빠르게 변하는 기술 트렌드를 쉽게 풀어드립니다
멀티 에이전트 시스템은 여러 AI 에이전트가 역할을 나눠 협업하는 구조다. 단일 AI 하나가 모든 걸 처리하는 방식과 달리, 각자 전문 역할을 맡은 에이전트들이 동시에 움직여 더 크고 복잡한 문제를 해결한다. 2026년 현재 AI 에이전트가 실제 업무에 투입되면서, 이 구조를 이해하는 것이 AI를 제대로 쓰는 출발점이 됐다. 나도 처음엔 “AI 하나면 충분하지 않나?” 싶었다. 그런데 클로드 … 더 읽기
멀티 클라우드는 두 곳 이상의 클라우드 서비스를 조합해 쓰는 전략이다. AWS 하나만 쓰던 기업이 GCP나 Azure를 함께 도입하는 식이다. 2025년 Flexera 보고서 기준, 기업의 89%가 이미 멀티 클라우드 전략을 운영하고 있다. 나도 처음에는 “클라우드 하나면 충분하지 않나?”라고 생각했다. 그런데 2025년 10월 AWS 장애를 보고 생각이 바뀌었다. DNS 오류 하나에 퍼플렉시티, 캔바, 스냅챗이 동시에 멈추고, 15시간 … 더 읽기
API란 프로그램과 프로그램이 데이터를 주고받기 위해 미리 정해 둔 약속이다. 소셜 로그인, 날씨 앱, 결제창처럼 우리가 매일 쓰는 기능 대부분이 이 약속 위에서 돌아간다. 개념 자체는 단순한데, 막상 설명을 읽으면 “앱끼리 연결하는 것”이라는 말만 반복되어 정확히 감이 안 잡히는 경우가 많다. 나는 매일 API를 만들고 연동하는 개발자다. 주변에서 API를 물어볼 때마다 느끼는 건, 정의보다 구조가 … 더 읽기
VPN이란 Virtual Private Network, 가상 사설 네트워크의 줄임말이다. 대부분 해외 넷플릭스를 보거나 IP를 바꾸는 도구로 알고 있지만, 원래 목적은 전혀 다르다. 공용 인터넷 위에 나만 쓸 수 있는 안전한 통로를 만드는 기술이다. 나는 개발자로 일하면서 매일 VPN을 켠다. 해외 콘텐츠를 보려고 켜본 적은 한 번도 없다. 회사 서버에 접속하려면 VPN 없이는 불가능하기 때문이다. VPN이란 무엇인지 … 더 읽기
챗GPT에 질문을 던지면 몇 초 안에 답이 온다. 그 사이에 내 질문은 인터넷을 건너 데이터센터의 GPU까지 갔다가, 토큰 단위로 쪼개지고, 다시 돌아온다. AI API 동작 원리를 알면 왜 느릴 때가 있고, 왜 그만큼 비용이 드는지 구조적으로 이해할 수 있다. 처음 API를 직접 호출했을 때, 응답이 돌아오기까지의 지연이 단순한 네트워크 문제가 아니라는 걸 알게 됐다. 토크나이징, … 더 읽기
2026년 5월 19일, 구글은 연례 개발자 컨퍼런스 I/O 2026에서 제미나이 중심의 대규모 발표를 쏟아냈다. 새 모델, 24시간 돌아가는 개인 에이전트, 검색 구조 개편, 구독 가격 변경까지. 발표 항목은 많았지만 관통하는 메시지는 하나였다. AI가 질문에 답하는 도구에서, 사용자를 대신해 일하는 비서로 바뀌었다는 선언. 나는 발표 직후 키노트 전체를 돌려봤다. 인상 깊었던 건 화려한 데모가 아니라 가격표였다. … 더 읽기
온톨로지는 개념과 개념 사이의 관계를 명시적으로 정의하는 구조다. 원래 철학에서 “존재란 무엇인가”를 따지는 분야였지만, IT에서는 지식을 체계적으로 표현하는 방법으로 쓰인다. 최근 RAG의 한계가 드러나면서 온톨로지 개념이 다시 주목받고 있다. 나는 RAG 파이프라인을 운영하면서 벡터 유사도의 한계를 체감했다. 검색은 되는데 답변 품질이 기대에 못 미쳤고, 원인을 파고들다 온톨로지라는 단어를 자주 마주치게 됐다. 많이 들어봤지만 정확히 뭔지는 … 더 읽기
AI 에이전트가 하나일 때는 문제가 없었다. 혼자 도구를 고르고, 혼자 판단하고, 혼자 결과를 낸다. 그런데 에이전트가 여러 개가 되면 이야기가 달라진다. 서로 뭘 할 수 있는지 모르고, 작업을 넘기는 방법도 제각각이다. A2A 프로토콜은 이 문제를 풀기 위해 나온 에이전트 간 통신 표준이다. 나는 2026년 들어 컨퍼런스나 밋업에 갈 때마다 느낀다. 어디를 가든 “에이전트”가 화두다. 작년까지만 … 더 읽기
AI 서비스에 텍스트를 입력하면 그 데이터는 서버로 전송된다. 대화가 끝나도 데이터는 일정 기간 서버에 남는다. AI 데이터 보안에 대해 사용자 대부분은 이 과정을 인식하지 못한 채 업무 자료와 개인정보를 입력한다. 나도 AI를 매일 쓴다. 코드를 붙여넣고, 문서를 요약하고, 아이디어를 정리한다. 어느 순간 “이거 넣어도 되나?” 하는 생각이 들었다. 구조를 알고 나니 막연한 불안 대신 기준이 … 더 읽기
트랜스포머는 2017년 구글 브레인이 발표한 딥러닝 아키텍처다. 이 구조 하나가 GPT, Claude, Gemeni 등 현재 주요 AI 모델의 기반이 됐다. 트랜스포머 이전에도 딥러닝은 있었지만, AI를 쓰는 방식 자체를 바꾼 건 트랜스포머 이후의 일이다. 나는 트랜스포머 이전 시대에 모델을 직접 학습시켜 본 경험이 있다. 데이터를 모으고, 전처리하고, 학습 파이프라인을 짜고, 파인튜닝까지 거쳐야 겨우 쓸 만한 모델이 … 더 읽기