ai 365
- MMLU·HumanEval 점수에 속지 않는 법: 2026년형 LLM 벤치마크 해석과 “내 서비스에 맞는 평가” 설계
- Supervisor가 팀장이고 Worker가 실무자라면, 2026년형 Multi‑Agent Orchestration은 “대화형 LLM을 분산 시스템처럼 운영”하는 문제를 다룹니다
- LLM Structured Output 2026년 7월 판: JSON mode만으론 부족한 “Schema 강제”의 현실적 제약과 함수 호출 설계법
- 에이전트가 “검색→검증→재검색”을 반복하게 만드는 Agentic RAG 구현 패턴 (2026년 7월 업데이트)
- 오픈소스 LLM/VLM 2026년 7월 판도: “가중치 공개”는 늘었는데, **라이선스가 더 중요해졌다**
- Cursor·Copilot·Windsurf, 2026년 7월 기준 “에이전트 코딩” 실전 운영법: 규칙(Rules)·스킬(Skills)·브라우저·MCP로 생산성 올리기
- 컨텍스트 윈도우로는 부족하다: 2026년형 AI Agent 장단기 메모리 & Long-term 상태 관리 구현 가이드
- AI PR 봇이 “리뷰+테스트”까지 끝내는 시대: 2026년 7월 기준 코드 리뷰 자동화·테스트 생성 심층 적용 가이드
- LLM Batch Inference API “대량 처리 비용” 실전 가이드 (2026년 7월 기준): 50% 할인만 믿었다가 망하는 지점들
- 에러 로그만 던지지 말고 “실험 가능한 디버깅 파이프라인”을 만들자: 2026년 7월 LLM 기반 에러 분석 워크플로 심층 분석
- 2026년 7월, “OCR → Document AI → LLM 구조화 추출” 스택이 재정의됐다: 표·PDF를 프로덕션에 넣는 현실적인 기준
- Pinecone vs Weaviate vs Qdrant vs Chroma (2026.7) — “우리 팀 RAG”에 맞는 VectorDB 고르는 실전 기준과 성능 함정
- EU AI Act “투명성”이 2026-08-02부터 현실이 된다: 각국 규제·윤리 이슈가 개발자 업무를 바꾸는 방식
- GPU를 “갈아넣지 않고” LLM 서빙 성능 뽑는 법: 2026년 7월 기준 Quantization + KV cache + 커널/런타임 최적화 실전 가이드
- 합성 데이터로 파인튜닝 성능을 “올리는” 게 아니라 “망치지 않는” 2026년식 LLM Synthetic Data 파이프라인
- 0.9초 안에 말이 돌아오는 실시간 Voice Agent: 2026년 7월 기준 STT·TTS·Realtime 모델 선택과 구현 포인트
- 24GB GPU 한 장으로 “내 도메인 전용 LLM” 만들기: 2026년 7월 기준 LoRA/QLoRA Fine-tuning 실전 튜토리얼
- AI 스타트업 투자·인수합병 ‘7월 러시’ — 에이전트/RevOps로 쏠리는 돈, 빅테크는 “워크플로우 흡수”로 답했다
- **2026년 7월, AI Agent의 “Tool Use + Function Calling”을 프로덕션에 넣는 법: 루프·계약·오케스트레이션 패턴 총정리**
- 2026년 7월, “멀티 에이전트”를 진짜로 출시하려면: LangGraph vs AutoGen(AG2) vs CrewAI 심층 비교 + 구현 가이드
- 프롬프트 캐싱으로 LLM 비용 10배 줄이기: 2026년 7월 기준 OpenAI·Anthropic “캐시 히트율” 실전 최적화
- 2026년 7월 기준: Dedup + Dataset Quality 전처리 “현업형” 설계도 (MinHash→Semantic→Contamination Gate)
- Chain-of-Thought(고급 프롬프트 최적화): “생각을 길게 쓰게”가 아니라 “추론을 설계”하는 2026 실전 패턴
- LLM 호출 내부까지 “끝까지” 보이게: 2026년 7월 기준 OpenTelemetry GenAI Tracing으로 LLM Observability 구축하기
- GPT-5.6·Claude Sonnet 5·Gemini “Agentic” 전쟁: 2026년 7월 LLM 신모델이 바꿀 실무 선택지
- 컨텍스트 윈도우가 길어질수록 더 위험해진다: 2026년형 LLM Long Context Compaction/Summary 설계 가이드
- 토큰 예산이 병목인 시대: 2026년 7월 Video AI(understanding+generation)에서 “Frame Analysis Pipeline”이 승부를 가른다
- Claude Code × Codex CLI 에이전트: 2026년 7월 기준 “터미널 자동화 워크플로”로 진짜 생산성 뽑는 법
- 2026년 7월 기준 RAG 고급 최적화: HyDE + Reranking + Query Expansion “3단 부스터”를 프로덕션에 제대로 꽂는 법
- 2026년 7월, OpenAI·Anthropic·Google AI API 업데이트가 말해주는 것: “모델 경쟁”에서 “운영·거버넌스 경쟁”으로
- v0 vs bolt.new: 2026년 7월 기준 “AI 코드 생성 프론트엔드”를 실전에 꽂아 넣는 법 (UI 생성·자동화 심층 분석)
- Cursor·Copilot·Windsurf를 “프로젝트에 바로 붙여서” 쓰는 2026년 7월형 실전 운영법: Rules/Agents/MCP로 생산성 올리기
- BM25+Vector 하이브리드 검색, 2026년 7월 기준 “랭킹 병합”이 승부처인 이유 (RRF/정규화/리랭킹 실전 설계)
- AI PR 봇이 “리뷰만” 하던 시대는 끝났다: 2026년 7월 기준, 코드 리뷰 자동화 + 테스트 생성까지 연결하는 현실적인 설계
- GraphRAG(2026.7)로 Knowledge Graph RAG를 “프로덕션급”으로 구현하는 법: 인덱싱 비용, Local/Global/DRIFT 설계, Neo4j 연동까지
- LLM 시대의 OCR Document AI: 2026년 7월 기준 “문서 이해→구조화 추출”을 프로덕션에 넣는 설계 가이드
- RAG 성능을 2배로 끌어올리는 2026년형 Chunking 전략: Overlap을 “줄이고”, Semantic을 “구조화”하라
- 250ms 안에 “말 끊고-대답하는” 2026 실시간 Voice Agent 아키텍처: Realtime API vs Streaming STT→LLM→TTS, 무엇을 언제 쓰나
- 2026년 7월 기준 임베딩 3파전: OpenAI vs Cohere Embed 4 vs BGE-M3, 내 도메인에 맞는 “정답” 고르는 법
- 2026년 7월 arXiv가 던진 신호: “Agents/RAG는 이제 모델보다 **평가·데이터·실행 인프라** 싸움이다”
- 배치 추론으로 LLM 비용을 “반값”으로 만드는 법: 2026년 7월 Batch Inference API 비용·파이프라인 심층 가이드
- 2026년 7월 기준 vLLM vs TGI vs Ollama: “내 서비스”에 맞는 LLM 서빙 인프라/로컬 배포/최적화 결정 가이드
- 2026년 7월 기준 LoRA/QLoRA 파인튜닝 실전 튜토리얼: “내 GPU로 어디까지 가능할까?”
- 컨텍스트 윈도우로는 부족하다: 2026년형 AI Agent Long‑Term Memory & 상태 관리 구현 실전 가이드
- 규제가 만든 ‘7월 LLM 신작’ 풍경: GPT‑5.6·Claude Fable 5·Gemini, 무엇이 바뀌었나
- 중복을 “지우는” 순간, 데이터 품질이 “결정”된다: 2026년식 Dedup + Dataset Quality 전처리 실전 설계
- Next.js + Vercel AI SDK로 “프로덕션급 Fullstack AI 앱”을 만드는 2026년 7월식 설계도
- MCP 서버를 “에이전트 확장 레이어”로 쓰는 법: 2026년 6월 기준 Claude 연동까지 끝내는 구현 가이드
- 2026년 6월 기준: AI Agent의 “Tool Use + Function Calling”을 프로덕션에 올리는 구현 패턴 (Agents SDK/Responses API 중심)
- Chain-of-Thought(CoT) 2026 고급 프롬프트 엔지니어링: “생각을 시키는” 시대는 끝났고, “생각을 설계하는” 시대로 갔다
- Blackwell 공급망이 흔들고, 한국 NPU가 틈을 파고든다: 2026년 6월 AI 가속기/GPU/NPU 핵심 뉴스 정리
- Cursor·Copilot·Windsurf로 “AI를 팀원처럼” 쓰는 법 (2026년 6월판): Rules/MCP/Agent를 프로젝트에 안전하게 붙이는 실전 튜토리얼
- HyDE + Reranking + Query Expansion: 2026년 6월 기준 “진짜” RAG 성능을 끌어올리는 고급 검색 스택
- 프롬프트 캐싱으로 LLM 비용 70~90% 깎는 법: OpenAI/Anthropic 2026년 6월 기준 실전 설계
- 2026년 6월 기준 LLM Structured Output “JSON mode + Schema 강제”의 진짜 제약들 (그리고 함수 호출까지 안전하게 붙이는 법)
- 2026년 6월 기준: LangGraph·AutoGen·CrewAI로 “멀티 에이전트”를 프로덕션에 올리는 법 (비교 + 구현 패턴)
- BM25+Vector+RRF로 “안정적으로” 이기는 법: 2026년형 Hybrid Search 랭킹 병합 실전 가이드
- 2026년 6월, OpenAI·Anthropic·Google AI API에 무슨 일이? “모델”보다 무서운 건 “키·정책·운영” 변화다
- LLM으로 “에러를 재현 → 원인 규명 → 수정”까지: 2026년형 AI 디버깅/에러 분석 워크플로 심층 가이드
- 합성 데이터(Synthetic Data)로 LLM 파인튜닝을 “공급망”처럼 굴리는 법 — 2026년 6월 기준 실전 파이프라인
- RAG 성능의 80%는 Chunking에서 결정된다: 2026년 6월 기준 Document Splitting/Overlap/Semantic Chunking 실전 전략
- 2026년 6월, Prompt Injection이 “챗봇 해킹”을 넘어 **에이전트 공급망 리스크**가 된 이유
- Streamlit vs Gradio로 “이번 주 안에” AI 데모 UI 뽑아내는 법 (2026년 6월 기준 심층 가이드)
- 자율적으로 “찾고-검증하고-다시 찾는” Agentic RAG 구현법 (2026년 6월 실전 패턴)
- vLLM·TGI·Ollama로 “내 GPU를 실제로 일하게” 만드는 2026년 6월 LLM 서빙 배포 가이드
- Supervisor가 “팀장(Planner/Router)”, Worker가 “전문가(Executor)”인 순간부터, Multi‑Agent는 **프롬프트 기교가 아니라 런타임 설계 문제**가 됩니다 — 2026년형 Supervisor/Worker 오케스트레이션 심층 분석
- 실시간 음성 에이전트, 2026년 6월 기준 “STT+LLM+TTS”를 넘어선 설계 체크리스트
- v0 + bolt.new로 “UI를 코드로” 끝내는 2026년식 프론트엔드 자동화 워크플로우 (현업 적용 기준까지)
- LLM API 비용 70% 줄이는 2026년식 Routing 설계: Prompt Caching + Budget-Aware Model Router
- 6월, LLM 전쟁이 “성능 경쟁”에서 “통제·배포 경쟁”으로 넘어갔다: GPT·Claude·Gemini 최신 출시/중단 정리와 개발자 영향
- 프레임을 “어떻게 볼지”가 성능을 갈라먹는다: 2026년 6월 Video AI(Understanding/Generation) 프레임 분석 파이프라인 심층 분석
- 배치로 50% 깎고도 폭탄 청구서가 나오는 이유: 2026년 6월 LLM Batch Inference API 비용/파이프라인 심층 분석
- 터미널에서 “코드 리뷰→수정 PR→릴리즈 노트”까지: 2026년 6월 Claude Code × Codex CLI 에이전트 자동화 워크플로 심층 가이드
- Next.js + Vercel AI SDK로 “진짜” Fullstack AI 앱 만들기 (2026년 6월 기준): 스트리밍·툴콜·런타임 선택까지
- 6월의 엔터프라이즈 AI 도입, “Copilot/Agent 확산” vs “ROI 회의론”이 동시에 커진 이유
- Vibe Coding으로 48시간 안에 MVP를 “작동하게” 만드는 2026년식 AI 프로토타이핑 플레이북
- 2026년 6월 기준, “Agent tool use + Function Calling”을 프로덕션에 넣는 법: Agents SDK/Responses API 패턴 심층 분석
- 중복이 성능을 갉아먹는다: 2026년식 데이터 큐레이션 Dedup + Dataset Quality 전처리 실전 설계
- MCP 서버로 Claude 에이전트를 “프로젝트에 안전하게 붙이는” 방법 (2026년 6월 기준: Streamable HTTP, 보안 함정, 확장 패턴)
- Chain-of-Thought(CoT) 2026 고급 프롬프팅: “생각을 더 쓰게”가 아니라 “생각을 제품화”하는 프롬프트 최적화 전략
- 2026년 6월, 멀티 에이전트 “진짜로” 굴리려면: LangGraph vs AutoGen vs CrewAI 심층 비교 & 구현 가이드
- 컨텍스트가 길어질수록 성능이 나빠진다: 2026년 LLM Long Context에서 “Compaction”으로 이기는 법
- AI 스타트업 머니무브 2026년 6월판: “Agentic Workflow”가 투자·M&A의 공통 언어가 됐다
- RAG가 “거의 맞는데” 마지막 10%가 안 오를 때: HyDE × Reranking × Query Expansion 실전 최적화 가이드 (2026년 6월)
- BM25+Vector 하이브리드 검색, “점수 합산”은 버리고 RRF로 가라: 2026년형 RAG 랭킹 병합 실전 가이드
- OpenAI vs Cohere vs BGE(BAAI) 임베딩, 2026년 6월 “진짜” 선택 가이드: 성능·비용·도메인 적합성까지
- 프롬프트 캐싱으로 LLM 비용 50~90% 줄이기: 2026년 6월 OpenAI·Anthropic 실전 설계와 히트율 최적화
- 6월 2026 오픈소스 LLM/VLM 판도: Llama는 ‘멈춤’, Mistral은 ‘정리’, Qwen은 ‘가속’—그리고 라이선스가 승패를 가른다
- MMLU·HumanEval 점수에 속지 않는 법: 2026년 6월 기준 LLM 평가를 “프로덕션 의사결정”으로 바꾸는 해석 프레임
- LoRA vs QLoRA, 2026년 6월 기준 “내 GPU/데이터/품질 목표”에 맞춰 고르는 실전 파인튜닝 튜토리얼
- Streamlit vs Gradio, “빠른 AI 데모 UI”를 2026년 6월 기준으로 제대로 굴리는 법
- 2026년 6월 기준: vLLM·TGI·Ollama로 “진짜 운영 가능한” LLM 서빙 스택 짜는 법 (로컬/온프렘 최적화까지)
- 말 끊김 없이 “대화가 되는” 2026년형 실시간 음성 에이전트: STT/TTS 파이프라인 vs Speech-to-Speech, WebRTC로 끝내기
- 2026년 6월, Cursor·Copilot·Windsurf를 “팀 생산성 파이프라인”으로 쓰는 법: 컨텍스트(AGENTS.md)·규칙(Rules)·에이전트 모드 실전 운영
- 토큰을 70% 줄이는 2026년식 LLM 비용 최적화: **Prompt Caching + 모델 Routing** 실전 설계
- Blackwell 이후의 판이 바뀐다: 2026년 6월 AI 반도체(GPU/NPU) 뉴스로 읽는 공급망·개발자 전략
- v0.dev + bolt.new로 “프론트엔드 v0(=0→1 UI)”를 뽑아내는 2026년 6월형 워크플로우: 자동화의 이득과 부채를 동시에 설계하기
- 멀티모달 Vision-Language Model, 2026년 6월에 “프로덕션에 넣는” 활용법: Structured Outputs + Vision 파이프라인 설계
- 2026년 6월 기준: Next.js + Vercel AI SDK로 “진짜” Fullstack AI 앱을 만드는 법 (스트리밍/툴콜/운영 함정까지)
- 2026년 6월, OpenAI·Anthropic·Google “API 전쟁”의 초점이 모델이 아니라 **DX·정책·비용**으로 옮겨갔다
- 벡터DB, 2026년 5월 기준 “진짜” 선택 가이드: Pinecone vs Weaviate vs Qdrant vs Chroma 성능/비용/운영 트레이드오프
- 합성 데이터로 LLM 파인튜닝 “진짜 성능” 뽑는 법: 2026년 5월 기준 Synthetic Data 파이프라인 설계 가이드
- 2026년 5월 기준: AI Agent “Tool Use + Function Calling”을 프로덕션에 넣는 구현 패턴 (Responses API · Agents SDK · MCP)
- Claude Code × Codex CLI 에이전트로 “터미널에서 끝내는” 자동화 워크플로 (2026년 5월판)
- LLM 시대(2026년 5월)의 OCR Document AI: “레이아웃 + 스키마 + 검증”으로 표·PDF를 구조화 추출하는 법
- 2026년 5월 기준: LLM Structured Output에서 “JSON mode + JSON Schema 강제”를 제대로 쓰려면 알아야 할 제약들
- 2026년 5월 arXiv가 말해준 현실: “모델 성능”보다 “평가·검색·커널”이 더 중요해졌다
- 컨텍스트가 1M 토큰이어도 망한다: 2026년식 LLM Long Context Compaction으로 “Lost in the Middle” 잡는 법
- BM25+Vector 하이브리드 검색, 2026년 RAG의 “마지막 20%”를 채우는 랭킹 병합 전략 (RRF vs Weighted)
- Agentic RAG 자율 에이전트 구현, 2026년 5월 기준 “프로덕션”에 올리는 법 (LangGraph 중심)
- RAG 성능의 천장을 결정하는 2026년식 Chunking/Document Splitting 전략 (Overlap vs Semantic Chunking 실전 가이드)
- EU·미국·주(州)정부까지… 2026년 5월, “AI 규제”가 개발 프로세스를 바꾸기 시작했다
- Chain of Thought를 “드러내지 않고” 성능만 끌어올리기: 2026년형 고급 프롬프트 최적화 실전 패턴
- Vibe Coding으로 2주짜리 MVP를 2일로 줄이는 법: 2026년 5월 기준 AI 프로토타이핑 “진짜” 빠른 개발 루프
- AI PR 봇이 “리뷰 + 테스트 생성”까지 맡는 시대(2026년 5월): 바로 도입 가능한 아키텍처와 함정들
- MCP 서버 구현, 2026년 5월 기준 “Claude용 에이전트 확장 서버”를 프로덕션에 올리는 법
- 2026년 5월 기준 vLLM·TGI·Ollama 배포 실전 가이드: “로컬→프로덕션” 서빙 인프라/최적화 의사결정까지
- 중복 제거(dedup)가 LLM 학습 데이터 품질을 “결정”하는 이유: 2026년식 데이터 큐레이션 파이프라인 실전 가이드
- FP8 KV Cache부터 INT4 Weight-Only까지: 2026년 5월 기준 GPU LLM 서빙 최적화(Quantization·추론 가속) 실전 가이드
- AI 스타트업 투자·M&A가 “모델”에서 “Inference/보안/플랫폼”으로 이동 중 (2026년 5월 결산)
- 프롬프트 캐싱으로 LLM 비용 30~80% 줄이기: OpenAI vs Anthropic (2026년 5월 실전 최적화)
- LLM 앱이 “조용히” 망가질 때: 2026년 5월 기준 LangSmith vs Langfuse로 모니터링·디버깅·비용 추적까지 설계하기
- 토큰을 “덜 쓰는” 게 아니라 “비싼 토큰을 안 쓰는” 법: 2026년 5월 LLM API 비용 최적화 Routing 심층 가이드
- 2026년 5월, Embedding 모델 3파전(OpenAI vs Cohere vs BGE-M3): “우리 도메인”에서 이기는 선택법
- Cursor·Copilot·Windsurf를 “내 레포에 붙여서” 생산성 2배 뽑는 법 (2026년 5월판)
- 2026년 5월, “Prompt Injection은 이론”이 끝났다: AI Agent/코딩봇 탈옥이 실무 보안을 흔드는 방식
- Next.js + Vercel AI SDK로 “진짜” Fullstack AI 앱 만드는 법 (2026년 5월 기준): streaming, tool calling, agent loop까지 한 번에
- MMLU·HumanEval 점수에 속지 마라: 2026년 5월 기준 LLM 벤치마크를 “내 프로젝트 관점”으로 해석하는 법
- Function Calling으로 “에이전트답게” 만들기: 2026년 5월 기준 Tool Use 구현 패턴과 실전 설계
- 프레임을 “샘플링”하던 시대는 끝났다: 2026년 5월 비디오 AI(Understanding/Generation)와 프레임 분석 파이프라인 설계법
- Claude Code + Codex CLI 에이전트로 “터미널에서 끝나는” 자동화 코딩 워크플로 만들기 (2026년 5월 기준)
- LLM으로 “에러를 디버깅하는 법”: 2026년 5월 기준, Trace 기반 Error Analysis 워크플로 실전 설계
- 5월(2026) 오픈소스 모델 전쟁: Llama·Mistral·Qwen “공개”의 의미가 갈라지기 시작했다
- 배치 추론으로 LLM 비용 50% 줄이기: 2026년 5월 “Batch Inference API” 대량 처리 비용 설계 가이드
- 프로젝트에 “눈”을 달아주는 2026년 5월 VLM(Vision-Language Model) 활용법: 문서·스크린샷·차트 분석을 프로덕션에 넣는 방법
- LLM 앱이 ‘왜/어디서’ 무너지는지 한 번에 추적하기: 2026년 OpenTelemetry GenAI Tracing 실전 가이드
- 에이전트가 IDE를 집어삼키는 2026년 5월: Kiro·Copilot·Codex·Cursor가 바꾼 개발자 도구 전쟁
- v0와 bolt.new로 “UI 생산라인” 만들기: 2026년 5월 기준 프론트엔드 자동화 심층 튜토리얼
- MCP 서버로 Claude를 “내 인프라에 붙이는” 방법: 2026년 5월 기준 구현 패턴과 함정 총정리
- 합성 데이터로 LLM을 “가르칠” 것인가: 2026년식 Synthetic Data 파이프라인(생성→검증→선별→파인튜닝) 심층 가이드
- Streamlit vs Gradio: 2026년 5월 기준 “하루 만에 AI 데모 UI”를 제대로 만드는 선택과 설계
- 5월(2026) 빅테크 AI API 업데이트 총정리: “모델 성능”보다 더 큰 변화는 운영(Ops)과 한도, 그리고 비동기
- RAG 성능을 갈라버리는 2026년형 Chunking 설계: overlap vs semantic chunking, 그리고 “문서 구조”를 이기는 방법
- 컨텍스트 윈도우를 넘어서: 2026년형 AI Agent 장·단기 메모리와 Long-term 상태 관리 구현 패턴
- 2026년 5월 기준 임베딩 모델 3파전: OpenAI vs Cohere vs BGE-M3, “내 도메인”에 맞게 고르는 법
- 5월 2026 벡터DB 선택 가이드: Pinecone vs Weaviate vs Qdrant vs Chroma, “성능”을 제대로 비교하는 법
- HyDE × Reranking × Query Expansion: 2026년형 RAG 성능 최적화 “3단 부스터” 설계 가이드
- 파일럿은 넘치는데 P&L은 조용하다: 2026년 5월, 엔터프라이즈 AI 도입의 ‘ROI 격차’와 멀티에이전트 확산
- BM25와 Vector를 “그냥 섞지 말자”: 2026년형 Hybrid Search 랭킹 병합(RRF/정규화/가중치) 실전 가이드
- Vibe Coding 2026년 5월: “AI로 MVP를 빨리 만든다”를 실제로 **성공**시키는 프로토타이핑 아키텍처
- 2026년 5월, “AI Agent의 Tool Use/Function Calling”을 프로덕션에 넣는 법: Responses API + Agents SDK 패턴 정리
- Supervisor/Worker 패턴으로 멀티 에이전트 오케스트레이션 “운영 가능”하게 만들기 (2026년 5월 기준)
- 컨텍스트는 길어졌는데 정답은 왜 가운데서 사라질까? — 2026년 LLM Long Context Compaction 실전 설계서
- 프롬프트 캐싱으로 LLM 비용 70~90% 줄이는 법 (2026년 5월 기준: Anthropic vs OpenAI 실전 설계)
- 2026년 4월 기준: vLLM·TGI·Ollama로 LLM 서빙 “진짜” 배포하기 (로컬/프로덕션/최적화까지)
- PR 제목 하나로 CI의 API key가 새나간다: 2026년 4월 ‘prompt injection/jailbreak’이 “에이전트 런타임” 문제로 굳어진 이유
- Claude Code × Codex CLI 에이전트, 2026년 4월 기준 “터미널 자동화 워크플로”로 써먹는 법
- Cursor·Copilot·Windsurf(=Cascade)로 “진짜로” 생산성 올리는 법: 2026년 4월 기준 실전 워크플로우 심층 분석
- 프레임을 “그냥 샘플링”하던 시대는 끝났다: 2026년 4월 비디오 AI(understanding+generation) 파이프라인 설계 가이드
- LLM 앱은 왜 “느린지”가 아니라 “왜 그런 선택을 했는지”를 추적해야 한다: 2026년형 OpenTelemetry GenAI Tracing 심층 적용기
- MMLU·HumanEval 점수, 그대로 믿으면 망합니다: 2026년 4월 LLM 벤치마크 “해석법” 심층 가이드
- AI 규제, “원칙”에서 “집행 일정”으로: 2026년 4월 각국 정책·법안·윤리 이슈 총정리
- FP8 KV-Cache부터 NVFP4까지: 2026년 4월 GPU LLM 서빙 최적화(quantization + 추론 가속) 실전 가이드
- 2026년 4월 기준 LoRA/QLoRA 파인튜닝: “VRAM 한계”를 설계로 이기는 실전 튜토리얼
- Chain of Thought(CoT) “강제”는 끝났다: 2026년형 고급 프롬프트 최적화(숨은 추론·Self-Consistency·ReAct까지)
- 합성 데이터로 LLM 파인튜닝을 “공장화”하는 법: 2026년형 Synthetic Data Pipeline 심층 분석
- 실무에서 바로 쓰는 Agentic RAG: “자율적 정보 검색 에이전트”를 LangGraph로 구현하는 설계/코드/함정 총정리
- NVIDIA ‘Rubin’ 로드맵과 한국 NPU 실전 투입(리벨리온·퓨리오사AI) — 2026년 4월 AI 가속기 공급망의 진짜 변화
- 컨텍스트 윈도우 이후의 세계: 2026년형 AI Agent 장기 메모리 + 상태 관리 구현 가이드
- 2026년 4월, Claude용 MCP 서버를 “에이전트 확장 서버”로 제대로 구현하는 법: Streamable HTTP, 버전 호환, 그리고 보안까지
- 벡터 RAG를 넘어: 2026년형 GraphRAG(지식 그래프 기반 RAG) 구현 실전 가이드
- 2026년 4월 기준 Embedding Model 3파전: OpenAI vs Cohere vs BGE, “우리 도메인”에서 이기는 선택법
- RAG 성능을 바꾸는 건 “모델”이 아니라 “Chunk”다: 2026년 4월 기준 Document Splitting/Overlap/Semantic Chunking 실전 전략
- AI IDE/CLI ‘에이전트’ 전쟁, 2026년 4월에 실무가 바뀌는 지점들
- 2026년 4월 기준: 토큰을 “덜 쓰고, 더 싸게” 쓰는 LLM Routing 설계 (비용 최적화 심층 가이드)
- 중복이 “학습 비용”을 태운다: 2026년 4월 기준 데이터 큐레이션 Dedup + Dataset Quality 전처리 실전 설계
- AI PR 봇이 “리뷰 + 테스트 생성 + CI 검증”까지 끝내는 시대(2026년 4월): 무엇을 자동화하고, 어디서 멈춰야 하나
- 2026년 4월 기준, AI Agent의 “Tool Use + Function Calling” 구현 패턴: 신뢰성/보안/확장성까지 한 번에 잡는 법
- AI 규제, ‘강화’만 있는 게 아니다: 2026년 4월 각국 정책·윤리 이슈 총정리
- LLM 서빙 3대장(vLLM·TGI·Ollama) 2026년 4월 배포 가이드: 로컬/서버/쿠버네티스 최적화까지
- 4월 2026 빅테크 AI 업데이트 총정리: OpenAI는 “Responses/Batch 중심”, Anthropic은 “모델 세대교체+제한 강화”, Google은 “API·플랫폼 키 관리 리스크”가 핵심
- 2026년 4월 기준 벡터DB 선택의 정답: Pinecone·Weaviate·Qdrant·Chroma “성능/비용/운영” 심층 비교
- AI 투자·M&A가 ‘제품’에서 ‘워크플로우’로 옮겨간다: 2026년 4월 AI 스타트업 딜 5가지 신호
- 멈칫(awkward pause) 없는 2026 실시간 Voice Agent: Streaming STT/TTS vs Speech-to-Speech Realtime의 승부처
- LLM “봄 신제품” 전쟁: GPT‑5.4, Claude Mythos(비공개), Gemini 3.1·Gemma 4가 바꾼 2026년 4월 판도
- UI를 “말로” 만들고, “코드로” 굳히는 시대: 2026년 4월 v0 + bolt.new로 프론트엔드 자동화 실전 가이드
- 4월 한 달, AI 규제는 “EU는 시행 카운트다운, 미국은 연방 선점, 한국은 세계 최초 전면 시행”으로 갈라졌다
- 2026년 4월 기준: LangGraph vs AutoGen vs CrewAI로 “멀티 에이전트”를 제대로 만드는 법 (프레임워크 비교 + 구현 패턴)
- AI 빅테크 3사( OpenAI·Anthropic·Google ) 2026년 4월 업데이트 총정리: “API는 더 강해지고, 과금/정책은 더 촘촘해졌다”
- MMLU·HumanEval 점수, 이제 그대로 믿으면 위험한 이유 — 2026년 4월 기준 LLM 벤치마크 해석법
- OpenAI의 ‘미디어 인수’부터 Anthropic의 ‘AI‑바이오 M&A’까지: 2026년 4월 AI 스타트업 투자·인수합병 흐름 정리
- AI 스타트업 투자·인수합병, 2026년 4월에만 3가지 흐름이 갈라졌다: “Chip Design Automation”·“Bio/Healthcare”·“AI 미디어/평가”
- HyDE·Reranking·Query Expansion 3종 세트로 RAG 정확도 끌어올리기: 2026년 4월 기준 고급 최적화 설계
- GPT·Claude·Gemini, 2026년 4월 ‘신규 모델’의 키워드는 성능이 아니라 “통제된 배포”였다
- 멀티모달 Vision-Language Model 실전 활용법 (2026년 4월): “그림을 읽고, 근거를 뽑고, 구조화해 자동화까지”
- AI 규제 “2차전”이 시작됐다: 2026년 4월, EU·미국(주정부)·한국이 동시에 흔든 정책/윤리 지형
- Vibe Coding 2026: AI로 “감”을 코드로 바꾸는 초고속 프로토타이핑/MVP 개발 플레이북
- 2026년 4월, OpenAI·Anthropic·Google의 “개발자 과금/정책/플랫폼” 전쟁이 시작됐다
- AI 스타트업 투자·M&A, 2026년 4월에 “인프라·보안·바이오”로 돈이 몰린 이유
- 2026년 4월 기준 LoRA·QLoRA로 LLM 파인튜닝을 “가볍게” 끝내는 법 (원리부터 TRL/PEFT 코드까지)
- GPT·Claude·Gemini, 2026년 4월 “신규 모델 레이스”의 진짜 포인트: 성능보다 중요한 건 출시 방식이다
- 에이전트가 “스스로 검색하고, 검증하고, 다시 검색하는” Agentic RAG 구현 가이드 (2026년 4월 기준)
- 2026년 4월, AI 규제는 ‘국가별 파편화’로 가나: EU 집행 카운트다운 vs 미국 주(州) 중심 입법 전쟁
- LLM 앱 모니터링의 “진짜” 2026 스택: LangSmith vs Langfuse, 디버깅·품질·비용을 한 번에 잡는 법
- 2026년 4월, 빅테크 AI 업데이트가 ‘기능’보다 ‘운영·정책·비용’으로 넘어간 이유
- Cursor·Copilot·Windsurf로 “AI와 함께 코딩”을 설계하는 법: 2026년 4월 기준 실전 워크플로우
- OpenAI의 ‘미디어 인수’부터 Rebellions의 6,400억 프리IPO까지: 2026년 4월 AI 스타트업 투자·M&A 신호 읽기
- LLM 3강의 2026년 4월 전초전: GPT‑5.4·Claude 4.6·Gemini 3.1이 만든 “개발자 체감” 경쟁
- Chain-of-Thought(CoT) 프롬프트, 2026년식으로 다시 쓰기: “생각을 시키는” 대신 “생각이 잘 나오게” 설계하는 고급 프롬프트 최적화
- AI 규제 ‘적용 카운트다운’ 2026년 4월: EU AI Act 이행, 미국의 ‘연방 선점’ 기조, 그리고 투명성·저작권 전선
- 2026년 3월 기준, AI Agent의 “Tool Use + Function Calling”을 제대로 구현하는 법: 스키마·오케스트레이션·관측성까지
- OpenAI·Anthropic·Google, 2026년 3월 ‘API/정책/모델’이 동시에 흔들렸다: 개발자가 체크해야 할 업데이트 지도
- LLM 서빙 3대장(vLLM·TGI·Ollama) 2026년 3월 배포 레시피: 로컬 인프라 최적화까지 한 번에
- AI 스타트업 투자·M&A ‘3월 러시’: 인프라(merge) vs 크리에이티브(인수) vs Vector DB(대형 라운드)
- 2026년 3월 기준 벡터DB 4대장(Pinecone·Weaviate·Qdrant·Chroma) 성능/운영 심층 비교: “내 RAG는 무엇을 선택해야 하나?”
- GPT·Claude·Gemini, 2026년 3월 ‘LLM 신모델’ 러시 — 무엇이 바뀌었나?
- 실시간 음성 에이전트 2026: STT/TTS가 아니라 ‘Audio-to-Audio’ 아키텍처 전쟁이 시작됐다
- AI 규제, “원칙”에서 “집행/벌금/책임”으로: 2026년 3월 각국 정책·윤리 이슈 총정리
- AI가 UI를 “복붙 가능한 코드”로 뽑아주는 시대: v0 + bolt.new로 프론트엔드 자동화 워크플로우 (2026년 3월)
- 3월 한 달, OpenAI·Anthropic·Google AI가 동시에 ‘제품+정책+API’ 판을 흔들었다
- 상태 머신으로 멀티 에이전트를 “운영”하라: 2026년 LangGraph·AutoGen(=MS Agent Framework)·CrewAI 심층 비교와 구현 패턴
- 에이전트 전쟁, 인프라 자본, 그리고 ‘조용한 인수’: 2026년 3월 AI 스타트업 투자·M&A 3가지 신호
- MMLU·HumanEval 점수, 이제 그대로 믿으면 안 되는 이유: 2026년 3월 LLM 평가 벤치마크 심층 해부
- GPT·Claude·Gemini, 2026년 3월 ‘신규 모델 러시’—1M context와 Agent 기능이 전쟁터가 됐다
- HyDE + Reranking + Query Expansion: 2026년 3월 기준 “검색 품질”로 RAG를 역전시키는 고급 최적화 레시피
- 미국은 ‘연방 단일 프레임워크(주(州) 규제 선점)’로, EU는 ‘GPAI 의무·집행 시계’로 간다: 2026년 3월 AI 규제·정책·윤리 트렌드 정리
- 멀티모달 VLM 실전 활용법 (2026년 3월): “이미지 이해 + Structured Output + Grounding”으로 제품에 붙이는 방법
- OpenAI·Anthropic·Google, 2026년 3월 “API/정책/제품”이 동시에 흔들린 한 달
- Vibe Coding 2026: AI로 “오늘 아이디어 → 내일 MVP” 만드는 초고속 프로토타이핑 레시피
- AI 투자·M&A가 ‘에이전트’와 ‘컴퓨트’로 수렴하는 중: 2026년 3월 AI 스타트업 판도 변화
- GPT·Claude·Gemini, 2026년 3월 “신규 모델 전쟁”의 초점은 성능이 아니라 **제품화**다
- 2026년 3월 기준: LoRA/QLoRA로 LLM Fine-tuning을 “싸고 빠르게” 끝내는 실전 튜토리얼 (원리까지)
- 2026년 3월, AI 규제는 “법”보다 “시행 디테일”에서 갈린다: EU 라벨링 Code 초안·중국 정교 규제·미국은 주(州) 중심 실험
- Agentic RAG 자율 에이전트, “검색을 스스로 설계·검증하는” 구현 패턴 (2026년 3월판)
- Codex Security·RSP 3.0·Gemini in Chrome: 2026년 3월, “모델 성능”보다 “운영·정책·보안”이 승부를 가른다
- LangSmith vs Langfuse: 2026년 3월, LLM 앱 모니터링/디버깅/비용 추적을 “Trace 표준(OTel)”로 통합하는 법
- AI 에이전트 전쟁과 ‘거버넌스’의 부상: 2026년 3월 AI 스타트업 투자·인수합병 핵심만 정리
- Cursor·Copilot·Windsurf로 “에이전트처럼” 코딩하기: 2026년 3월 기준 생산성 워크플로우 심층 가이드
- GPT·Claude·Gemini, 2026년 3월 ‘신규 LLM’ 러시: 성능보다 중요한 건 “제품화 속도”다
- EU는 ‘AI Act’ 손질(산업용 완화 vs sexual deepfakes 금지), 미국은 연방 대신 ‘소송·주(州) 법안’이 규칙을 만들고, 영국은 통신 분야 AI 사용을 공론화하는 등 2026년 3월 AI 규제는 “단일 법”보다 “영역별 안전·투명성·윤리”로 빠르게 재편되고 있습니다.
- 2026년 3월 기준, Chain of Thought(CoT)를 “잘 쓰는” 법이 바뀌었다: 숨겨진 추론 시대의 프롬프트 최적화
- 2026년 3월, 빅테크 AI “발표”보다 더 무서운 건 API/정책의 조용한 변경이다
- 도구를 “잘 쓰는” 에이전트 만들기: 2026년 3월 기준 Function Calling 구현 심층 분석
- 3월(2026) AI 스타트업 투자·M&A, ‘모델’보다 ‘인프라/워크플로우’로 돈이 몰린다
- LLM 서빙 3대장(vLLM·TGI·Ollama) 2026년 3월판 배포 가이드: 로컬부터 프로덕션까지 “성능 곡선”으로 결정하기
- GPT·Claude·Gemini, 2026년 3월 ‘신규 LLM’ 러시: 무엇이 바뀌었고 개발자는 무엇을 준비해야 하나
- 벡터DB 4대장(Pinecone·Weaviate·Qdrant·Chroma) 2026년 3월 실전 선택 가이드: “성능”은 벤치마크가 아니라 워크로드가 결정한다
- EU·미국·중국이 동시에 조이는 2026년 3월 AI 규제: “법안”을 넘어 “집행·가이드라인·윤리”의 싸움
- 실시간 음성 에이전트 2026년 3월판: STT/TTS를 “파이프라인”이 아니라 “스트림”으로 재설계하기
- GPT‑5.3 Instant, Gemini 3.1 Flash‑Lite, 그리고 Anthropic RSP 변화: 2026년 3월 빅테크 AI 업데이트가 의미하는 것
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- 에이전트 전쟁이 M&A로 번졌다: 2026년 3월 AI 스타트업 투자·인수합병 핵심 정리
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- GPT-5.4 vs Gemini 3.1 Flash‑Lite: 2026년 3월 ‘LLM 출시전’의 승부처는 성능이 아니라 “배포 속도와 비용”이다
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- RAG 성능이 안 오르는 진짜 이유: HyDE + Reranking + Query Expansion을 “같이” 최적화하는 법 (2026년 3월 기준)
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- 2026년 3월, 멀티모달 Vision-Language Model을 “이미지 분석 AI”로 실전에 꽂아 넣는 법
- 3월 AI 스타트업 투자·M&A, ‘Agent + Physical AI’로 재편되는 판
- Vibe Coding 시대의 “하루 MVP”: 2026년 3월, AI 에이전트로 프로토타이핑 속도를 10배 올리는 방법
- GPT·Claude·Gemini, 2026년 3월 “신규 모델 러시”가 개발 워크플로를 바꾼다
- AI 규제 ‘시계’가 빨라졌다: 2026년 3월, 각국 정책·윤리 이슈가 개발자에게 던진 신호
- 2026년 3월 기준 LoRA/QLoRA 파인튜닝 실전 튜토리얼: 4-bit NF4 + PEFT + TRL로 “효율”을 끝까지 뽑아내기
- 3월 2026, OpenAI·Anthropic·Google AI 업데이트 총정리: “모델”보다 “API·정책·운영”이 승부처가 됐다
- Agentic RAG로 “스스로 찾아오고, 스스로 검증하는” 자율 에이전트 구현법 (2026년 3월 기준)
- AI 스타트업 돈줄이 ‘인프라·음성·웨어러블’로 쏠린 2026년 3월: 초대형 투자와 빅테크 M&A가 만든 새 판
- LLM 앱이 “왜 이상하게” 동작하는지 30분 안에 잡아내는 관측성: 2026년 3월 LangSmith vs Langfuse 심층 분석 (디버깅·비용·추적)
- GPT·Claude·Gemini, 2026년 2~3월 ‘신규 모델 러시’가 바꿀 개발 판도
- Cursor·Copilot·Windsurf(Cascade)로 “에이전트급” 개발 생산성 뽑아내는 2026년 2월 실전 가이드
- 2026년 2월, AI 규제는 “가이드”에서 “집행 설계”로 넘어갔다: EU AI Act·한국 AI 기본법·윤리 쟁점 총정리
- OpenAI·Anthropic·Google, 2026년 2월 “API/정책/모델”이 동시에 흔들린 이유
- Chain-of-Thought(CoT) 2026 심층 가이드: “생각을 쓰게”가 아니라 “비용/정확도”를 최적화하라
- 2월 한 달, AI 스타트업은 ‘초대형 투자’와 ‘기능 흡수형 M&A’로 재편 중
- 2026년 2월 기준: AI Agent의 “Tool Use + Function Calling” 구현 패턴, 어디까지 표준화됐나
- GPT·Claude·Gemini, 2026년 2월 ‘신규 LLM’ 러시: 코딩 에이전트와 1M 컨텍스트 경쟁이 시작됐다
- 2월 2026 기준: vLLM vs TGI vs Ollama, “어떻게” 배포하고 “왜” 그렇게 튜닝하는가
- EU AI Act ‘시계’가 2026년을 겨냥한다: 각국 규제·윤리 이슈가 개발 프로세스를 바꾸는 중
- Pinecone vs Weaviate vs Qdrant vs Chroma: 2026년 2월 기준 “성능/운영/비용”으로 고르는 벡터DB 선택 가이드
- 빅테크 AI “2월 업데이트” 총정리: OpenAI는 Codex를 에이전트로, Anthropic은 Opus 4.6, Google은 Gemini 3.1 Pro로 승부수
- 실시간 음성 에이전트의 2026년 2월 스택 지도: STT/TTS/LLM을 “대화 지연 1초대”로 묶는 법
- AI 스타트업 투자·M&A가 “동시에 폭발”한 2026년 2월: 메가라운드와 인수전이 말해주는 것
- v0 + bolt.new로 “UI를 말로 만들고, 코드로 굳히는” 2026 프론트엔드 워크플로우
- 2월 한 달, LLM 판도가 또 바뀌었다: GPT‑5.3‑Codex vs Claude 4.6 vs Gemini 3.1 Pro
- 그래프(State)로 통제하고, 대화(Chat)로 협업하라: 2026년 2월 LangGraph·AutoGen·CrewAI 멀티 Agent 프레임워크 심층 비교
- AI 규제 ‘강화’만 남았나: 2026년 2월, EU 시행 카운트다운과 글로벌 ‘AI commons’의 부상
- LLM 성능평가의 함정: 2026년 2월 기준 MMLU·HumanEval 벤치마크를 “숫자”가 아니라 “방법”으로 읽는 법
- 2월 2026 빅테크 AI 업데이트 총정리: OpenAI ‘레거시 정리’ vs Anthropic ‘안전 거버넌스’ vs Google ‘API 진화 + 보안 경보’
- RAG 성능을 한 단계 끌어올리는 3종 세트: HyDE + Reranking + Query Expansion (2026년 2월 기준)
- Anthropic 300억달러·개발툴 Seed 6,000만달러…2026년 2월, AI 스타트업 투자·M&A가 ‘플랫폼 전쟁’으로 바뀌었다
- 2026년 2월, VLM(Vision Language Model)로 “이미지 분석 AI”를 제품에 넣는 법: 멀티모달 설계부터 비용/정확도 최적화까지
- GPT·Claude·Gemini, 2026년 2월 ‘LLM 신모델 러시’가 만든 판 변화
- Vibe Coding으로 48시간 안에 MVP 찍어내기: 2026년 2월 기준 “Agentic Prototyping” 실전 가이드
- 영국은 “AI Chatbot도 예외 없다” 선언…EU는 AI Act 이행 시계 가속, 미국은 주(州) 규제와 정면충돌(2026년 2월)
- API “수명”이 더 짧아진 2026년 2월: OpenAI·Anthropic·Google AI 업데이트가 던진 신호
- 2026년 2월 기준: LoRA/QLoRA로 LLM Fine-tuning을 “현실적으로” 끝내는 방법 (원리+실전)
- 2월 AI 스타트업 투자·M&A, ‘모델’보다 ‘인프라·에이전트’로 돈이 움직였다
- 2026년 2월 기준: Agentic RAG로 “자율적 정보 검색 에이전트” 만드는 법 (설계 원리부터 코드까지)
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- LLM 앱에서 “어디서 터졌고, 왜 비싸졌는지” 끝까지 추적하기: LangSmith vs Langfuse (2026년 2월 관점)
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- 2026년 2월, ‘GPT 교체’와 ‘Gemini 에이전트화’가 동시에 온다 — Claude는 “모델”보다 “통합”으로 승부
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- LoRA vs QLoRA, 2026년 1월 기준 “진짜 효율”로 LLM Fine-tuning 하는 법 (원리+실전코드)
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- AI 규제, “모델”보다 “배포·악용·국가안보”로 무게중심 이동 (2026년 1월 정책/윤리 뉴스 정리)
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- Cursor·Copilot·Windsurf로 “에디터 안에서” 에이전트 협업하기: 2026년 1월 실전 활용법 심층 분석
- 메타·오픈AI가 ‘사고’, VC는 ‘대형 베팅’했다: 2026년 1월 AI 스타트업 투자·M&A 지형도
- GPT-5.2·Gemini 3 확산, Claude는 ‘모델’보다 ‘운영/안전’이 이슈가 된 2026년 1월
- Chain of Thought, 2026년식으로 다시 쓰기: “생각을 길게”가 아니라 “검증 가능한 추론 파이프라인”을 설계하라
- AI 규제, 2026년 1월에 ‘정책·안보·아동보호·윤리’가 한꺼번에 몰려왔다
- 도구를 “API”로 바꾸는 순간: 2026년형 AI Agent Function Calling 구현 패턴 심층 분석
- API 수명주기 전쟁 2026: OpenAI·Anthropic·Google의 1월 업데이트가 개발자에게 던진 신호
- 로컬부터 멀티 GPU까지: 2026년 1월 기준 vLLM·TGI·Ollama LLM 서빙 배포/최적화 실전 가이드
- 2026년 1월, AI 스타트업 투자·M&A가 ‘제품’이 아니라 ‘팀+워크플로우’로 쏠리는 이유
- 벡터DB 선택, 2026년 1월에 다시 해야 하는 이유: Pinecone vs Weaviate vs Qdrant vs Chroma 성능·운영 심층 비교
- GPT·Claude·Gemini, 2026년 1월의 관전 포인트는 ‘신규 모델’이 아니라 ‘배포·개인화·에이전트’다
- 실시간 음성 에이전트 2026: “STT→LLM→TTS”를 넘어 Speech-to-Speech로 가는 설계와 구현
- AI 규제, “실행의 해”로 들어가나: 2026년 1월 글로벌 법안·정책·윤리 이슈 정리
- AI가 UI를 “그려주고”, Bolt.new가 “실행·수정·배포”까지 끝낸다: 2026년 1월 v0 + bolt.new 프론트엔드 자동화 심층 분석
- ChatGPT에 광고, Claude는 “Cowork”, Gemini API는 대규모 파일·모델 정리 모드: 2026년 1월 빅테크 AI 업데이트 총정리
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- AI 스타트업 돈줄이 ‘Health·Agent·On-device’로 몰린다: 2026년 1월 투자·인수합병 핵심 정리
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- 2026년 1월 기준: LangGraph vs AutoGen vs CrewAI로 “멀티 에이전트”를 제대로 만드는 법 (비교 + 구현 패턴)
- AI 스타트업 ‘돈’이 몰린 곳: 2026년 1월 투자·인수합병이 말해주는 3가지 방향
- LLM이 “찾아보고(검색) → 판단하고(계획) → 답한다(생성)”까지 하는 2025 RAG Agent 구현 튜토리얼
- 2025년 12월 LLM 전쟁 결산: GPT-5.2·Gemini 3 Flash·GPT‑Image‑1.5가 바꾼 개발자 스택
- 2025년형 LLM RAG 에이전트 구현 튜토리얼: LangGraph + (OpenAI Responses/File Search)로 “검색→판단→생성→검증” 루프 만들기
- 2025년 12월, LLM 전쟁의 ‘다음 라운드’가 열렸다: GPT‑5.2·Codex와 Gemini 3 Flash, 그리고 ChatGPT App Directory
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- 연말 ‘LLM 업그레이드 러시’(GPT-5.2·Claude Opus 4.5·Agent Skills 오픈 표준): 2025년 12월 AI/LLM 뉴스 핵심 정리
- 2025년형 LLM RAG Agent 구현 튜토리얼: “검색”을 도구로 쓰는 Agentic RAG 아키텍처 완전 정복
- AI 업계 2025년 12월: “LLM 성능 경쟁”에서 “Agent/OS·인프라 전쟁”으로
- 2025년형 LLM RAG 에이전트 튜토리얼: “retrieve→answer”를 넘어 “plan→search→grade→rewrite”로 진화시키기
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