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2026년 4월 15일
AI 엔지니어링 실전 — LLM API, RAG, 에이전트, LoRA/DPO, 벡터 DB, 평가, 관측, Prompt Injection 완전 가이드 (2025)
ai-engineering llm rag agent lora dpo vector-database embeddings evaluation observability prompt-injection langgraph
LLM API 프로덕션 호출의 진짜 어려움, RAG가 단순 조회가 아닌 이유, 에이전트 패턴(ReAct/Plan-Execute/ReWOO), 파인튜닝 언제/언제 하지 말까(LoRA/QLoRA/DPO), 벡터 DB 선택 매트릭스, LLM 평가의 근본적 어려움, 비용 최적화, Prompt Injection 방어까지. 데모가 아닌 '진짜 프로덕션' AI 앱을 만드는 법.
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2026년 4월 15일
LLM 완전 가이드 — Transformer·Attention·RLHF·RAG·Agent·Evaluation (Season 2 Ep 6, 2025)
llm transformer attention rlhf dpo rag agent evaluation ai-engineering reasoning-models season-2
LLM을 "프롬프트에 답하는 블랙박스"로만 쓰면 임계점에서 막힌다. Transformer의 Attention이 실제로 어떻게 토큰 관계를 계산하는지, Pre-training → SFT → RLHF → DPO 파이프라인이 왜 이 순서로 설계됐는지, RAG 1/2/3세대의 차이와 Agentic RAG의 본질, Agent 설계(ReAct, Plan-and-Execute, Multi-Agent)의 근본 패턴, 그리고 LLM 평가가 왜 미해결 문제인지까지 — 블랙박스를 뜯어보는 한 편. Season 2의 여섯 번째, 2025년 엔지니어의 필수 교양.
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2026년 4월 11일
n8n, Dify, Mermaid 완전 가이드 — AI 에이전트와 다이어그램 자동화
ai n8n dify mermaid automation agent workflow 2026-04 2026-04-11
n8n으로 AI 에이전트 워크플로우를 구성하고, Dify로 LLM 앱을 만들고, Mermaid로 다이어그램을 코드로 그리는 방법을 상세히 설명합니다.
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2026년 3월 4일
Chatbot Tool Calling Guardrails 설계: 안전한 도구 호출 아키텍처 실전
chatbot tool-calling guardrails agent security llmops
툴 콜링 챗봇을 프로덕션에서 안전하게 운영하기 위한 가드레일 설계를 정리한다. 스키마 검증, 권한 제어, 정책 엔진, 위험 점수, 관측/회귀 테스트까지 코드 중심으로 다룬다.
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2026년 3월 3일
LLM Function Calling 완벽 가이드: Tool Use 패턴부터 프로덕션 설계까지
llm function-calling tool-use openai agent 2026-03 2026-03-03
LLM의 Function Calling(Tool Use) 메커니즘을 깊이 이해하고, OpenAI/Anthropic/오픈소스 모델에서의 구현 방법, 에러 처리, 병렬 호출, 프로덕션 설계 패턴을 실습합니다.
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2026년 3월 2일
LangGraph 에이전트 워크플로우 실전 가이드: 멀티에이전트 오케스트레이션부터 프로덕션 배포까지
langgraph langchain agent workflow multi-agent state-graph llm ai-platform orchestration tool-calling
LangGraph로 상태 기반 AI 에이전트 워크플로우를 구축한다. StateGraph, 조건부 라우팅, 멀티에이전트 오케스트레이션, Human-in-the-Loop, 그리고 LangGraph Platform 배포까지 실전 코드 포함.
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2026년 3월 1일
Google Antigravity 완전 분석: Agent-First IDE가 바꾸는 소프트웨어 개발의 미래
antigravity google agentic-ide gemini-3 ai-coding llm agent
Google이 Gemini 3와 함께 발표한 Agent-First IDE "Antigravity"의 아키텍처, Agent Manager, Skills 시스템, 벤치마크 성능, 보안 이슈, 그리고 Cursor/Claude Code와의 비교를 심층 분석한다.
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2026년 3월 1일
Claude Code 완벽 가이드: Anthropic의 AI 코딩 에이전트로 개발 생산성을 혁신하는 방법
claude-code anthropic ai-coding cli agent llm developer-tools productivity vscode cursor
Anthropic의 공식 CLI 도구인 Claude Code의 설치부터 핵심 명령어, 슬래시 커맨드, MCP 서버 연동, 멀티 에이전트 아키텍처, IDE 통합, CLAUDE.md 활용법, 커스텀 훅까지 — AI 코딩 에이전트의 모든 기능을 실전 예제와 함께 완벽 정리한다.
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2026년 3월 1일
LLM Agent 시스템 구축: Tool Use, Planning, Memory 완전 분석
llm agent tool-use langgraph react
LangGraph와 Anthropic 공식 문서를 기반으로 LLM Agent의 핵심 개념인 Tool Use, Planning, Memory를 분석하고 실전 Agent를 구축한다.
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2026년 3월 1일
OpenAI Codex 완벽 분석: AI 코드 생성의 시작부터 클라우드 코딩 에이전트의 진화까지
codex openai code-generation github-copilot ai-coding llm agent deep-learning ai-papers
OpenAI Codex의 원본 모델(GPT 기반 코드 생성)부터 GitHub Copilot과의 관계, 새로운 Codex 클라우드 코딩 에이전트의 아키텍처와 기능, 코드 생성 AI의 진화까지 — Codex의 모든 것을 기술적으로 심층 분석한다.

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