

에이닷의 AI 에이전트는 어디까지 발전할 수 있을까? Code Interpreter 가 가져올 AI 에이전트 패러다임의 혁신
LLM 기반 AI 에이전트의 Tool Calling 한계를 Code Interpreter로 확장하는 흐름을 설명했습니다. Docker 샌드박스와 LangGraph로 안전하게 적용하는 예시도 함께 다뤘습니다.


LLM 기반 AI 에이전트의 Tool Calling 한계를 Code Interpreter로 확장하는 흐름을 설명했습니다. Docker 샌드박스와 LangGraph로 안전하게 적용하는 예시도 함께 다뤘습니다.


개발/테스트용 EC2의 불필요한 실행 비용을 줄이기 위해 자동 시작·중지 구성을 소개했습니다. EventBridge와 Lambda, 태그 기반 필터링으로 업무 시간에만 인스턴스를 제어했습니다.


FastAPI의 Depends()로 의존성 주입을 적용하는 방법을 설명했습니다. 비즈니스 로직과 구현체를 분리해 유연성과 테스트 용이성을 높이는 구조를 소개했습니다.

Amazon Bedrock과 Lambda, API Gateway를 연결해 긴 텍스트 요약 API를 구성하는 과정을 다루었습니다. 요청 전달, IAM 권한, 응답 처리와 테스트 방법까지 실습 중심으로 설명했습니다.

LLMOps 구축 사례를 통해 LLM 애플리케이션의 데이터 준비, 프롬프트, 배포, 테스트를 하나의 흐름으로 관리하는 방법을 소개했습니다. 도메인 전문가 참여와 재사용 가능한 공통 컴포넌트로 협업 효율을 높인 내용입니다.

asyncio 없이 소켓과 selectors만으로 비동기 서버를 단계적으로 구현해보았습니다. 이를 통해 asyncio 이벤트 루프가 I/O 이벤트를 기다리고 처리하는 원리를 설명했습니다.


NeMo Guardrails는 LLM 응답을 YAML 또는 Python 규칙으로 제어하는 오픈 소스 툴킷입니다. 안전한 응답 필터링과 비즈니스 규칙 적용 예시를 함께 소개했습니다.
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FastAPI 프로젝트에서 service와 router를 분리해 결합도를 낮추는 구조를 소개했습니다. 모듈 독립성과 테스트 용이성을 높여 유지보수성과 확장성을 개선하는 방법을 정리했습니다.


연말 감사 웹카드를 AI와 여러 도구로 시스템화해 제작한 과정을 소개했습니다. 수신자 데이터 정리부터 템플릿 구성, 메시지 생성까지 개인화 발송 흐름을 정리했습니다.

레저티켓 정산 검증에서 예약내역 API와 쿠폰 API를 활용해 필요한 데이터를 직접 수집했습니다. 스프레드시트 계산과 웹 표시값을 비교해 입력 실수와 시행착오를 줄였습니다.


온라인 DDL 테스트를 자동화해 알고리즘 선정과 사전 검증 과정을 표준화했습니다. 클론 생성, 비동기 실행, 히스토리 저장, Slack 알림으로 운영 효율과 안정성을 높였습니다.


제7회 데보션 테크 데이의 영상과 발표자료를 공유했습니다. OpenLab 2기 스터디 성과를 Web3, AI, 프론트엔드, 클라우드 등 다양한 주제로 소개했습니다.