
레거시 프로젝트에서 AI 드리븐 프로젝트로 전환, AX 로드맵
레거시 프로젝트를 AI 드리븐 프로젝트로 전환하기 위한 AX 4단계 로드맵을 소개했습니다. 보안 기반부터 리뷰 자동화까지 단계적으로 확장하는 방법과 KPI를 함께 정리했습니다.

레거시 프로젝트를 AI 드리븐 프로젝트로 전환하기 위한 AX 4단계 로드맵을 소개했습니다. 보안 기반부터 리뷰 자동화까지 단계적으로 확장하는 방법과 KPI를 함께 정리했습니다.

Claude Code에 TDD를 붙이기 위해 7개 서브에이전트와 하네스를 구축한 과정을 정리했습니다. 반복 실패를 회귀 평가와 훅으로 통제하고, 대시보드로 운영 가시성까지 높였습니다.

아임웹이 기술 블로그를 새로 런칭하며 외부 플랫폼의 한계를 보완하고 자체 도메인 기반 구조를 만들었습니다. 또한 운영 설정, 작성 가이드, 외부 접점까지 함께 정비해 기술 조직의 포트폴리오로 삼았습니다.


AI 에이전트의 조용한 실패를 잡기 위한 에이전트 옵저버빌리티 개념과 APM·LLM 옵저버빌리티와의 차이를 정리했습니다. Langfuse와 Gemini로 PR 리뷰 에이전트를 추적·평가하는 실습과 운영 시 유의사항도 다뤘습니다.


일성아이에스가 비개발 직군 중심의 AI Agent 해커톤을 진행한 현장을 소개했습니다. 가비아 AWS가 MCP 연동과 Amazon Quick 교육, 실습 지원으로 현업의 AI 구현을 도왔습니다.


AWS 공간 데이터 관리로 건물 검사 결과를 공간 참조 데이터로 구조화하는 방법을 소개했습니다. 이미지와 메타데이터, 추론 결과를 연결해 장기 보존과 재분석 가능성을 높였습니다.
![[의존성의 방향을 따라 2/5] 의존 그래프를 읽는 Planner](https://cdn.sanity.io/images/v31psllp/production/cfc2fee7bc9a333e841c5c5cf5cc07721137979c-1684x1030.png)

레포 간 의존성을 그래프로 읽어 안전한 변경 순서와 전파 방향을 계산하는 Planner를 설명했습니다. 변경 유형에 따라 upstream-first, downstream-first, 병렬 계획이 달라지는 점을 다뤘습니다.
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안드로이드 빌드 대기 시간을 줄이기 위해 N3R과 GitHub ARC를 결합한 운영 경험을 공유했습니다. 사내망 제약 환경에서 동적 할당과 다층 캐시로 CI/CD 병목을 완화한 사례입니다.


사내 AI Agent 에이봇을 조직의 업무 인프라로 만든 사례를 소개했습니다. 오케스트레이터, 서브에이전트, Eval, 권한 제어로 실제 업무 적용과 확장을 다뤘습니다.


Amazon Braket에서 양자-고전 하이브리드 잡을 생성하고 실행하는 방법을 소개했습니다. 콘솔 기반과 코드 기반의 차이, 런타임과 디바이스 선택 흐름도 함께 설명했습니다.

얼굴인식 기술의 발전사를 60년 흐름으로 정리하고 페이스페이의 결제 적용을 소개했습니다. 에지·클라우드 구조, 보안, 안티스푸핑, 성능 검증과 서비스 성장도 함께 다뤘습니다.

에이전틱 AI 생태계 확산을 위한 MCP Player 10 성료 소식을 다뤘습니다. 세부 기술보다는 이벤트 결과와 다음 계획 안내가 중심입니다.