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AI · 9쪽
AI 를 직접 부려 보며 겪은 것과 AI 교과서를 모았다. 프롬프트·에이전트·AI 앱의 속, 파운데이션 모델이 만들어지는 길, 오픈웨이트의 기준, AI 소설의 속, LLM 실전 위키까지 한곳에서 읽는다.
106편 · 글 15 · 강 91 · 마지막 글 2026.10.23
교과서AI 소설 20강파운데이션 모델 15강LLM 위키 31쪽오픈웨이트 16강REA 해설 — AI 에게 디컴파일러를 쥐여 주면 9강
AI 글
106편 중 97–106
OpenAI API Parity — Anthropic 코드를 OpenAI로 옮기기
Anthropic Messages API로 짠 코드를 OpenAI로 포팅할 때, 필드 이름·구조·기본값이 어떻게 어긋나는지 찾아보는 대응표.
Vercel AI SDK 실전
Next.js/TS 앱에서 여러 LLM 프로바이더를 한 API 로 붙일 때 연다. 함수 시그니처, 툴 호출, 스트리밍 UI, 프로바이더 교체, 그리고 메이저 버전 간 breaking change 지뢰밭.
에이전트 프레임워크, 어느 걸 쓰나 (대개는 안 쓰는 게 답)
멀티에이전트 오케스트레이션·상태 영속·human-in-the-loop 가 필요해서 프레임워크를 고를 때 연다. 결론 먼저: 대부분의 실무 작업은 프레임워크 없이 SDK 직접 루프가 낫다. 아래 "프레임워크 없이 직접 짜는 게 나은 경우" 섹션을…
Claude Code — 에이전트 코딩 워크플로우
매일 쓰는 툴이니 개인 관련성 최고 페이지. 6개 원시요소(primitive)와 그것들이 사는 plan→implement→verify→review 루프.
프롬프트에서 루프로, 그래프로 — LLM 엔지니어링의 무게중심 이동
"프롬프트 잘 쓰는 법"에서 시작한 판이 지금은 "루프와 그래프를 설계하는 일"이 됐다. 각 세대가 무엇을 최적화했고 왜 다음 단계가 필요해졌는지, 그리고 실무자가 가장 헷갈리는 두 가지 — 주고받기는 실제로 어떻게 도는가…
MCP (Model Context Protocol) 실전
LLM 앱에 외부 툴·데이터를 붙이는 표준 프로토콜. "서버를 직접 만들까, 그냥 API 에 툴을 인라인 정의할까"를 정할 때, 그리고 붙인 서버의 신뢰 경계를 따질 때 연다.
RAG 파이프라인 만들기
문서를 잘라 넣고 검색해서 답하게 하는 것까지. 단계마다 기본값으로 뭘 고르고 언제 바꾸는지만 적었다. 개념은 embeddings-and-vector-search 로 위임한다.
툴 콜링 붙이기 — 처음부터 끝까지
모델에 함수를 쥐여주고 루프를 도는 것까지. 순서대로 따라 하는 레시피다. API 필드 레퍼런스는 anthropic-messages-api 를 보라.
조건에 맞는 글이 없다. 브루니가 숨었나 보다.