Delivering the Future: 글로벌 해커톤 2025, 준비부터 운영까지
글로벌 해커톤 2025의 준비 과정과 운영 방식을 행사 기획, 기술 환경, 현지 운영 관점에서 소개했습니다.다양한 타임존과 규제를 조율하며 공통 기준과 협업 구조를 만든 사례를 정리했습니다.
#Kubernetes#GCP
27005분
필터 1
더 똑똑하고 효율적인 Kanana-2 오픈소스 공개
카카오가 Agentic AI 구현에 최적화된 언어모델 Kanana-2를 오픈소스로 공개했습니다. 자체 개발한 차세대 언어모델이라는 점을 강조했습니다.
#LLM#open source
116005분
Amazon Bedrock AgentCore Memory: 기억하는 AI 에이전트 만들기
Amazon Bedrock AgentCore Memory로 LLM의 Statelessness를 보완하는 기억 시스템을 소개했습니다. 단기·장기 기억, 자동 검색, 대화 분기를 통해 기억하는 AI 에이전트를 구현하는 방법을 설명했습니다.
#AWS#LLM
64005분
AWS re:Invent 2025 1부 : AI 에이전트 시대를 연 핵심 발표 정리
AWS re:Invent 2025의 핵심 키노트와 신규 발표를 정리한 글입니다. AI 인프라 확장과 에이전트 시대를 위한 AWS의 방향을 요약했습니다.
#AWS#LLM
69005분
안전은 기본, 비용 절감은 덤: 별도 가드레일이 필요한 이유
시스템 프롬프트에 안전 규칙을 몰아넣는 방식의 한계와 부작용을 설명했습니다. 별도 가드레일을 두면 안전성, 비용, 운영성을 함께 개선할 수 있다고 정리했습니다.
#LLM#prompt
75005분
AI와 대화하다 철학자를 만나다
AI와의 대화에서 의도와 결과의 간극을 줄이기 위해 Grice의 협력 원칙과 컨텍스트 엔지니어링을 연결해 설명했습니다. 명시적 전제를 늘려 AI의 오해를 줄이는 실용적 방법을 제안했습니다.
#LLM#Claude
62005분
Claude Code를 활용한 예측 가능한 바이브 코딩 전략
Claude Code 기반 바이브 코딩에서 발생하는 누락과 오해의 원인을 정리하고, 이를 줄이기 위한 컨텍스트 관리 전략을 설명했습니다. 작은 요청 분리, Plan 모드, Todo, 서브에이전트, CLAUDE.md 활용법을 제안했습니다.
#Claude Code#LLM
358005분
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#개발자#노트북#컴퓨터
Amazon Bedrock AgentCore Observability로 프로덕션 수준의 AI 에이전트 구축하기
Amazon Bedrock AgentCore Observability로 AI 에이전트의 동작, 비용, 지연시간을 프로덕션 수준에서 추적하는 방법을 소개했습니다. OpenTelemetry 기반 자동 계측과 트레이스 분석으로 디버깅과 비용 최적화를 돕습니다.
#AWS#Amazon Bedrock
68005분
숙소 후기를 읽지 않아도 되는 세계, AI로 만든 새로운 탐색 방식
AI로 숙소 후기를 요약·구조화해 탐색에 바로 쓸 수 있는 데이터로 전환했습니다. 사용자는 장문 리뷰를 읽지 않고도 핵심 정보를 빠르게 확인할 수 있게 되었습니다.
#LLM#Kafka
111005분
한 번 더 라포랩스를 선택한 이유: Product Builder
라포랩스 AX 팀 Product Builder 인턴이 합류 이유와 업무 경험을 공유했습니다. AI로 운영 비효율을 줄이고 전사 자동화를 확장하려는 방향을 소개했습니다.
#자동화#Product Builder
21005분
한국어와 이미지를 한 번에, 카카오의 멀티모달 임베딩 모델 개발기
한국어 텍스트와 이미지를 함께 처리하는 멀티모달 임베딩 모델 개발기를 소개했습니다. 자연어 기반 사진 검색과 유사 상품 추천 사례를 중심으로 설명했습니다.
#LLM#멀티모달
88005분
더욱 똑똑하게 답하며, 더욱 풍부한 감정표현을 향한 Kanana-o의 진화 과정
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#LLM#멀티모달
40005분