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AI 에이전트 관측성 레이어가 필요한 이유
실행 추적, 실패 분석, 승인 이력, 토큰 사용량 관리를 한 작업 흐름으로 묶어 보는 AI 에이전트 관측성 레이어의 필요성을 정리합니다.
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운영용 AI 파이프라인에서 할루시네이션을 줄이는 설계법
AI 할루시네이션이 단순 답변 오류를 넘어 워크플로 전체를 조용히 망가뜨리는 이유와 운영용 파이프라인에서 이를 줄이는 설계 원칙을 정리합니다.
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실전 AI 에이전트 운영 가이드: 신뢰성, 관측성, 비용을 한 번에 잡는 법
AI 에이전트를 반복 사용 가능한 시스템으로 만들기 위해 신뢰성 가드레일, 관측성, 토큰 비용, MCP 도구 노출 제어를 어떻게 함께 설계해야 하는지 정리합니다.
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AI 에이전트 관측성이 별도 스택이 되는 이유
로그, 트레이스, 승인 이력, 실패 원인 추적이 왜 AI 에이전트 운영의 별도 스택이 되고 있는지 작은 팀 관점에서 정리합니다.