팀장님이 QA 100번 시키길래 만들었습니다.
AI 태스크 QA를 자동화하기 위해 시나리오 생성, AI 사용자 대화, 평가, 개선 루프를 구성했습니다.외부 API 의존을 줄이고 이벤트 기반 처리와 캐싱을 적용해 반복 검증 비용과 수작업을 줄였습니다.
#LLM#agent
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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
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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
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SK바이오팜의 Agentic AI 기반 신약 개발 워크플로 자동화 도전기
SK바이오팜은 Agentic AI와 멀티 에이전트 협업으로 신약 후보물질 평가 워크플로를 자동화했습니다.기존 1주일 걸리던 과정을 1시간 이내로 줄이며 통합 리포트 기반 의사결정을 지원했습니다.
#LLM#AWS
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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
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![[에이닷 4.0 QE 여정2] SPeCTRA 2.0 - 제5원소 Memory](https://devocean.sk.com/thumnail/2025/9/4/2c31238f96a0283c54b6415ae64ca78f9ec066e2fad0730076c9bef80f3b1956.png)
[에이닷 4.0 QE 여정2] SPeCTRA 2.0 - 제5원소 Memory
SPeCTRA 2.0에 Memory를 제5원소로 포함한 배경과 의미를 정리했습니다. 시퀀스·페르소나·시간 기반 검증과 Memory Safety 전략까지 소개했습니다.
#LLM#Memory
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