프레임워크3 Pi Coding Agent 가이드 미니멀 코딩 에이전트의 설치부터 확장까지2025년 하반기부터 터미널 기반 AI 코딩 에이전트가 개발자들의 일상에 깊이 자리 잡기 시작했습니다. Claude Code, Codex CLI, Cursor, Windsurf 등 다양한 도구들이 등장하면서 개발자들은 더 이상 코드를 복사하여 ChatGPT에 붙여넣는 방식이 아니라, 터미널에서 직접 AI와 대화하며 코드를 작성하고 수정하는 시대를 맞이하게 되었습니다. 이러한 흐름 속에서 "코어는 최소한으로, 커스터마이즈는 무한하게"라는 독특한 철학을 앞세운 오픈소스 코딩 에이전트가 등장하여 개발자 커뮤니티의 큰 관심을 받고 있습니다. 바로 Pi Coding Agent(이하 Pi)입니다. Pi는 libGDX 프레임워크의 창시자로 잘 알려진 Mario Zechner가 .. 2026. 3. 31. [제조 AI] 4) 로컬 LLM 프레임워크 및 아키텍처 설계 제조업 품질관리를 위한 AI 시스템 구축을 중심으로 LLM 프레임워크 및 아키텍처를 설계합니다.제조업에서 품질관리 업무를 지원하는 개발자라면 AI를 활용한 솔루션 개발에 대한 관심이 높을 것입니다.하지만 대용량 언어모델(LLM)을 실제 제조 현장에서 안정적으로 운영하기 위해서는 단순히 모델을 실행하는 것 이상의 복잡한 시스템 설계가 필요합니다. 예를 들어, 제조 라인에서 실시간으로 발생하는 품질 데이터를 분석하고 즉각적인 피드백을 제공하려면 높은 처리 성능과 안정성을 보장하는 서빙 아키텍처가 구축되어야 합니다. 이번 편에서는 제조업 환경에서 AI 품질관리 시스템을 구축할 때 필요한 LLM 서빙 프레임워크의 선택 기준과 아키텍처 설계 방법을 초보자도 이해할 수 있도록 상세히 설명하겠습니다. 실제 제조 현장.. 2025. 8. 29. 로컬AI 구축의 핵심 : LLM과 임베딩 모델의 협업 AI가 어떻게 똑똑해지는 걸까요?많은 개발자들이 "AI를 만들려면 ChatGPT 같은 모델 하나만 있으면 되는 거 아닌가?"라고 생각합니다.하지만 실제로 업무에 활용할 수 있는 똑똑한 AI를 만들려면 두 개의 서로 다른 AI 모델이 팀워크를 이뤄야 합니다. 이는 마치 사람이 뇌에서 기억을 저장하는 부분(해마)과 생각하고 판단하는 부분(전두엽)이 따로 있는 것과 같습니다. AI도 마찬가지로 정보를 저장하고 찾는 역할을 하는 임베딩 모델과 그 정보를 바탕으로 똑똑한 답변을 만드는 LLM(대형 언어 모델)이 각각의 전문 역할을 담당합니다. 이 두 모델이 협력하는 이유는 각각이 서로 다른 강점을 가지고 있기 때문입니다.임베딩 모델은 마치 도서관 사서처럼 수많은 문서 중에서 질문과 관련된 정보를 빠르게 찾아내는 .. 2025. 7. 28. 이전 1 다음
