LLM

대부분의 Claude Code 세션이 느려지고 지저분해지는 이유는 동일합니다. 탐색적인 grep 실행, 로그 덤프, 그리고 “하나 더 확인해 보자"는 식의 파일 확인 작업들이 모두 메인 대화 창에 영구적으로 남기 때문입니다.

Ollama는 로컬 언어 모델을 실행하는 가장 쉬운 방법 중 하나이지만, 편의성은 로컬 실험이 더 나은 스케줄링과 가시성(observability)이 필요한 공유 추론 서비스로 전환되는 순간을 가릴 수 있습니다.

AI 코딩 에이전트는 기능을 빠르게 출시하지만, 명세서(specs), 테스트, 그리고 코드는 조용히 서로 다른 방향으로 이동(drift)합니다. 이 가이드는 추적 가능성(traceability) 모델, 명세서-테스트 및 명세서-코드 매핑, 그리고 병합 전에 이러한 드리프트를 포착하는 CI(CI) 검사를 다룹니다.

LLM 위키(Wiki)는 오래된 사실이 여전히 그럴듯해 보일 때, 모순이 정교하게 다듬어질 때, 그리고 생성된 요약이 원천 자료에서 벗어나면 실패합니다.

2026년 AI 하드웨어 시장은 크게 변화했습니다. NVIDIA, AMD, 인텔은 모두 로컬 대규모 언어 모델(LLM)과 AI 추론 워크로드를 처리할 수 있는 GPU를 필요로 하는 개발자들을 두고 치열한 경쟁을 벌이고 있습니다.

프롬프트 인젝션은 LLM 시스템에서 가장 많은 보안 관심을 받고 있으며, 주목받을 만하지만 에이전트가 도구를 호출하고 작업을 다른 에이전트에 위임하기 시작하면 이것이 유일한 문제는 아닙니다.

대부분의 AI 에이전트 데모는 여전히 몇 가지 추가 단계를 거친 채팅 완성(chat completion)과 비슷하게 작동합니다. 프롬프트를 보내고 몇 초를 기다린 후, 하나의 응답으로 답변을 받습니다.

70B 모델은 한 번의 순전파(forward pass)에서 하나의 토큰을 생성하며, 각 패스마다 VRAM에서 가중치를 다시 로드하고 컨텍스트 전반에 걸쳐 어텐션을 계산하며 메모리를 동기화합니다. 토큰 사이에는 GPU가 순차적 의존성이 해결될 때까지 대기하며 유휴 상태에 머무릅니다.

스펙 주도 개발(Spec-Driven Development, SDD)은 소프트웨어 엔지니어들이 과거에 시도했다가 노력 대비 효과가 떨어지자 포기했던 아이디어들 중 하나입니다.

2026년에 진입한 스펙 기반 개발(Spec-Driven Development, SDD)은 바이브 코딩(Vibe Coding)의 흐트러짐에 대한 진지한 개발자들의 해법으로 등장했습니다.

구글의 에이전트 투 에이전트(Agent2Agent) 프로토콜, 즉 A2A는 첫해를 다소 혼란스럽게 보냈습니다.

폴링 에이전트(Polling Agent)는 AI 어시스턴트 아키텍처에서 가장 화려하지는 않지만, 동시에 가장 유용한 구성 요소 중 하나입니다.

AI 에이전트 아키텍처가 두 개의 레이어로 나뉘기 시작하고 있습니다.

A2A 프로토콜(에이전트 투 에이전트 프로토콜)은 독립적인 AI 에이전트 시스템 간의 통신을 위한 개방형 표준입니다.

Design decisions for production LLM systems — routing, cost, guardrails, and multi-model orchestration. The layer between running models and building reliable AI applications.

LLM(대형 언어 모델) 비용은 사용량에 따라 선형적으로 증가합니다. 하루에 1,000개의 요청을 처리하고 요청당 비용이 $0.01인 시스템의 경우, 일일 비용은 $100이며 연간 비용은 $365입니다. 기업 규모에서는 이 비용이 $10,000을 넘을 수 있습니다.