반응형 전체 글212 AI 코딩 에이전트 시대, 낯선 용어를 정복하는 PDCA 사이클 1. Plan (계획): 입력과 맥락 설계작업을 시작하기 전, AI가 무엇을 해야 할지 정의하고 필요한 자료를 책상 위에 올려두는 단계입니다. * Context Engineering: 작업에 필요한 모든 정보(지시문, 파일, 메모리)를 어떤 순서로 배치할지 설계합니다. * Intent & Skill: 사용자의 의도를 파악하고, 그 일을 해결할 특수한 '기술 묶음'을 로드합니다. * Progressive Disclosure: 처음부터 모든 정보를 주지 않고, 계획이 구체화됨에 따라 정보를 추가로 노출합니다.2. Do (실행): 에이전트 구조와 협업수립된 계획에 따라 실제로 코드를 짜고 작업을 수행하는 단계입니다. * Multi-agents & Swarm: 혼자 하기 벅찬 일은 하위 에이전트(Subagent.. 2026. 3. 11. 가트너 보고서 만들기 프롬프트 가트너 보고서 생성용 프롬프트 예시"You are a Senior Research Vice President at Gartner, specializing in emerging technologies and strategic planning.Your goal is to produce a high-impact, executive-level market analysis report based on public data, current signals, and logical synthesis.For each request, adhere to these professional standards:1. Strategic Planning Assumptions: Start with 2-3 bold, data-driven .. 2026. 2. 27. 에이전트 성능의 80%는 모델이 아니라 '맥락'에 있다: GitHub 1만 스타 스킬셋 정복기 에이전트 성능의 80%는 모델이 아니라 '맥락'에 있다: GitHub 1만 스타 스킬셋 정복기최근 GitHub에서 뜨거운 반응을 얻고 있는 [Agent Skills for Context Engineering] 저장소를 뜯어봤습니다. 300개가 넘는 에이전트 실패 로그를 분석한 결과, 범인은 모델의 지능이 아니라 '오염되고 무질서한 맥락(Context)'이었습니다.단순히 프롬프트를 고치는 수준을 넘어, 에이전트의 작업 환경을 혁명적으로 개선하는 5가지 핵심 원리와 실전 구축법을 공유합니다.💡 1. 5가지 핵심 원칙: "지능보다 환경이 먼저다"① 정보 밀도의 법칙: 뚱뚱한 서류보다 요약 포스트잇토큰을 많이 넣는다고 좋은 게 아닙니다. AI도 사람처럼 중간 내용을 흘리는 'U자 커브' 현상을 겪습니다. 12.. 2026. 2. 27. 오디오계의 Ollama ‘Voicebox’ 최근 오픈소스 씬에서 화제가 되고 있는 Voicebox는 "오디오계의 Ollama"를 지향하는 강력한 로컬 음성 합성 스튜디오입니다.사용자가 언급하신 정보와 최신 기술 동향을 바탕으로, 이 툴의 주요 장점과 구체적인 활용 방안을 정리해 드립니다.📋 Voicebox의 주요 장점Voicebox가 기존 클라우드 서비스(ElevenLabs 등)와 차별화되는 지점은 '완전한 로컬 제어'와 '스튜디오급 편집 기능'의 결합입니다.1. 절대적인 프라이버시 및 오프라인 작동• 데이터 주권: 음성 샘플이나 생성된 오디오가 외부 서버로 전송되지 않습니다. 기업의 기밀 회의 자료나 민감한 개인의 목소리를 다룰 때 최적입니다.• 무제한 사용: 구독료나 글자 수 제한 없이 PC 성능이 허락하는 한 무한정 생성 가능합니다.2. .. 2026. 2. 26. AI 엔지니어가 반드시 알아야 할 RAG 아키텍처 8가지 최근 LLM(대규모 언어 모델)의 한계를 극복하기 위한 핵심 기술로 RAG(Retrieval-Augmented Generation)가 주목받고 있습니다. 단순히 모델의 지식에만 의존하는 것이 아니라, 외부 데이터를 검색하여 답변의 정확도와 신뢰성을 높이는 기술이죠.이번 포스팅에서는 RAG의 기본 정의부터 상황별로 선택할 수 있는 8가지 심화 아키텍처를 소개합니다.1. RAG란 무엇인가?📘 정의RAG(검색 증강 생성)는 LLM이 답변을 생성하기 전, 신뢰할 수 있는 외부 지식 베이스에서 관련 정보를 먼저 검색(Retrieval)하고, 그 내용을 참고하여 답변을 생성(Generation)하는 기술입니다.✨ 주요 특징• 최신성: 학습 데이터 커트라인 이후의 실시간 정보나 내부 문서를 반영할 수 있습니다.• .. 2026. 2. 25. [오픈 소스] 스스로 과업을 쪼개고 실행하는 에이전트, ROMA의 구조와 특징 ROMA(Recursive Open Meta-Agents)는 복잡한 과업을 하위 과업으로 쪼개고 이를 재귀적으로 해결하는 계층적 에이전트 프레임워크입니다. 단순히 명령을 수행하는 것을 넘어, 에이전트가 스스로 "이 문제를 더 잘게 나눌 수 있는가?"를 고민하게 만드는 구조죠.ROMA의 핵심 장점과 활용 방안을 정리해 드립니다.1. ROMA의 주요 장점ROMA의 가장 큰 특징은 '분할 정복(Divide and Conquer)' 전략을 자동화했다는 점입니다. * 복잡성 관리 (Scalability): 거대한 프로젝트를 한 번에 처리하려다 발생하는 LLM의 '기억력 감퇴'나 '환각 현상'을 줄여줍니다. 작업을 원자(Atomic) 단위로 쪼개기 때문에 각 단계의 정확도가 높습니다. * 유연한 재귀 구조: 하위 .. 2026. 2. 25. 이전 1 2 3 4 ··· 36 다음 반응형