[카테고리:] IT
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바이브 코딩: 개발자에게 혁신인가? 위협인가?
바이브 코딩(Vibe Coding)이란? 바이브 코딩은 대규모 언어 모델(LLM)과 같은 인공지능(AI)을 활용해 자연어 프롬프트(명령어)를 입력하면 AI가 직접 코드를 생성하는 새로운 프로그래밍 방식입니다. 즉, 프로그래머가 일일이 코드를 작성하는 대신, AI가 코드를 만들어내면 사용자는 이를 테스트하고 수정하며 가이드하는 역할을 맡습니다. 이 과정에서 사용자는 코드를 완벽히 이해하지 못해도 AI가 생성한 코드를 활용할 수 있다는 점이 특징입니다 바이브 코딩의 용어는…
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Anthropic, 차세대 AI 모델 Claude 4 공개 – 코딩과 추론 능력의 새로운 기준 제시
Anthropic이 차세대 AI 모델인 Claude Opus 4와 Claude Sonnet 4를 정식 발표했습니다. 이번 새로운 모델은 코딩, 고급 추론 및 AI 에이전트 분야에서 새로운 표준을 제시하며 기존 모델들의 한계를 뛰어넘는 성능을 보여주고 있습니다. Claude 4 시리즈의 주요 특징 Claude Opus 4는 세계 최고의 코딩 모델로 소개되었으며, 복잡하고 장시간 실행되는 작업과 에이전트 워크플로우에서 지속적인 성능을 발휘합니다. 특히…
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FastAPI-MCP: FastAPI 서버를 MCP Server로 간단하게 전환하는 라이브러리
데이터 제어를 위한 백엔드 시스템으로 Python과 FastAPI를 통해 구현하였다면, Model Context Protocol(MCP) 서버로 변환해주는 강력한 라이브러리인 FastAPI-MCP에 대해 알아보겠습니다. FastAPI-MCP란 무엇인가? FastAPI-MCP는 FastAPI로 작성된 API 서버의 모든 엔드포인트를 MCP 도구(tool)로 자동 변환해주는 라이브러리입니다. Model Context Protocol(MCP)은 Claude, Cursor와 같은 AI 도구들과 쉽게 통합되도록 고안된 프로토콜로, 이를 통해 여러분의 API를 AI 모델이 직접 활용할 수 있게…
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구글 I/O 2025 발표: AI 혁신과 개발자 생태계의 미래
구글이 최근 개최한 연례 개발자 컨퍼런스 ‘구글 I/O 2025’에서는 구글의 다양한 플랫폼과 Google DeepMind의 최신 AI 모델을 활용한 혁신적인 기술들이 대거 공개되었습니다. 이번 행사에서는 특히 Gemini를 중심으로 한 AI 기술의 발전과 개발자 경험 향상에 초점을 맞추었습니다. 1. Gemini 2.5와 AI 혁신 2. AI 모드 검색과 구글 서비스 통합 3. 차세대 AI 비서와 XR(확장현실) 4. 개발자…
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Long Context 처리를 위한 효율적인 방법: Recursive Abstractive Processing for Tree-Organized Retrieval (RAPTOR)
RAG 시스템 구축을 하면서 데이터를 벡터 스토어로 저장을 할때, 일정 길이로 청킹을 해서 임베딩후 저장을 하다보니, 검색을 통해서 검출된 문서 자체가 검색과 밀접한 관련이 있는 단어들만 나오게 됩니다. 결국 그 안에서 답변이 이루어 지기 떄문에 단편적인 질문에 따른 결과는 만족스럽더라도, 전체적인 맥락에 대한 이해가 요구되는 질문에는 그렇지 못합니다. 예를 들자면, 신데렐라가 어려서 부모님을 잃고, 자매로…
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AG-UI: AI 에이전트와 사용자 간 상호작용을 위한 새로운 프로토콜
AI 에이전트 기술이 빠르게 발전하면서 이를 실제 서비스에 도입하려는 시도가 늘고 있습니다. 그러나 이러한 에이전트를 사용자 인터페이스(UI)와 자연스럽게 통합하는 표준화된 방식이 부족했던 것이 현실입니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 CopilotKit이 새롭게 공개한 ‘AG-UI(Agent-User Interaction Protocol)’는 AI 에이전트와 사용자 간의 상호작용을 위한 새로운 표준을 제시합니다. AG-UI란 무엇인가? AG-UI는 ‘에이전트-사용자 상호작용 프로토콜(AGent-User Interaction Protocol)’의 약자로, 다양한 에이전트 백엔드와…
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Human In The Loop(HITL): AI 시스템과 인간의 협력적 접근
인공지능(AI) 기술이 발전함에 따라 완전 자동화된 시스템에 대한 기대가 높아지고 있습니다. 그러나 현실에서는 AI의 한계를 인정하고 인간의 전문성을 결합한 ‘Human In The Loop(HITL)’ 접근법이 중요한 패러다임으로 자리 잡고 있습니다. 이 글에서는 HITL의 정의, 작동 원리, 활용 분야 및 Active Learning과의 차이점을 자세히 살펴보겠습니다. HITL의 정의 Human In The Loop(HITL)는 AI 시스템의 의사결정 과정에 인간이 적극적으로…
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Stackoverflow는 LLM이 망하게 만들었나?
최근 커뮤니티 글 중에서 stackoverflow에 쇠퇴에 대해서 다룬 글을 보았습니다. 사실 언젠가 부터 코드에 대한 문제 해결을 위해 검색엔진을 이용하지 않는 것들이 거의 습관처럼 되어버렸기 때문에 그 의견에는 동의하는 생각을 가지고 있었습니다. 이것은 2008년 부터 2024년까지 Stackoverflow의 월별 질문수를 정리한 데이터가 공개되었습니다. 아마도 코드를 접하는 사람이라면, stackoverflow의 도움을 한번도 받지 않은 사람은 없을 것 입니다.…
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크로스 모달(Cross Modal)과 멀티 모달(Multi Modal): 개념, 응용사례 및 차이점
인공지능 기술 중 데이터 형태를 처리하는 방식에 따라, 크로스 모달(Cross Modal)과 멀티 모달(Multi Modal) 으로 나뉠수 있습니다. 이 두 개념은 비슷해 보이지만 중요한 차이점이 있습니다. 이번 글에서는 각 개념의 정의, 응용사례, 그리고 두 접근법의 주요 차이점에 대해 알아보겠습니다. 멀티 모달(Multi Modal)이란? 멀티 모달은 여러 종류의 데이터 형식(모달리티)을 동시에 처리하고 학습하는 AI 접근 방식입니다. 텍스트, 이미지,…