IUI 2025 참관기: AI의 지속성과 인간 중심의 AI에 대해서
IUI 2025에서 인간 중심 AI와 지속가능성의 주요 논의를 정리했습니다. AI는 인간을 대체하기보다 강화하고 협력해야 한다는 메시지를 강조했습니다.
#LLM#HCI
55005분
필터 1
비개발자가 AI 기술과 만나는 방법 : Vibe-coding 도구
비개발자가 Vibe-coding 도구로 AI 기술을 실험하고 프로토타입을 만드는 방법을 정리했습니다. 다만 데이터 손실과 프롬프트 무시 같은 한계가 있어 백업과 검토가 필요했습니다.
#LLM#Cursor
83005분
생성형 AI, 일하는 방식에 어떻게 내재화될까?
생성형 AI를 업무에 내재화하는 과정을 단계별로 정리하고, 개발자 위치별 역할을 제안했습니다. 개인 활용을 넘어 조직 문화와 제도로 확산하려면 One Team 협력이 필요하다고 강조했습니다.
#LLM#Python
62005분
LangExtract: LLM 기반 비정형 데이터 추출을 위한 오픈소스 라이브러리
비정형 텍스트에서 구조화된 정보를 추출하는 LangExtract를 소개했습니다. 소스 그라운딩과 스키마 강제로 신뢰성과 재현 가능성을 높였습니다.
#LLM#Python
74005분
Amazon Nova Premier와 에이전트 워크플로우를 활용한 코드 마이그레이션 간소화
Amazon Nova Premier와 Strands Agents로 C 코드를 Java/Spring으로 마이그레이션하는 멀티 에이전트 워크플로우를 소개했습니다. 토큰 제한 대응과 반복 검증, DBIO의 MyBatis 전환까지 함께 다뤘습니다.
#Amazon Bedrock#LLM
33005분
LLMOps로 확장하는 AI플랫폼 2.0
AI플랫폼 2.0에서 LLMOps를 지원하기 위한 운영 과제와 대응 방안을 정리했습니다. Studio, SDK, API Gateway, Labs를 중심으로 프롬프트 관리와 관측성, 보안을 강화했습니다.
#LLM#MLOps
30005분
A2A 튜토리얼 코드 톺아보기
구글의 A2A 프로토콜과 공식 튜토리얼 코드를 바탕으로 서버·클라이언트 구조를 살펴보았습니다. LangChain 에이전트를 A2A로 노출하고 호출하는 흐름도 함께 정리했습니다.
#A2A#LLM
73005분
[Hands-On] Amazon Bedrock AgentCore를 사용한 Strands 에이전트 배포
Amazon Bedrock AgentCore로 Strands 에이전트를 배포하고 운영하는 실습 과정을 다뤘습니다. 로컬 테스트부터 클라우드 배포, 호출, 모니터링까지의 흐름을 정리했습니다.
#AWS#Python
55005분
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#개발자#노트북#컴퓨터
BTS, Bunker Trading System : 정유사 최초의 AI 챗봇 기반 해상유 마케팅 시스템
정유사 최초의 AI 챗봇 기반 해상유 마케팅 시스템 BTS를 소개했습니다. 해상유 거래 전 과정을 디지털화해 효율을 높이고, AI로 고도화를 추진하고 있습니다.
#chatbot#LLM
46005분
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
AI와 디지털 광고의 새로운 협력 모델 - Part 2. 효율적인 광고 제작을 위한 레이아웃 생성 기술
효율적인 광고 제작을 위한 레이아웃 생성 기술을 주요 방식별로 정리했습니다. 각 모델의 장점과 한계를 비교하며 실전 선택 기준도 함께 제시했습니다.
#LLM#Transformer
41005분
당근만의 AI 경험을 나눔해요 『요즘 당근 AI 개발』 출간
당근이 AI 활용 경험을 정리한 책 『요즘 당근 AI 개발』을 출간했습니다. 실험적 시도부터 운영 자동화와 플랫폼 구축까지의 실무 경험을 담았습니다.
#LLM#prompt
288005분