Jev AI란 무엇인가?

우리가 이제까지 AI를 사용하는 패턴을 보면 질문에 답하고, 글을 쓰고, 코드를 만들어주는 것이 떠오른다. ChatGPT나 Claude 같은 LLM은 사람과 대화하는데 매우 강하다. 그러나 소프트웨어는 항상 대화가 필요한 것은 아니다. ...

Read more

Meta의 Project OT(Organization Transformation)

AI가 코드를 작성하고, 자료를 정리하고, 복잡한 업무까지 처리하는 모습을 보면 예전에는 열 명이 필요했던 일을 이제 서너 명이 할 수 있지 않을까?라는 생각이 든다. Meta의 Project OT는 이런 기대를 실제 조직 운영에 적용하려던 계획이었다...

Read more

OpenAI 에이전트는 왜 위키에 글을 남겼을까?

AI에게 자료 조사를 맡기는 일이 점점 많아지고 있다. 하지만 AI가 단순히 질문에 답하는 수준을 넘어, 웹사이트를 읽고 도구를 사용하며 다른 에이전트와 정보를 주고받기 시작한다면? 최근 공개된 DseWiki 사건은 이 문제를 잘 보여준...

Read more

MCP와 Local LLM을 활용한 개인 정보 우선 AI 에이전트 구축 예시

Hybrid(Local + Cloud) LLM에 대해 궁금증이 있어서 관련 자료를 찾던 중, 의료 기관에서 AI를 도입하는 흥미로운 글을 발견하여 여기에 정리해본다. AI가 진료 기록을 요약해주고, 혈액 검사 수치를 풀어서 설명해 준다면...

Read more

Terminal User Interface

웹 브라우저 기반 화면과 무거운 일렉트론(Electron) 애플리케이션이 지배하던 소프트웨어 생태계에 정적이 깨지고 있다. 최근 개발자 커뮤니티를 중심으로 빠르고, 가벼우며, 키보드 중심으로 동작하는 TUI(Terminal User Int...

Read more

우버 이츠는 셀프 튜닝 AI 다중 에이전트를 어떻게 활용하는가?

우버 이츠(Uber Eats)는 10,000개 이상의 도시에서 수백만 장의 음식 사진을 처리한다. 문제는 많은 식당의 메뉴 사진 품질이 낮다는 점이다. 어두운 조명, 낮은 해상도 등은 고객의 선택을 피해간다. 그렇다고 AI로 사진을 고치면...

Read more

AI를 천재 인턴처럼 대하세요.

AI 코딩 에이전트에 대해 오해하는 부분이 있다. 마치 오래된 경력의 베테랑 엔지니어처럼 일할 거라고 기대하는 것이다. 현실에서는 '베테랑' 보다는 '천재 인턴'에 가깝다. 팀에 합류한 천재 인턴에 대해서 상...

Read more