Spark History MCP + AI Agent로 Spark 분석 자동화하기
SparkListener와 Spark History MCP, n8n AI Agent를 연결해 Spark 장애 분석을 자동화했습니다.\n실시간 에러 감지와 히스토리 조회로 원인과 해결책을 Slack으로 전달했습니다.
#Spark#MCP
5005분
필터 1
한컴 성장사이 ①: 2025년 한컴 개발문화 회고 – 테크세미나 운영기
한컴 전사 테크세미나의 기획 배경과 운영 과정을 회고했습니다. 내부 설문을 바탕으로 주제를 정하고 행사 운영을 고도화한 경험을 공유했습니다.
#AI Agent#지식그래프
67005분
광고로 유입된 순간, 추천이 시작됩니다.
광고 유입 유저의 낮은 구매 전환 문제를 추천 맥락 연결로 개선한 사례를 소개했습니다. 광고 성격과 상품 정보를 첫 세션 추천에 반영해 전환율을 높였습니다.
#추천#AI Agent
11005분
TMAP과 에이닷이 만나다 : 주행의 동반자 TMAP with A.
TMAP에 에이닷 4.0 기반 음성 AI Agent를 적용해 주행 중 맥락을 이해하는 내비게이션으로 확장했습니다.\n목적지·경유지 설정, 장소 검색, 생활 정보 조회를 멀티턴 대화로 제공하는 구조를 소개했습니다.
#LLM#검색
73005분
Kiro와 함께 Augmented Coding 기반 소프트웨어 개발하기
Kiro를 활용해 Spec-Driven Development와 Augmented Coding을 결합하는 AI 개발 방식을 소개했습니다. 문서화, Steering 파일, TDD를 통해 컨텍스트 소실과 반복 실수를 줄이는 흐름을 설명했습니다.
#AWS#AI Agent
73005분
AI Agent가 복잡한 테이블 데이터 처리하는 방법
AI 에이전트가 표 데이터를 이해하기 어렵다는 문제를 짚고, RAG와 SQL을 결합한 Table Agent 설계를 소개했습니다. 셀 단위 전처리, 도구 호출 루프, 에러 핸들링으로 복잡한 질문 대응력을 높였습니다.
#LLM#RAG
14005분
Computer Use Agent(CUA)를 직접 돌려보자! (Feat. AgentQ)
Computer Use Agent의 개념과 활용 배경을 소개하고, AgentQ 논문과 구현을 직접 실행해보는 과정을 정리했습니다. MCTS와 DPO를 결합한 정책 학습 구조와 실습 절차도 함께 설명했습니다.
#LLM#AI Agent
72005분
생성형 AI의 게임체인저, ReAct Agent를 알아보자
생성형 AI 에이전트의 핵심인 ReAct 패턴과 LangChain 기반 도구 활용 방식을 정리했습니다.현업 적용을 위해 도메인 지식, 프롬프트, Tool 설계, QA까지 함께 고려해야 했습니다.
#LangChain#LLM
141005분
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#개발자#노트북#컴퓨터
우리 서비스와 연결된 MCP Server 빠르게 구현해보기: MCP 해커톤 후기
MCP의 개념과 서버/클라이언트 흐름을 해커톤 경험을 바탕으로 정리했습니다. Swagger API와 FastMCP를 활용해 서비스용 MCP tool을 빠르게 구현한 과정을 공유했습니다.
#MCP#LLM
57005분
AI Agent의 시대, 벤치마크는 어떻게 진화할까: τ-bench
AI 에이전트의 실무 적합성을 τ-bench로 재평가한 글입니다. 기존 벤치마크와 달리 대화, 정책, 멀티스텝 처리, 일관성까지 함께 봐야 한다고 설명했습니다.
#LLM#AI Agent
66005분
MCP와 AI Agent가 싸운다: 당신의 설계는 안전한가?
MCP 서버와 AI 에이전트의 역할을 명확히 구분해야 한다는 설계 원칙을 정리했습니다. 실행 통제와 감사 가능성을 위해 별도 보안 계층이 필요하다고 설명했습니다.
#MCP#AI Agent
21005분
MCP와 AI Agent가 싸운다: 당신의 설계는 안전한가?
MCP 서버와 AI 에이전트의 역할을 분리해 보안 설계 원칙을 설명했습니다. 실행 통제와 감사 가능성을 위해 MCP Agent PAM 같은 보완 계층의 필요성을 강조했습니다.
#MCP#AI Agent
16005분