AI 시스템 ·
FLUX.2 klein으로 원하는 그림체 학습해 보기
원하는 그림체가 얼마나 반영되는지 확인하려고 FLUX.2 klein에 LoRA를 학습시켰다. 47장으로 시작해 168장으로 데이터를 늘리고, 학습 전후와 스텝별 인물·배경 결과를 비교했다.
2026
AI 시스템 ·
PawCode 에이전트의 가드레일과 실행 기록
원인 변이를 단정하는 답변과 승인 없는 실행을 제한하고, 정규식 회귀 시험과 실제 모델 적대 시험, LangSmith 트레이스로 작동 범위와 빈틈을 확인한 과정을 정리했다.
AI 시스템 ·
PawCode의 논문 검색 구성과 평가
실제 평가 질문과 검색어를 바탕으로 BM25와 벡터 검색을 비교하고, 논문 색인 확장 뒤 임베딩 모델과 도구 설명을 바꿔 측정한 과정을 정리했다.
AI 시스템 ·
대화로 다루는 유전체 분석과 변이 해석
LangGraph 에이전트로 WGS 분석을 요청하고 품질 지표와 변이 후보의 근거, 관련 논문을 대화로 확인하도록 만든 구조를 정리했다.
Data Analysis ·
변이 후보의 근거와 검토 순위
PawCode에서 18,853개 변이 후보를 탐색과 질환 두 관점으로 정렬하고 서로 다른 근거와 상충하는 신호를 그대로 확인할 수 있게 만든 과정을 정리했다.
Data Analysis ·
53GB WGS 데이터를 처리하는 29단계 파이프라인 만들기
PawCode에서 약 8억 개의 시퀀싱 리드를 분석할 도구를 비교하고 하루 가까이 걸리는 작업을 중단된 단계부터 다시 실행할 수 있게 만든 과정을 정리했다.
AI 개발 워크플로 ·
좋은 AX 엔지니어란 무엇일까? 내가 놓치고 있던 것들
좋은 AX 엔지니어는 어떻게 일해야 하는지 고민하며 여러 코딩 에이전트 스킬과 하네스·평가 자료를 살펴봤다. 그 안의 원칙을 기준으로 지금 사용하는 외장 두뇌·자동화·다른 모델의 코드 리뷰를 살펴보고, 부족한 부분과 보완 순서를 정리했다.
AI 개발 워크플로 ·
Markdown 목업에서 Claude Design까지, 시안과 구현 사이에서 찾은 규칙
Claude와 Codex로 Markdown 와이어프레임을 그리던 방식에서 Pencil.dev와 Claude Design으로 옮겼다. 개인 프로젝트 세 개를 설계하고 구현하며 시안만으로는 전달되지 않는 기준을 디자인 시스템으로 옮긴 과정을 정리했다.
AI 시스템 ·
LLM 에이전트에 트레이싱·서킷브레이커·시맨틱 캐시 붙이기
에이전트의 주요 기능을 만든 뒤 운영에 필요한 세 가지를 추가했다. LangSmith 트레이싱을 켜며 만난 문제와 provider별 서킷브레이커, FAQ 답변 시맨틱 캐시를 구현 중심으로 정리했다.
Testing ·
골든셋과 LLM judge로 에이전트 회귀 테스트 만들기
같은 입력에도 답이 달라지는 에이전트의 회귀를 문자열 비교만으로 잡기는 어렵다. 골든 케이스와 러너를 만들고 구조 단언과 LLM judge의 역할을 나눈 과정을 정리했다.
AI 시스템 ·
대화형 여행 에이전트의 렌더 계약 — 응답을 turns/type/payload로 나눈 이유
검색부터 예약까지 하나의 채팅 화면에서 처리하는 여행 에이전트를 만들었다. 백엔드 응답을 발화 순서와 카드 타입, 데이터로 나눈 이유와 그 선택이 프론트 구조를 어떻게 바꿨는지 정리했다.
AI 개발 워크플로 ·
Superset에서 Orca로 옮겨본 기록: 병렬 코딩 에이전트 도구 비교
Superset을 쓰다가 Orca로 옮겼다. tmux와 cmux, Superset, Orca가 각각 어디까지 책임지는지 비교하고 내 작업에서는 왜 Orca가 더 잘 맞았는지 정리했다.
AI 시스템 ·
ADK 2.0으로 올리며 살펴본 것들 — 그래프 Workflow와 HITL
이력서 어시스턴트의 에이전트 부분을 Google ADK 1.15에서 2.3으로 올렸다. 마이그레이션 자체는 간단했고 오히려 2.0에서 새로 들어온 그래프 Workflow API와 HITL(사람 개입) 패턴이 더 볼 만했다. 마이그레이션을 어떻게 진행했는지와 2.0에서 눈에 띈 기능들을 정리한다.
AI 개발 워크플로 ·
Hermes Agent 도입기 — LLM Wiki 위에 자율 실행 루프 얹기
LLM Wiki가 정적인 외장 두뇌였다면 그 다음 단계로 매일 백로그를 읽고 작업을 위임하고 결과를 보고하는 실행 루프가 필요했다. Hermes Agent를 오케스트레이터로 도입한 기록.
AI 개발 워크플로 ·
1인 하네스 엔지니어링 — 도구가 늘어날 때 기준 세우기
gstack, ECC, OpenClaw 같은 코드 에이전트 프레임워크가 빠르게 쏟아져 나오는 시대에 1인 개발자가 어떻게 평가하고 선택할지 정리한다. 자주 손이 가는 도구와 안 쓰게 되는 도구를 가르는 기준, 중복되는 스킬 정리, 그리고 plan을 LLM Wiki 백로그로 이어가는 흐름을 다룬다.
AI 개발 워크플로 ·
AI 에이전트 시대의 언어 선택 — 쓰기 어려운 언어의 약점이 사라질 때
매일 아침 받는 IT 뉴스레터에서 "If AI writes your code, why use Python?" 글을 보고 떠오른 생각을 정리한다. 사람이 쓰기 좋은 언어와 에이전트가 정확히 쓰는 언어가 다를 수 있다는 가정에서 출발해 5가지 조건, 언어별 평가, 개인 프로젝트 케이스, 그리고 다른 언어를 시도해보고 싶다는 결론까지.
AI 시스템 ·
매일 아침 IT 뉴스 한 통 — GitHub Actions로 만드는 1인용 큐레이션 봇
기존 뉴스레터로 부족했던 IT 뉴스 큐레이션을 GitHub Actions와 Gemini로 직접 만들었다. 4개 소스 수집, 교차검증, LLM 큐레이션, Gmail/Telegram 다채널 발송까지 1인용 자동화 파이프라인을 정리한다.
AI 개발 워크플로 ·
코드 에이전트를 위한 LLM Wiki — 1인 하네스의 외장 두뇌 만들기
여러 레포에서 코드 에이전트를 동시에 띄워 작업할 때 의사결정과 API 계약을 어떻게 공유할 것인가. 카파시의 LLM Wiki에서 영감을 받아 만든 개발 워크플로우용 외장 두뇌를 정리한다.
DevOps ·
AI 챗봇 인프라 클라우드 마이그레이션 — AWS ECS에서 GKE/AKS 멀티클라우드 대응까지
고객사의 클라우드 플랫폼이 미정인 상황에서 AWS ECS 인프라를 GCP GKE와 Azure AKS로 대응할 수 있도록 Terraform 코드를 준비했다. Cloud Run을 선택하지 않은 이유와 클라우드별 비용/아키텍처 비교를 함께 정리한다.
DevOps ·
Terraform 코드 품질 3/10에서 8/10으로 — Terraformer 자동 생성 코드를 프로덕션 수준으로 개선하기
Terraformer로 AWS 인프라를 임포트한 결과 50개 파일 3500줄이 나왔지만 품질은 낮았다. 보안 개선과 모듈화 그리고 상태 관리 중앙화와 비용 최적화까지 프로덕션 수준으로 개선한 과정을 정리한다.
AI 시스템 ·
멀티 에이전트 챗봇에 다국어를 넣으려면 — 싱글톤 제약 아래의 설계 판단
Google ADK 기반 멀티 에이전트 챗봇을 다국어로 확장하기 위해 5가지 방법을 검토하고 3가지를 탈락시킨 과정. 싱글톤 에이전트의 불변 instruction이라는 제약 아래에서 내린 설계 판단을 정리한다.
AI 시스템 ·
RAG 문서 전처리 파이프라인 설계 — AWS Batch + GPU Spot으로 비동기 문서 변환 구축하기
AWS Batch와 GPU Spot Instance를 활용한 비동기 문서 전처리 파이프라인 설계, 카테고리별 파이프라인 분리, 콜백 패턴 기반 상태 추적을 구현한 경험을 정리한다.
AI 시스템 ·
RAG 지식 관리 시스템 설계 — Milvus 컬렉션 버저닝과 Alias 기반 블루-그린 배포
Milvus 벡터 DB의 버전별 컬렉션 관리, Alias 기반 블루-그린 배포, 스냅샷 기반 버전 생성, 문서 상태 머신 등 RAG 지식 관리 시스템의 설계 과정을 정리한다.
AI 시스템 ·
멀티 에이전트 챗봇의 메시지 그룹핑 스키마 설계 — 1:N 응답 문제 해결과 무중단 마이그레이션
병렬 실행 멀티 에이전트 시스템에서 사용자 1명의 메시지에 여러 에이전트가 동시 응답할 때 피드백 추적과 모니터링을 위한 메시지 그룹핑 스키마 설계와 Flyway 무중단 마이그레이션 경험을 정리했다.
AI 시스템 ·
멀티 에이전트 챗봇에서 컨텍스트 윈도우 관리하기 — 토큰 추정 Fallback 체인과 LLM 기반 압축
Google ADK 기반 멀티 에이전트 시스템에서 대화가 길어질수록 토큰이 폭증하는 문제를 해결하기 위해 적용한 토큰 추정 Fallback 체인, State 정리, LLM 기반 대화 요약 압축 전략을 정리한다.
AI 시스템 ·
RxJava3로 멀티 에이전트 병렬 실행 파이프라인 설계하기
Google ADK 기반 챗봇에서 RxJava3의 concat, merge, zip, defer를 활용하여 의존성이 있는 에이전트는 순차로 독립적인 에이전트는 병렬로 실행하는 3-Phase 오케스트레이션 아키텍처를 설계한 경험을 정리한다.
2025
AWS & Infra ·
ECS 인프라 비용 절감기 — NAT 정리부터 EC2 Spot 전환까지
정식 운영 전 단계에서 ECS Fargate 인프라 비용이 부담되어 NAT Gateway 제거와 EC2 Spot 전환을 적용했다. Public Subnet 배치 판단 근거와 VPC Endpoint 구성 등 각 단계의 트레이드오프를 정리한다.
AI 시스템 ·
멀티 에이전트 챗봇의 응답 품질 개선 — 피드백 기반 프롬프트 튜닝 패턴 5가지
병렬 실행 멀티 에이전트 챗봇에서 실제 고객 피드백을 통해 발견한 답변 중복, 흐름 단절, 모호한 추천 등의 문제를 프롬프트 튜닝으로 해결한 패턴을 정리한다.
AI 시스템 ·
멀티 턴 워크플로우를 상태 머신으로 설계하기 — 에이전트 분리와 단계별 라우팅
Google ADK 기반 챗봇에서 다단계 정보 수집 워크플로우를 상태 머신 패턴으로 설계하고 Parser → Router → Domain Agent 3단계 파이프라인으로 구현한 경험을 정리했다.
AI 시스템 ·
Milvus 파티션 기반 Multi-Source RAG 설계 — 마케팅과 기술 스펙을 분리 검색하기
Milvus 벡터 DB의 파티션을 PRODUCT_SPECS, MARKETING, FAQ로 분리하고 에이전트별로 다른 소스를 조합하여 검색하는 Dual-Source RAG 전략과 Auto-Discovery 모드를 설계한 경험을 정리했다.
AI 시스템 ·
프로덕션 챗봇 서비스의 장애 대응 설계 — 타임아웃, 재시도, Fallback, Feature Toggle 4계층 방어
외부 시스템 여러 개에 의존하는 프로덕션 챗봇은 어느 하나가 죽어도 응답을 이어가야 한다. 타임아웃, 재시도, Fallback, Feature Toggle로 구성한 4계층 방어 전략을 정리한다.
Spring ·
멀티 에이전트 챗봇의 SSE 스트리밍 아키텍처 — Spring WebFlux로 실시간 응답 전달하기
Spring WebFlux와 SSE로 멀티 에이전트 챗봇의 실시간 응답을 스트리밍하면서 메타데이터 필터링, Fire-and-Forget 완료 추적, 음성 통합 3가지 모드를 구현한 경험을 정리했다.
AI 시스템 ·
LLM 멀티 에이전트 시스템의 Intent 라우팅 설계 — 키워드가 아닌 맥락으로 분류하기
Intent 분류 체계 설계, 컨텍스트 우선 오버라이드, 모호한 질문 감지, 오분류 방지를 위한 프롬프트 엔지니어링 전략을 실제 B2B 챗봇 운영 경험을 통해 정리했다.
Spring ·
Querydsl Web Support의 Entity 노출 문제를 Alias 아키텍처로 해결하기
Spring Data의 Querydsl Web Support에 Alias 시스템을 도입하여 Entity 노출 문제를 해결하고 API 스펙의 안정성과 문서화를 Single Source of Truth로 관리하는 아키텍처를 설계했다.
2024
2023
DevOps ·
S3 Maven Repository에서 GitHub Packages로 전환한 이유
S3 버킷 기반 사내 Maven Repository를 운영하다 버전 확인이 불편하고 설정이 복잡해서 GitHub Packages로 전환했다. Gradle 설정부터 Jenkins 배포까지 전환 과정과 실제로 겪은 문제를 정리한다.
Testing ·
Kotlin DSL로 RestDocs 테스트 코드 반복을 줄인 방법
RestDocs 컨트롤러 테스트에서 JSON 필드 설명을 하나하나 작성하는 반복 작업이 지루해서 Kotlin DSL로 간결하게 만들었다. Kotest와 확장 함수를 활용한 테스트 DSL 설계 과정을 정리한다.
AWS & Infra ·
AWS Cognito와 S3를 활용한 파일 업로드 기능 구현
AWS Cognito Identity Pool과 S3를 연동하여 인증 기반 파일 업로드를 구현하는 방법을 백엔드(Java)와 클라이언트(JavaScript) 양쪽에서 설명한다.
DevOps ·
Swagger UI를 활용한 공용 API 문서 서버 구성
분산된 Spring RestDocs 문서를 Swagger UI로 통합하고 epages-restdocs 플러그인과 Jenkins CI/CD를 활용해 자동화된 API 문서 서버를 구축한 과정을 정리한다.
DevOps ·
Spring Cloud Config 롤백 시 설정이 안 맞는 문제 해결하기
운영 환경에서 특정 버전으로 롤백했더니 설정 정보가 현재 마스터 기준으로 내려와서 서비스가 정상 동작하지 않았다. Jenkins와 Docker를 활용해 배포 버전별로 Cloud Config 라벨을 자동 지정하는 방식으로 해결한 과정을 정리한다.