ai-architecture 태그 문서 615개 | 우성짱의 문서

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#ai-architecture

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총 615건 중 265-288건

I Don''t Prompt AI Anymore. I Do LOOPING.

YouTube2026년 6월 17일

I Don''t Prompt AI Anymore. I Do LOOPING.

Prompt AI를 매번 반복하는 방식보다, 목표·검증·수정이 이어지는 LOOPING 설계가 AI 개발 워크플로의 핵심으로 떠오르고 있다는 메시지다.

Build In Public

#explainer #agent-systems #core-thesis #anthropic-model-roadmap

Agent Engineering: A New Discipline

Article2026년 6월 16일

Agent Engineering: A New Discipline

에이전트 엔지니어링은 예측 불가능한 LLM 에이전트를 실제 운영 환경에서 신뢰할 수 있게 만들기 위해 구축, 테스트, 배포, 관찰, 개선을 반복하는 새로운 실무 discipline이다.

#ai-architecture #agent-routing #context-compression #prompt-library

Context Management for Deep Agents

Article2026년 6월 16일

Context Management for Deep Agents

Deep Agents SDK는 장기 작업에서 모델의 제한된 컨텍스트 창을 넘지 않도록 파일시스템 오프로딩과 요약을 결합해 필요한 정보를 보존하면서 작업 기억을 압축한다.

#ai-architecture #llm #semiconductors #applications

Hands Free, AIs Forward: NVIDIA XR AI Brings Agents to AR Glasses

Article2026년 6월 16일

Hands Free, AIs Forward: NVIDIA XR AI Brings Agents to AR Glasses

NVIDIA XR AI는 AR 안경과 XR 기기에서 현실 세계를 인식하고 기업 지식과 도구를 활용해 실시간으로 행동을 돕는 멀티모달 AI 에이전트 개발 프레임워크를 공개 베타로 제공한다.

#nvidia #ai-architecture #multimodal #agent-routing

How we build evals for Deep Agents

Article2026년 6월 16일

How we build evals for Deep Agents

딥 에이전트 평가는 많은 테스트를 쌓는 것이 아니라, 프로덕션에서 중요한 행동을 직접 측정하는 표적 평가를 설계하고 반복적으로 개선하는 과정이다.

#ai-architecture #llm #semiconductors #applications

Human judgment in the agent improvement loop

Article2026년 6월 16일

Human judgment in the agent improvement loop

AI 에이전트를 신뢰성 있게 개선하려면 조직 안에 문서화된 지식뿐 아니라 직원들의 암묵지와 판단을 개발·평가·운영 전 과정의 자동화된 개선 루프에 반영해야 한다.

#anthropic #ai-architecture #agent-deployment #agent-routing

Introducing Open SWE: An Open-Source Asynchronous Coding Agent

Article2026년 6월 16일

Introducing Open SWE: An Open-Source Asynchronous Coding Agent

Open SWE는 GitHub와 직접 연동되어 장시간 비동기로 코드베이스 조사, 계획 수립, 구현, 테스트, 자체 리뷰, PR 생성을 수행하는 오픈소스 클라우드 기반 코딩 에이전트입니다.

#anthropic #ai-architecture #agent-routing #context-compression

Monte Carlo: Building Data + AI Observability Agents with LangGraph and LangSmith

Article2026년 6월 16일

Monte Carlo: Building Data + AI Observability Agents with LangGraph and LangSmith

Monte Carlo는 LangGraph와 LangSmith를 활용해 기업 데이터 품질 사고를 병렬로 조사하고 근본 원인 분석을 빠르게 수행하는 데이터·AI 관측성 에이전트를 구축했다.

#service-design #ai-architecture #agent-routing #prompt-library

Parallelize speculative decoding with P-EAGLE on Amazon SageMaker AI

Article2026년 6월 16일

Parallelize speculative decoding with P-EAGLE on Amazon SageMaker AI

P EAGLE은 EAGLE식 추측 디코딩의 순차적 드래프트 병목을 병렬 드래프팅으로 제거해 SageMaker JumpStart에서 지원 모델의 추론 처리량을 높이는 방법입니다.

@https://twitter.com/pymhq

#nvidia #service-design #ai-architecture #agent-deployment

Quickly Start Evaluating LLMs With OpenEvals

Article2026년 6월 16일

Quickly Start Evaluating LLMs With OpenEvals

LangChain 팀은 LLM 애플리케이션과 에이전트를 프로덕션 수준으로 평가하기 쉽게 하기 위해 openevals와 agentevals를 공개하고, 데이터·평가지표·평가 유형별 출발점을 제시한다.

#ai-architecture #context-compression #prompt-library #llm

Sharing LangSmith Benchmarks

Article2026년 6월 16일

Sharing LangSmith Benchmarks

LangChain 팀은 LangSmith에서 평가 데이터셋·결과·실행 트레이스를 공유하고, LangChain 문서 Q&A 벤치마크와 langchain benchmarks 패키지로 LLM 애플리케이션 아키텍처를 재현·비교할 수 있게 했다고 설명한다.

#anthropic #ai-architecture #agent-memory #context-compression

Testing Fine Tuned Open Source Models in LangSmith

Article2026년 6월 16일

Testing Fine Tuned Open Source Models in LangSmith

이 글은 LangSmith를 사용해 파인튜닝한 오픈소스 Llama2 모델들을 구조화된 SQL 출력 과제로 평가하고, 모델 크기·학습 데이터·응답 시간·GPT 3.5와의 경쟁력을 비교한 사례를 설명한다.

#ai-architecture #llm #semiconductors #applications

Why You Should Use Fusion for Better AI Results

YouTube2026년 6월 16일

Why You Should Use Fusion for Better AI Results

Fusion은 하나의 최강 AI 모델에 모든 판단을 맡기기보다 여러 모델의 답을 비교·합성해 Better AI Results를 노리는 방식이다.

Build In Public

#explainer #agent-systems #core-thesis #frontier-model-evaluation

The U-bit Model: Human and AI Coexistence

Article2026년 6월 15일

The U-bit Model: Human and AI Coexistence

이 글은 인간의 비알고리즘적 통찰과 유한성이 AI에게 의미, 역사성, 죽음의 감각을 제공한다는 ‘U bit 모델’을 통해 인간과 AI의 공존을 설명한다.

#privacy-design #ai-architecture #llm #semiconductors

Build and deploy a RAG app with Pinecone Serverless

Article2026년 6월 15일

Build and deploy a RAG app with Pinecone Serverless

이 글은 Pinecone Serverless, LangServe, LangSmith를 조합해 프로토타입 수준의 RAG 데모를 운영 가능한 웹 서비스로 배포하는 흐름과 그 배경이 되는 생산 환경의 문제를 설명한다.

#service-design #ai-architecture #agent-deployment #agent-memory

Your CS Degree Just Got Harder to Sell. Here’s What the Data Actually Says (And What to Do About It)

Article2026년 6월 15일

Your CS Degree Just Got Harder to Sell. Here’s What the Data Actually Says (And What to Do About It)

인도 CS/IT 전공자의 신입 개발자 시장은 AI와 대형 IT 기업의 채용 축소로 더 어려워졌지만, 문제는 ‘코딩의 종말’이 아니라 반복적 주니어 업무와 일반형 이력서가 더 이상 충분한 신호가 되지 않는 구조 변화다.

#privacy-design #service-design #ai-architecture #semiconductors

Evaluating Deep Agents: Our Learnings

Article2026년 6월 15일

Evaluating Deep Agents: Our Learnings

LangChain 팀은 네 가지 딥 에이전트 애플리케이션을 출시하며, 딥 에이전트 평가는 일반 LLM 평가보다 테스트별 성공 기준, 실행 범위 선택, 재현 가능한 환경 구성이 훨씬 중요하다는 점을 정리했다.

#ai-architecture #agent-memory #context-compression #retrieval-index

Growing the Cloudflare AI team with talent from Ensemble AI

Article2026년 6월 15일

Growing the Cloudflare AI team with talent from Ensemble AI

Cloudflare는 Ensemble AI의 핵심 인력을 합류시켜 모델 압축, 효율적 추론, 대규모 AI 배포 비용 개선을 Workers AI와 글로벌 인프라 전반에서 강화하려 한다.

blog.cloudflare.com

#ai-architecture #multimodal #agent-memory #context-compression

How and when to build multi-agent systems

Article2026년 6월 15일

How and when to build multi-agent systems

멀티 에이전트 시스템은 무조건 좋은 해법이 아니라, 충분한 컨텍스트 엔지니어링과 병렬화 가능한 읽기 중심 작업, 높은 작업 가치가 맞아떨어질 때 특히 유용하다는 글이다.

#anthropic #ai-architecture #agent-routing #ai-safety

How to Debug & Evaluate AI Agents with Observability — LangChain Guide

Article2026년 6월 15일

How to Debug & Evaluate AI Agents with Observability — LangChain Guide

이 글은 AI 에이전트의 오류를 코드 실패가 아니라 런타임에 드러나는 추론 실패로 보고, runs·traces·threads 기반 관측성이 디버깅과 평가의 핵심 토대가 된다고 설명한다.

#service-design #ai-architecture #agent-routing #context-compression

How to turn Claude Code into a domain specific coding agent

Article2026년 6월 15일

How to turn Claude Code into a domain specific coding agent

이 글은 Claude Code를 LangGraph·LangChain 같은 도메인 특화 라이브러리에 더 잘 맞추기 위해 실험한 설정들을 비교하고, 압축된 지침 파일과 필요 시 문서를 조회하는 도구를 함께 쓰는 방식이 가장 좋은 결과를 냈다고 설명한다.

#claude-code #ai-architecture #llm #semiconductors

I Just Wanted to Understand Cross-Entropy Loss. I Ended Up With a Complete GAN.

Article2026년 6월 15일

I Just Wanted to Understand Cross-Entropy Loss. I Ended Up With a Complete GAN.

글은 머신러닝을 ‘분포 추정’으로 설명하는 직관이 실제 계산으로 들어가면 왜 곧바로 난관에 부딪히는지 보여주고, 교차엔트로피·KL 발산·최대우도·샘플링·신경망 생성기까지 하나의 흐름으로 연결한다.

#paul-tudor-jones #privacy-design #ai-architecture #position-sizing

Introducing Align Evals: Streamlining LLM Application Evaluation

Article2026년 6월 15일

Introducing Align Evals: Streamlining LLM Application Evaluation

LangChain은 LLM 애플리케이션 평가 점수가 팀 내 인간 평가와 어긋나는 문제를 줄이기 위해, LangSmith에서 평가자 프롬프트를 인간 선호에 맞게 조정하는 Align Evals 기능을 공개했다.

#ai-architecture #context-compression #prompt-library #llm

Introducing End-to-End OpenTelemetry Support in LangSmith

Article2026년 6월 15일

Introducing End-to-End OpenTelemetry Support in LangSmith

LangSmith가 LangChain·LangGraph 애플리케이션을 위한 엔드투엔드 OpenTelemetry 지원을 추가해, LLM 애플리케이션의 추적 데이터를 표준 형식으로 수집·전송·시각화할 수 있게 했습니다.

#ai-architecture #agent-memory #agent-routing #retrieval-index