AI PR 봇이 “리뷰 + 테스트 생성”까지 맡는 시대: 바로 도입 가능한 아키텍처와 함정들
· AI / Coding
2026년 5월 기준 “AI 코드 리뷰”는 더 이상 PR에 코멘트 몇 개 남기는 수준이 아닙니다. Copilot code review가 agentic architecture로 동작하며(=리뷰 자체가 GitHub Actions에서 실행되는 에이전트 잡) 비용/운영 모델이 달라졌고, 202…
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MCP 서버 구현, “Claude용 에이전트 확장 서버”를 프로덕션에 올리는 법
· AI / Agent
LLM/agent를 제품에 붙이다 보면 매번 같은 벽을 만납니다. “모델은 똑똑한데, 우리 시스템(DB/사내 API/권한/감사로그/업무 규칙) 안으로 안전하게 들어오게 하려면?” 대부분 팀이 모델별 custom tool-calling이나 SDK별 플러그인을 각자 구현하다가, 클라이언트(…
vLLM·TGI·Ollama 배포 실전 가이드: “로컬→프로덕션” 서빙 인프라/최적화 의사결정까지
· AI / MLOps
2026년 5월 현재 LLM 서빙에서 가장 자주 터지는 문제는 한 가지로 요약됩니다: “첫 토큰(TTFT)은 빠른데, 동시성이 조금만 올라가면 GPU 메모리(OOM)·tail latency·처리량이 무너진다” 입니다.
중복 제거(dedup)가 LLM 학습 데이터 품질을 “결정”하는 이유: 2026년식 데이터 큐레이션 파이프라인 실전 가이드
· AI / Data
웹/사내 로그/문서에서 학습 데이터를 모으면, 생각보다 빠르게 중복(duplicate)과 준중복(near-duplicate) 이 데이터의 대부분을 잠식합니다. 문제는 “데이터가 더 많아 보이는 착시”가 생긴다는 점입니다.
FP8 KV Cache부터 INT4 Weight-Only까지: GPU LLM 서빙 최적화(Quantization·추론 가속) 실전 가이드
· AI / MLOps
2026년의 LLM 서빙 병목은 “모델 weights를 GPU에 올리느냐”를 넘어, KV cache가 VRAM을 집어삼키면서 batch/throughput을 무너뜨리는 문제로 더 자주 나타납니다.
AI 스타트업 투자·M&A가 “모델”에서 “Inference/보안/플랫폼”으로 이동 중 (2026년 5월 결산)
· News / AI
2026년 5월 AI 스타트업 투자/인수합병 뉴스의 키워드는 Inference(추론) 최적화, Agent 기반 엔터프라이즈 소프트웨어, AI 보안(SOC), 그리고 칩/플랫폼 레이어로의 M&A 확장입니다.
프롬프트 캐싱으로 LLM 비용 30~80% 줄이기: OpenAI vs Anthropic (2026년 5월 실전 최적화)
· AI / LLM
LLM을 프로덕션에 붙이면 비용은 보통 “output”보다 “입력 프롬프트의 반복”에서 먼저 터집니다. 예를 들어:
LLM 앱이 “조용히” 망가질 때: LangSmith vs Langfuse로 모니터링·디버깅·비용 추적까지 설계하기
· AI / MLOps
LLM 앱 운영에서 진짜 골칫거리는 장애처럼 티 나게 죽는 문제가 아니라, “그럴듯하게 동작하지만” 아래가 서서히 망가지는 상황입니다.
토큰을 “덜 쓰는” 게 아니라 “비싼 토큰을 안 쓰는” 법: LLM API 비용 최적화 Routing 심층 가이드
· AI / LLM
2026년 5월 기준 LLM API 비용은 더 이상 “프롬프트 조금 줄이자” 수준으로는 안 내려갑니다. 이유는 간단합니다. 프롬프트 최적화로 줄일 수 있는 토큰은 한계가 있는데, 모델 티어 간 단가 격차(= 같은 토큰이라도 가격 차이)가 너무 커졌기 때문입니다.
Embedding 모델 3파전(OpenAI vs Cohere vs BGE-M3): “우리 도메인”에서 이기는 선택법
· AI / RAG
Embedding 모델을 고르는 일은 결국 검색 품질(Recall/Precision), 운영 비용(토큰/스토리지/인덱싱), 데이터 거버넌스(외부 API vs 온프레)를 동시에 최적화하는 문제입니다.