간을 각각 잘 처리하는 도구가 v0(Vercel) 와 bolt.new(StackBlitz) 입니다.
GPU 오토스케일링, “정답”은 GPU%가 아니라 KV Cache·Queue·SLO다
· Infrastructure / Kubernetes
Kubernetes에서 LLM을 서빙(vLLM/Triton/llm-d/Dynamo 등)할 때 “GPU가 비싸니 자동으로 늘렸다 줄이자”는 목표는 단순하지만, 무엇을 기준으로 스케일링할지에서 대부분 망합니다.