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GPU·LLM·MLOps·쿠버네티스, 그리고 마음가짐에 관한 글 · 3719 편
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PydanticAI 실전 가이드: 2026년 Python 팀이 프로덕션 에이전트에 채택하는 이유
Python 중심 에이전트 시스템, 모델 유연성, 내구성 있는 워크플로, 관측 가능성, 평가 체계가 필요한 팀을 위한 PydanticAI 실전 가이드입니다.
2026-04-12 · 11 분 읽기 #pydantic#pydantic-ai#python#ai-agent#mcpCloudflare Agents와 Durable Objects로 AI 앱을 만드는 실전 가이드
Cloudflare Agents와 Durable Objects를 AI 앱에 어떻게 연결하는지, 왜 상태와 장기 실행이 중요한지, stateless serverless와 무엇이 다른지, 그리고 실제 롤아웃 체크리스트까지 한 번에 정리한 2026년 실전 가이드입니다.
2026-04-12 · 15 분 읽기 #cloudflare#cloudflare-agents#durable-objects#ai-agent#mcpGoogle Agent Development Kit 실전 가이드: 엔터프라이즈 에이전트에 ADK가 맞는 이유
Google Agent Development Kit를 평가하는 팀을 위한 실전 가이드로, 컨텍스트 관리, callbacks, 멀티에이전트 구성, 롤아웃 판단 기준을 중심으로 정리한다.
2026-04-12 · 10 분 읽기 #google-adk#agent-development-kit#ai-agent#multi-agent#session-state브라우저·컴퓨터 유즈 에이전트 실전 가이드: 2026년 팀이 바로 도입할 수 있는 아키텍처, 안전장치, 체크리스트
브라우저와 가상 컴퓨터를 직접 조작하는 에이전트가 왜 지금 중요해졌는지, 어떤 아키텍처로 설계해야 하는지, 어디까지 자동화하고 어디서 멈춰야 하는지 실무 기준으로 정리한다.
2026-04-12 · 17 분 읽기 #ai-platform#ai-agent#browser-agent#computer-use#automationGPT-5 개발자 실전 가이드: 에이전트 코딩, 도구 호출, 비용 최적화까지
2025년 8월 7일 공개된 GPT-5를 기준으로, 개발자가 무엇을 다르게 해야 하는지, 어떤 모델 크기와 제어값을 고를지, 그리고 에이전트 코딩과 비용 최적화를 어떻게 함께 설계할지 실무 관점에서 정리합니다.
2026-04-12 · 15 분 읽기 #openai#gpt-5#coding#agentic-coding#tool-useClaude Code 팀 워크플로 실전 가이드: 터미널 우선 에이전트를 안전하게 운영하는 법
Claude Code의 터미널 우선 워크플로를 기준으로, 팀이 settings, memory, subagents, hooks를 어떻게 나눠 쓰고, GitHub 중심 background agent와는 어디가 다른지 실무 관점에서 정리합니다.
2026-04-12 · 8 분 읽기 #anthropic#claude-code#terminal-ai#subagents#hooksMastra 실전 가이드: 2026년 TypeScript 팀이 프로덕션 AI 에이전트에 채택하는 이유
오픈소스 TypeScript 스택 안에서 에이전트, 메모리, 워크플로, 관측 가능성, 평가, 프로덕션 배포를 함께 다뤄야 하는 팀을 위한 Mastra 실전 가이드입니다.
2026-04-12 · 12 분 읽기 #mastra#typescript#ai-agent#mcp#memory프롬프트 캐싱 실전 가이드: 에이전트 앱의 비용과 지연 시간을 함께 줄이는 방법
에이전트 애플리케이션에서 프롬프트 캐싱이 왜 중요한지, OpenAI와 Anthropic의 차이, 프롬프트 구조화 패턴, ROI 판단법, 흔한 실수, 마이그레이션 체크리스트까지 실무 관점에서 정리합니다.
2026-04-12 · 16 분 읽기 #prompt-caching#latency#cost-optimization#ai-agent#llmopsCursor 실전 가이드: Background Agent, Memories, Bugbot, worktree를 팀 습관으로 바꾸는 법
Cursor를 Background Agent, Memories, Bugbot, worktree 중심으로 실무에 정착시키는 방법을 정리한 실전 가이드입니다. 도입 판단, 팀 규칙, 롤아웃 전략까지 함께 다룹니다.
2026-04-12 · 9 분 읽기 #cursor#background-agent#bugbot#memories#worktreeManaged Agent Platforms Comparison Guide: OpenAI AgentKit vs Azure AI Foundry Agent Service vs Amazon Bedrock AgentCore
A practical comparison of three managed agent platforms as of 2026-04-12, including product fit, governance, tooling, deployment, and rollout checklists grounded in official docs.
2026-04-12 · 5 분 읽기 #ai-platform#managed-agents#agent-platform#comparison#openaiGitHub Copilot 코딩 에이전트 실전 가이드: 클라우드 백그라운드 작업을 팀에 안전하게 도입하는 법
GitHub Copilot 코딩 에이전트의 최신 Cloud Agent 흐름을 기준으로, 팀이 어디에 쓰고 어디에 쓰지 말아야 하는지, 어떤 가드레일이 필요한지, 그리고 Claude Code 같은 터미널 우선 에이전트와 어떻게 나눠 써야 하는지 정리합니다.
2026-04-12 · 10 분 읽기 #github#copilot#coding-agent#cloud-agent#pull-requestOpenAI, Azure, AWS 엔터프라이즈 에이전트 관측성과 평가 비교 가이드
OpenAI, Azure, AWS의 에이전트 관측성, 평가, 대시보드, OpenTelemetry 연동을 비교하고 플랫폼, 제품, 인프라 팀이 롤아웃 결정을 내리는 방법을 정리한 실무 가이드입니다.
2026-04-12 · 6 분 읽기 #openai#azure#aws#observability#evaluationCloudflare AI Gateway 실전 가이드: AI 트래픽을 관찰하고 제어하는 가장 빠른 방법
Cloudflare AI Gateway를 왜 쓰는지, 어떤 제어가 가능한지, Dynamic Routing과 자동 재시도를 어떻게 함께 써야 하는지 2026년 4월 기준으로 실무적으로 정리한다.
2026-04-12 · 11 분 읽기 #ai-platform#cloudflare#ai-gateway#observability#cachingAzure AI Foundry Agent Service 실전 가이드: 2026년 엔터프라이즈 배포 판단 기준
Azure AI Foundry Agent Service를 엔터프라이즈 관점에서 정리한 실전 가이드로, 왜 관리형 에이전트가 필요한지, 도구 카탈로그와 원격 MCP 서버를 어떻게 활용하는지, 그리고 tracing, evaluation, governance, private networking 기준으로 어떻게 배포를 판단할지 설명한다.
2026-04-12 · 9 분 읽기 #azure#azure-ai-foundry#agent-service#ai-agent#mcpOpenAI Responses API와 Agents SDK 실전 가이드: 2026년 팀이 아키텍처를 다시 그리는 법
2025년 3월 11일 공개된 OpenAI Responses API와 Agents SDK를 기준으로, 어떤 팀이 Chat Completions를 유지하고 어떤 팀이 Responses API로 옮겨야 하는지, Assistants API 사용자는 무엇을 언제 준비해야 하는지 실무 중심으로 정리한다.
2026-04-12 · 19 분 읽기 #openai#responses-api#agents-sdk#ai-agent#chat-completionsGemini 2.5 개발자 실전 가이드: Pro, Flash, Flash-Lite를 어떻게 고를까
2025년 3월 25일 공개된 Gemini 2.5를 기준으로, Pro, Flash, Flash-Lite 중 무엇을 선택해야 하는지, reasoning 모델이 워크플로를 어떻게 바꾸는지, 그리고 팀이 실제로 무엇을 배포해야 하는지를 실무 관점에서 정리합니다.
2026-04-12 · 11 분 읽기 #google#gemini#gemini-2-5#coding#agentic-codingVercel AI SDK 6와 AI Gateway로 멀티 모델 앱 만들기: 2026 실전 가이드
2025년 12월 22일 공개된 Vercel AI SDK 6와 AI Gateway를 바탕으로, 2026년 멀티 모델 아키텍처를 설계하는 방법과 fallback, provider routing, human approval, Next.js 도입 체크리스트를 실무 관점에서 정리한다.
2026-04-12 · 15 분 읽기 #ai-platform#ai-sdk#ai-gateway#multi-model#fallbacksOpenAI AgentKit과 에이전트 평가 워크플로: 데이터셋, 트레이스 그레이딩, 프롬프트 최적화 실전 가이드
2025년 10월 6일 공개된 OpenAI AgentKit을 기준으로, 데이터셋 기반 평가와 트레이스 그레이딩, 자동 프롬프트 최적화를 어떻게 운영 워크플로에 연결할지 실무 관점에서 정리한다.
2026-04-12 · 17 분 읽기 #ai-platform#agentkit#agent-evals#trace-grading#prompt-optimization딥 리서치 에이전트 실전 가이드: 2026년 개발자와 지식노동자를 위한 활용법
OpenAI 딥 리서치를 실무에 바로 적용할 수 있도록, 개념과 중요성부터 프롬프트 패턴, MCP 연동, 함정, 체크리스트까지 한 번에 정리한 2026년 실전 가이드입니다.
2026-04-12 · 14 분 읽기 #deep-research#ai-agent#mcp#chatgpt#research-workflowAI Gateway Platforms Comparison Guide: Vercel AI Gateway vs Cloudflare AI Gateway vs Amazon Bedrock AgentCore Gateway
A practical comparison of AI gateway layers as of 2026-04-12, showing where Vercel AI Gateway, Cloudflare AI Gateway, and Amazon Bedrock AgentCore Gateway belong in the stack.
2026-04-12 · 4 분 읽기 #ai-platform#ai-gateway#comparison#vercel#cloudflare