Context Window 한계를 넘어서 – Deep Insight 개발 여정으로 배우는 Context Engineering 실전 기법
프로덕션급 Multi-Agent 시스템에서 Context Window 한계를 넘기 위한 4계층 Context Engineering 기법을 소개했습니다. 멀티 에이전트 격리, 프롬프트 제어, 파일 외부화, 검증과 안전장치로 품질과 비용을 함께 다뤘습니다.
#LLM#prompt
78005분
필터 1
클라우드 환경에서의 비디오 인텔리전스 구현 : TwelveLabs로 시작하는 AI 영상 분석 5부 – 비디오 임베딩을 위한 Vector DB 비교
TwelveLabs Marengo 3.0 비디오 임베딩을 AWS에서 저장·검색하는 두 벡터 DB를 비교했습니다. OpenSearch Serverless와 S3 Vectors의 성능, 비용, 활용 시점을 정리했습니다.
#AWS#OpenSearch Serverless
38005분
Astronomer Agents, Airflow를 쓰는 방식을 바꿔버릴 도구
Astronomer Agents는 Airflow API와 로그를 활용해 Dag 개발, 테스트, 디버깅을 돕는 AI 도구입니다. 또한 마이그레이션과 데이터 분석까지 지원해 운영 효율을 높였습니다.
#Airflow#LLM
67005분
뮤직큐-나의 최애를 소개합니다! | Jane
드
· 2026년 2월 25일뮤직큐-나의 최애를 소개합니다! | Jane
드림어스컴퍼니 V컬러링팀 Jane의 음악 취향과 플레이리스트를 소개한 인터뷰입니다. 아시아 아티스트 중심의 편안한 곡들과 콘텐츠 운영 이야기를 함께 담았습니다.
#SQL#Python
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![[공모전 후기] Dev Agent, kt cloud의 업무 방식을 혁신하다](https://img1.daumcdn.net/thumb/R800x0/?scode=mtistory2&fname=https%3A%2F%2Fblog.kakaocdn.net%2Fdna%2FzjlQO%2FdJMcagEzh24%2FAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAEioAI8KsQGGwXAQO1kmX3B8otsnCVAci2469Favr823%2Fimg.png%3Fcredential%3DyqXZFxpELC7KVnFOS48ylbz2pIh7yKj8%26expires%3D1772290799%26allow_ip%3D%26allow_referer%3D%26signature%3DQWUP%252BmRnehyhuVyFp3exVPXmlIo%253D)
[공모전 후기] Dev Agent, kt cloud의 업무 방식을 혁신하다
kt cloud가 사내 공모전에서 Dev Agent 활용 사례를 공유했습니다. 기획부터 구현까지 AI를 적용해 업무 효율과 프로세스 고도화를 확인했습니다.
#Cursor#ChatGPT
28005분
추측이 아닌 데이터로: 3개 서비스 27개 SLO와 54개 모니터를 설정하고 배포 자동화까지 구축한 2주의 집중 작업
추측이 아닌 데이터로: 3개 서비스 27개 SLO와 54개 모니터를 설정하고 배포 자동화까지 구축한 2주의 집중 작업
3개 서비스에 맞는 SLO와 모니터를 데이터 기반으로 표준화하고, 배포 중 Error Budget이 소진되지 않도록 자동화했습니다. 오탐을 줄이고 실제 비즈니스 실패를 더 정확히 탐지하는 운영 체계를 구축했습니다.
#SRE#SLO
17005분
Ralph Loop, OpenClaw - 새로운건 없었다
Ralph Loop, OpenClaw - 새로운건 없었다
에이전트 루프는 새로운 이론보다 기존 반복문과 상태 관리 패턴의 재조합에 가깝다고 정리했습니다. 채널톡은 질문 응답용 Loop와 액션 처리용 Task를 분리해 종료 조건과 안전성을 보강했습니다.
#LLM#RAG
0005분
Ralph Loop, OpenClaw - 새로운건 없었다
에이전트 루프를 Ralph Loop, OpenClaw 사례로 살펴보며 반복과 종료 설계의 중요성을 정리했습니다. 질문 응답과 작업 처리를 분리하고, maxTurns 같은 안전장치를 두는 접근을 제안했습니다.
#LLM#RAG
10005분
나만의 맞춤법 검사기 만들기: 개발 과정과 노하우 공유
한컴오피스 맞춤법 검사기 자체 개발을 검토한 하이브리드 교정 프로젝트를 소개했습니다. 규칙 기반 교정과 KoBART, 검증 필터로 과교정을 줄이는 과정을 공유했습니다.
#Python#LLM
118005분
테스트 데이터 생성, 버튼 하나로 만들기까지
이커머스 QA에서 테스트 데이터 생성 시간을 줄이기 위해 기존 E2E 대시보드에 상태 생성 버튼을 추가했습니다.\n주문 API를 조합해 원하는 주문 상태를 빠르게 만들고, QA는 테스트 설계와 리스크 판단에 더 집중하게 되었습니다.
#test#자동화
74005분
CrewAI 프레임워크를 활용한 AI 에이전트 개발
CrewAI로 AI 에이전트 프로젝트를 구성하고, 역할과 작업을 YAML로 분리해 자동 보고서 생성 흐름을 만들었습니다. `main.py`에서 토픽을 넘겨 실행하면 한글 AI 트렌드 리포트를 생성하도록 구성했습니다.
#CrewAI#Python
72005분
Strands Agent SOPs 소개 – AI 에이전트를 위한 자연어 워크플로우
AI 에이전트 워크플로우를 자연어 SOP로 표준화하는 Strands Agent SOPs를 소개했습니다.\n제어와 유연성의 균형, 체이닝, MCP·Claude Skills 연동 예시를 설명했습니다.
#LLM#prompt
52005분