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#LLM
라인A2A
테크

라인, A2A 기반 대화형 BI 앱 개발 — LLM이 생성한 SQL 신뢰·실행 과정 공개

라인 Game Platform실 개발팀이 LLM이 생성한 SQL을 안전하게 신뢰하고 실행하기 위한 A2A(Agent-to-Agent) 기반 대화형 BI 애플리케이션 개발 경험을 공유했다. 게임 퍼블리싱에 필요한 다양한 기능을 개발·운영하는 조직에서 자연어로 데이터를 조회할 수 있는 대화형 BI 시스템 구축 과정을 다룬다.

2026년 10월 2일자세히 보기 →
네이버AI에이전트
테크

네이버, AI 에이전트 핵심 개념 정리 — 워크플로우·하네스·Context/Memory·MCP/A2A

네이버 D2가 사내 Tech Meetup 발표 세션을 공유하며, 에이전트 개발 현장에서 혼용되는 주요 개념들(워크플로우, 하네스, Context/Memory, MCP/A2A)을 Anthropic·OpenAI·MCP·A2A 스펙 원문을 재검토해 정리한 내용을 소개했다. 에이전트 관련 용어들이 사내외에서 명확히 정의되지 않은 채 사용되는 문제의식에서 출발한 세션이다.

2026년 9월 30일자세히 보기 →
라인LLM
테크

라인, LLM 기반 AI 에이전트로 광고 분석 리포트 자동화 구현

LINE Ads 데이터 분석 플랫폼 팀이 LLM을 활용한 AI 에이전트 기반 광고 분석 리포트 자동화 시스템을 개발했다. 광고 매출은 상품·광고주·캠페인 집행 변화에 따라 매일 변동하며, 이에 따른 광고 KPI 분석 리포트 작업을 자동화하는 것이 핵심 목표다.

2026년 9월 18일자세히 보기 →
무신사시맨틱레이어
테크

무신사, AI 네이티브 조직을 위한 2층 시맨틱 레이어로 도메인 지식 공유

무신사는 여러 AI 에이전트가 조직 고유의 도메인 지식을 공유할 수 있도록 산업 표준 기반의 'Core'와 조직 특화 규칙을 담는 'Overlay'로 구성된 2층 시맨틱 레이어를 구축했다. LLM은 산업 표준은 잘 알지만 조직 고유 프로세스에서는 자신만만하게 틀린 답을 내놓는 문제를 해결하기 위한 시도로, Overlay는 Core를 직접 수정하지 않고 ID로 참조만 하는 방식을 채택했다. 이를 통해 코드 리뷰 봇·운영 지원 에이전트·IDE 코파일럿 등 여러 AI가 동일한 도메인 지식을 공유해 활용할 수 있게 했다.

2026년 8월 25일자세히 보기 →
LLM소프트웨어개발
AI

LLM 기반 소프트웨어 개발 혁명, 아직 입증되지 않았다 — 회의적 시각

4년간의 LLM '혁명'에도 불구하고 소프트웨어의 품질·속도·비용·기능·보안이 뚜렷하게 개선되지 않았다는 주장이 제기됐다. LLM이 비자명한 소프트웨어 개발에 실제로 효과적인지조차 아직 입증되지 않았다는 것이 핵심 논지다.

2026년 8월 16일자세히 보기 →
AI코딩LLM
AI

20년 경력 개발자, 정신 건강·품질·환경 우려로 AI 사용 전면 중단 선언

20년 경력의 개발자가 LLM 코딩 도구를 1년 이상 적극 활용한 끝에 정신 건강, 소프트웨어 품질, 환경 및 사회적 비용을 이유로 코딩을 포함한 모든 AI 사용을 중단하기로 결정했다. Claude Code와 Linear를 연결해 코드 한 줄 직접 수정하지 않고도 비사소한 프로젝트를 완성할 만큼 생산성을 경험했음에도 이 같은 결정을 내렸다.

2026년 8월 13일자세히 보기 →
코드리뷰AI에이전트
AI

AI 코드 리뷰 도입, 속도는 빨라졌지만 품질은 다른 문제 — 102만 개 PR 분석

207개 GitHub 프로젝트의 102만 개 PR을 분석한 연구에 따르면, AI 리뷰어를 도입한 프로젝트에서 리뷰 결정 속도는 빨라졌다. 그러나 더 빠른 결정이 반드시 더 나은 리뷰를 의미하지는 않는 것으로 나타났다.

2026년 8월 13일자세히 보기 →
네이버vLLM
테크

네이버, vLLM 모델 변환·배포를 AI-native로 자동화한 과정 공개

네이버 D2는 Hugging Face 모델을 vLLM 플러그인으로 변환하는 복잡한 절차를 Claude Code Skill 기반으로 자동화한 경험을 공개했다. 서로 다른 유형의 모델 7개를 동일한 절차로 변환·운영에 적용했으며, 변환 과정에서 발견한 주의사항 45개를 재사용 가능한 지식으로 축적했다. 호출당 토큰 수를 6,900개에서 170개로 97% 줄이고, GitHub Issue 하나로 변환부터 배포까지 이어지는 E2E 파이프라인도 구축했다.

2026년 8월 10일자세히 보기 →
네이버vLLM
테크

네이버, vLLM 플러그인으로 검색 AI 모델 서빙 성능 최대 16.5배 향상

네이버 플레이스 AI MLOps 팀이 검색·추천 스코어링 모델의 서빙 구조를 vLLM 기반으로 전환해 대폭적인 성능 개선을 달성했다. 재순위화 모델 처리량은 약 6.2배, CLIP 기반 이미지 랭킹 모델 처리량은 누적 16.5배 증가했으며, 감성 분석 모델의 p50 지연 시간은 83.8% 감소했다. 모델 자체를 수정하지 않고 순전파 전후의 요청 경로를 최적화한 결과다.

2026년 8월 10일자세히 보기 →
네이버AI해커톤
테크

네이버, 사내 AI 해커톤 1위 팀의 재무 업무 자동화 도전기

네이버 사내에서 열린 'AI 해커톤'에서 1위를 차지한 팀이 수기 엑셀 기반 출자 현황 관리를 LLM·MCP 기반 투자 포트폴리오 관리 플랫폼으로 전환하는 과제에 도전한 경험을 공유했다. 6시간의 해커톤 과정에서 팀은 'AI가 무엇을 해줄 수 있는가'보다 '어떤 일을 맡겨도 되는가', '틀렸을 때 발견하고 설명할 수 있는가', 'AI가 멈춰도 업무가 계속될 수 있는가'가 더 중요하다는 사실을 체감했다.

2026년 7월 24일자세히 보기 →
오픈AIGPT-5.6
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오픈AI, 차세대 'GPT-5.6' 3종 공개…미국 정부 요청으로 제한적 출시

오픈AI가 GPT-5.6 시리즈 3종을 발표했으며, 테라는 GPT-5.5 수준의 성능을 절반 가격에 제공하고, 루나는 역대 최저 가격으로 강력한 기능을 제공한다.

2026년 6월 27일자세히 보기 →

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