2025년 피지컬AI와 휴머노이드를 본격적으로 학습하면서 AI교육에 정부, 기업, 개인이 모두 학습하고 있는 시점에서 학습한 것을 정리하는 공간
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1. 상태 중심 아키텍처와 루프 엔지니어링 개념의 핵심 설계원칙 루프 엔지니어링 개념을 실무 환경에 소스 코드로 구현하기 위해서는 기존의 선형적(Linear) 프로그래밍 사고방식에서 완전히 탈피해야 한다. 우리가 만드는 시스템은 입력값이 들어오면 출력을 내고 끝나는 일방통행 도로가 아니라, 조건에 따라 끊임없이 뱅글뱅글 도는 로터리 교차로와 같기 때문이다. 이 교차로의 교통정리를 안전하게 수행하기 위해 가장 먼저 이해해야 하는 … 더 읽기
1. 프롬프트 엔지니어링 차이점 이해를 위한 첫걸음 생성형 AI 시대가 도래하면서 인류는 인공지능과 대화하는 새로운 기술에 직면하게 되었다. 대다수의 사용자가 인공지능 모델에게 명령어를 내리는 방식을 두고 프롬프트 엔지니어링 기술이라 일컫는다. 하지만 이 방식은 거대한 거인의 귀에 대고 한 번에 똑바른 명령을 내리기를 기도하는 것과 다름없다는 것이다. 프롬프트 엔지니어링 차이점을 명확히 이해하기 위해서는 이것이 단발성 호흡에 … 더 읽기
1. 직무별 LLM 제어 프레임워크: 리더가 아닌 ‘실행자’로 배치하기 대형 언어 모델(LLM)을 업무에 도입할 때 가장 자주 범하는 실수는 인공지능에게 방향성을 정해달라고 요청하는 것임. 인공지능에게 추상적인 고민을 맡기면 돌아오는 것은 어디선가 본 듯한 원론적인 답변뿐임. 모든 직무에서 인공지능의 효용을 극대화하기 위해서는 ‘인간이 방향과 원본 맥락(Context)을 제공하고, 인공지능은 이를 규칙에 맞게 가공·검증·변환(Execute)하는 구조’를 만드는 것이 핵심임. … 더 읽기
1. LLM 전문가가 웹 UI 대신 API를 고집하는 현실적인 까닭 10년 넘게 인공지능과 텍스트 생성 기술을 연구해 온 유명 데이터 사이언티스트가 실제 일상 및 업무 환경에서는 대화형 인공지능 서비스인 ChatGPT나 Claude의 일반 웹 화면을 자주 사용하지 않는다고 발표했음. 이러한 현상은 언뜻 이해하기 어려울 수 있으나, 기술의 내부 동작 원리와 한계를 누구보다 깊이 이해하고 있는 전문가일수록 … 더 읽기
1. 왜 우리는 LLM에게 기대하고 실망하는가를 반복하는가? 대형 언어 모델(LLM)을 처음 접한 사용자들은 누구나 한 번쯤 감탄과 경악을 경험함. “내가 대충 던진 짧은 질문을 어떻게 이렇게 완벽하게 알아듣지?”, “이 난해한 코드를 순식간에 작성해 내다니 놀랍다”라는 반응이 대표적임. 그러나 얼마 지나지 않아 완전히 동일한 모델이 초등학생도 틀리지 않을 단순한 사실관계를 틀리거나, 어처구니없는 거짓말을 능청스럽게 늘어놓는 모습을 … 더 읽기
1. 왜 현대 IT 기업은 DORA 메트릭스 다음 단계를 고심하는가 1부에서 다룬 구글 DORA(DevOps Research and Assessment)의 4대 핵심 지표와 2부에서 살펴본 DORA의 현실적 한계 및 부작용을 통해, 우리는 한 가지 명확한 진실을 깨달을 수 있었다. DORA 메트릭스는 소프트웨어 ‘전달 파이프라인’이라는 기계적 시스템의 건강 상태를 파악하는 데에는 최상의 도구이지만, 그 시스템 안에서 직접 코드를 작성하고 … 더 읽기
1. 왜 DORA 메트릭스 맹신은 위험한 부작용을 낳는가 1부에서는 구글 DORA(DevOps Research and Assessment) 연구팀이 정립한 4대 골든 메트릭스(배포 빈도, 변경 리드 타임, 변경 실패율, 서비스 복구 시간)의 개념과, 속도 및 안정성을 동시에 달성하는 엔지니어링 조직의 성공 방정식을 다루었다. DORA 지표는 오랜 시간 동안 직관이나 추측에 머물러 있던 소프트웨어 개발 효율성을 객관적인 숫자로 시각화했다는 점에서 … 더 읽기
1. 왜 전 세계 개발팀은 DORA 메트릭스 4가지 지표에 열광하는가 현대 소프트웨어 공학 분야에서 개발 생산성을 객관적이고 과학적으로 측정하는 작업은 가장 까다로운 난제 중 하나로 꼽힌다. 과거 수많은 IT 기업의 관리자들은 개발자의 역량과 생산성을 평가하기 위해 단순한 숫자에 의존하곤 했다. 대표적인 예가 바로 작성한 코드의 라인 수(Lines of Code)를 집계하거나, 일정 기간 동안 처리한 지라(Jira) … 더 읽기
1. 왜 전 세계 개발팀은 구글 DORA 메트릭스 지표에 주목하는가 소프트웨어 개발 프로세스를 객관적으로 측정하는 것은 오랜 시간 동안 수많은 기술 리더들의 고민거리였다. 과거의 관리자들은 개발자의 생산성을 측정하기 위해 단순히 작성한 코드의 라인 수(Lines of Code)를 세거나, 완료한 지라(Jira) 티켓의 개수를 집계하곤 했다. 하지만 이러한 방식은 치명적인 부작용을 낳았다. 개발자들은 평가를 잘 받기 위해 의미 … 더 읽기
3편의 시리즈를 연이어 관통하며 단일 모델이 가진 태생적 지능 한계를 극복하고 모델 의존성을 혁신적으로 줄여주는 에이전트 하네스 구조의 기본 설계 원칙부터 실제 구동 가능한 파이썬 구현체까지 아주 긴밀하게 살펴보았다. 단일 에이전트 파이프라인 위에 얹어진 하네스 레이어 하나만 제대로 확보해도 기업이 체감하는 API 비용 절감과 품질 개선 효과는 상상을 초월할 정도로 거대하지만, 인공지능 엔지니어링 기술의 발전 … 더 읽기
