

멀티모달 LLM을 활용한 Computer Use Agent를 알아보자!
멀티모달 LLM과 AI Agent 흐름을 바탕으로 Computer Use Agent의 개념과 연구 사례를 정리했습니다. 웹 UI 조작과 자동화 가능성을 중심으로 WebShop, LiteWebAgent, AgentQ를 소개했습니다.
새로운 기술 블로그가 추가되었어요


멀티모달 LLM과 AI Agent 흐름을 바탕으로 Computer Use Agent의 개념과 연구 사례를 정리했습니다. 웹 UI 조작과 자동화 가능성을 중심으로 WebShop, LiteWebAgent, AgentQ를 소개했습니다.


조직에서 AI 코딩 솔루션을 도입할 때는 성능보다 보안, 비용, 통합성을 먼저 검토해야 했습니다. 파일럿으로 검증한 뒤 팀 환경에 맞는 도구를 단계적으로 확산하는 접근이 중요했습니다.

GDPR 비용 절감을 위해 데이터 구조를 변경하고 AWS EMR 클러스터를 최적화한 경험을 다뤘습니다. 비용 발생 구조를 줄이기 위한 대응 사례를 공유했습니다.


Claude Code의 Plan Mode를 소개하며, 코딩 전에 계획과 분석을 먼저 수행하는 개발 방식을 설명했습니다. 스펙 파일, 메타 프롬프팅, 사고 레벨 활용으로 더 체계적인 구현을 돕는 방법을 정리했습니다.


Claude Code의 Plan Mode로 코드 작성 전에 분석과 계획을 먼저 세우는 방법을 소개했습니다. 스펙 파일, 메타 프롬프팅, 사고 레벨을 활용한 실전 프롬프트 전략도 다뤘습니다.


분산환경의 메시지 신뢰성과 인가 성능을 동시에 해결하기 위해 구조를 분리한 사례를 소개했습니다. 모든 요청의 권한 체크를 평균 7ms 이내로 처리하도록 설계했습니다.


결제 도메인의 오류 처리를 위해 sealed class를 검토한 뒤 Arrow의 Either를 도입한 과정을 정리했습니다. 트랜잭션, 캐시, 예외 처리와의 충돌을 피하기 위해 계층별 경계도 함께 설계했습니다.

금융 용어를 AI가 쉽게 설명하고 관련 상품까지 추천하는 사전 서비스를 만들었습니다. 응답 지연은 캐싱으로 줄이고, 프롬프트 구조화를 통해 원하는 형식의 답변을 유도했습니다.

AI 코딩 도구의 결제 연동 정확도를 높이기 위해 토스페이먼츠가 MCP 서버를 구현한 과정을 공유했습니다. 문서 청크화와 BM25 검색으로 맥락을 제공해 Hallucination을 줄이고 연동 품질을 개선했습니다.


Kubernetes GitOps에서 Secret을 안전하게 다루기 위해 SealedSecret 활용 방안을 소개했습니다. 암호화 저장과 클러스터 복호화로 보안과 운영 효율을 함께 확보하는 방법을 설명했습니다.


Co-STORM은 여러 AI 에이전트의 협력적 담화를 통해 사용자가 미지의 정보를 발견하도록 돕는 정보 탐색 시스템을 소개했습니다. 평가에서는 기존 검색 엔진과 RAG 기반 방식보다 깊이와 참신성에서 더 좋은 결과를 보였습니다.

LY Corporation이 Tech-Verse 2025 테크 컨퍼런스를 개최한다고 안내했습니다. AI와 보안을 포함한 127개 세션을 온라인으로 무료 등록 후 참여할 수 있습니다.