All I Need Is Data.

분석 기간: 2026-09-20 ~ 2026-09-26 · 독자용 상세 리포트 [AIW] 9/26 에이전트 운영은 런타임·Simplifying Model Serving·게이트웨이 평가로 이동 중 요구사항 우선 렌즈최신 사용자 요구사항을 우선 적용했습니다: Python/LLM 서비스 개발자가 1~4주 안에 실험할 수 있는 SDK/runtime/eval/RAG/tooling · MCP/tool calling/workflow automation/agent framework 변화 · RAG/vector DB/inference/runtime/observability/deployment 변화 · 주요 provider 모델/API/pricing/rate limit/SDK/platform 변경 ..

분석 기간: 2026-09-19 ~ 2026-09-25 · 독자용 상세 리포트 [AIW] 9/25 에이전트 운영의 초점이 모델 성능에서 권한·검증·런타임 통제로 이동했다 요구사항 우선 렌즈최신 사용자 요구사항을 우선 적용했습니다: Python/LLM 서비스 개발자가 1~4주 안에 실험할 수 있는 SDK/runtime/eval/RAG/tooling · MCP/tool calling/workflow automation/agent framework 변화 · RAG/vector DB/inference/runtime/observability/deployment 변화 · 주요 provider 모델/API/pricing/rate limit/SDK/platform 변경 핵심 메시지 ..

VS CODE EXTENSION + LOCAL MCP SERVER Markdown Source Graph MCP 여러 워크스페이스에 흩어진 Markdown 자료를 하나의 MCP로 검색하세요. Agent Docs for Markdown 확장이 색인하고, Markdown Source Graph MCP가 Codex·Claude Code·Gemini CLI에 안전하게 연결합니다. Page 1 Next Markdown은 쌓이는데,..

분석 기간: 2026-09-17 ~ 2026-09-23 · 독자용 상세 리포트 [AIW] 9/23 Agent 운영 경쟁은 memory·serving·security gate로 압축됐다 요구사항 우선 렌즈최신 사용자 요구사항을 우선 적용했습니다: Python/LLM 서비스 개발자가 1~4주 안에 실험할 수 있는 SDK/runtime/eval/RAG/tooling · MCP/tool calling/workflow automation/agent framework 변화 · RAG/vector DB/inference/runtime/observability/deployment 변화 · 주요 provider 모델/API/pricing/rate limit/SDK/platform 변경 핵심 메..

목차 LLM Wiki가 커질 때 어떻게 운영할까: 3만 문서·100만 링크에서 배운 확장 전략처음에 한 실수핵심 결론규모가 커지면 문제의 성격이 달라진다구조 전환을 검토할 신호첫 번째 대응: 메모리를 전체 자료량에서 분리한다두 번째 대응: 전체 크기보다 변경량에 비용을 묶는다실제 규모에서 확인한 결과최초 전환과 일상 운영은 비용이 다르다규모가 더 커질 때의 다음 병목수집 규모와 Wiki 품질은 따로 관리한다수집과 인덱싱을 분리해 운영한다검색도 한 가지 방식으로 키우지 않는다커지는 Wiki의 운영 주기매일 자동화매주 검토매월 정리반드시 노출할 운영 지표구현에서 효과가 컸던 선택아직 남은 한계검증 결과마무리 LLM Wiki가 커질 때 어떻게 운영할..

분석 기간: 2026-09-16 ~ 2026-09-22 · 독자용 상세 리포트 [AIW] 9/22 JevBench·프롬프트 캐시·런타임 평가가 에이전트 운영 기준을 재정의 요구사항 우선 렌즈최신 사용자 요구사항을 우선 적용했습니다: Python/LLM 서비스 개발자가 1~4주 안에 실험할 수 있는 SDK/runtime/eval/RAG/tooling · MCP/tool calling/workflow automation/agent framework 변화 · RAG/vector DB/inference/runtime/observability/deployment 변화 · 주요 provider 모델/API/pricing/rate limit/SDK/platform 변경 핵심 메시지 ..

분석 기간: 2026-09-15 ~ 2026-09-21 · 독자용 상세 리포트 [AIW] 9/21 Agent 운영 경쟁은 serving·memory·권한 검증으로 이동했다 요구사항 우선 렌즈최신 사용자 요구사항을 우선 적용했습니다: Python/LLM 서비스 개발자가 1~4주 안에 실험할 수 있는 SDK/runtime/eval/RAG/tooling · MCP/tool calling/workflow automation/agent framework 변화 · RAG/vector DB/inference/runtime/observability/deployment 변화 · 주요 provider 모델/API/pricing/rate limit/SDK/platform 변경 핵심 메시지 ..

분석 기간: 2026-09-14 ~ 2026-09-20 · 독자용 상세 리포트 [AIW] 9/20 Agent 운영 경쟁은 MCP·BuilderIO·하네스·권한 증거로 이동했다 요구사항 우선 렌즈최신 사용자 요구사항을 우선 적용했습니다: Python/LLM 서비스 개발자가 1~4주 안에 실험할 수 있는 SDK/runtime/eval/RAG/tooling · MCP/tool calling/workflow automation/agent framework 변화 · RAG/vector DB/inference/runtime/observability/deployment 변화 · 주요 provider 모델/API/pricing/rate limit/SDK/platform 변경 핵심 메시지 ..

분석 기간: 2026-09-13 ~ 2026-09-19 · 독자용 상세 리포트 [AIW] 9/19 Anthropic 평가·Claude Code AGENTS.md·TensorRT가 agent 운영 기준을 바꿨다 요구사항 우선 렌즈최신 사용자 요구사항을 우선 적용했습니다: Python/LLM 서비스 개발자가 1~4주 안에 실험할 수 있는 SDK/runtime/eval/RAG/tooling · MCP/tool calling/workflow automation/agent framework 변화 · RAG/vector DB/inference/runtime/observability/deployment 변화 · 주요 provider 모델/API/pricing/rate limit/SDK/platfor..

본문으로 바로 가기L/LLM DELIVERY서비스 개발자의 실무 플레이북00 한눈에 보기01 위험·우선순위 분류02 유형별 대응·시나리오03 요청·일정 합의04 AS-IS 최소 기록05 평가셋과 기준06 개발·원인 검증07 TO-BE 비교·보고08 배포 판단·복구09 긴급 예외·후속 종료10 배포 후 운영11 복사용 실무 도구12 근거와 출처다크 모드인쇄LLM SERVICE / DELIVERY PLAYBOOK비교할 근거는 남기고,대응은 위험에 맞춥니다.모든 버그에 같은 검증량을 요구하지 않습니다. 지금 막아야 할 피해, 나중에 터질 위험, 단순 오류, 빠른 납기 요청을 구분합니다.요청과 일정 협의부터 AS-IS·TO-BE, 배포, 긴급 예외의 사후 종료까지 이어지는 실무 플레이북입니다.위험별 대응 보강판..

분석 기간: 2026-09-11 ~ 2026-09-17 · 독자용 상세 리포트 [AIW] 9/17 Building·Harness·AI 서비스 평가가 에이전트 경쟁의 중심으로 이동했다 요구사항 우선 렌즈최신 사용자 요구사항을 우선 적용했습니다: Python/LLM 서비스 개발자가 1~4주 안에 실험할 수 있는 SDK/runtime/eval/RAG/tooling · MCP/tool calling/workflow automation/agent framework 변화 · RAG/vector DB/inference/runtime/observability/deployment 변화 · 주요 provider 모델/API/pricing/rate limit/SDK/platform 변경 핵심 메시..

분석 기간: 2026-09-10 ~ 2026-09-16 · 독자용 상세 리포트 [AIW] 9/16 AI agent 운영 경쟁은 속도보다 도구 경계·검증·프라이버시 런타임으로 옮겨갔다 요구사항 우선 렌즈최신 사용자 요구사항을 우선 적용했습니다: Python/LLM 서비스 개발자가 1~4주 안에 실험할 수 있는 SDK/runtime/eval/RAG/tooling · MCP/tool calling/workflow automation/agent framework 변화 · RAG/vector DB/inference/runtime/observability/deployment 변화 · 주요 provider 모델/API/pricing/rate limit/SDK/platform 변경 핵심 메시..

AI 개발자 레이더 2026-09-26: 에이전트 운영의 다음 승부처는 DNS 통제·게이트웨이·런타임 평가다

AI 개발자 레이더 2026-09-25: Agent 운영 경쟁은 이제 권한·검증·런타임 통제를 누가 더 빨리 제품화하느냐로 좁혀지고 있다

Markdown Source Graph MCP — 여러 워크스페이스의 Markdown을 하나의 MCP로 검색하기

AI 개발자 레이더 2026-09-23: Agent 운영 경쟁은 이제 memory·serving·security gate를 누가 더 빨리 제품화하느냐로 좁혀지고 있다

LLM Wiki가 커질 때 어떻게 운영할까: 3만 문서·100만 링크에서 배운 확장 전략

AI 개발자 레이더 2026-09-22: JevBench·프롬프트 캐시·런타임 평가가 에이전트 운영 기준을 다시 쓴다

AI 개발자 레이더 2026-09-21: Agent 데모의 끝, 이제는 memory·serving·권한 검증 전쟁이다

AI 개발자 레이더 2026-09-20: Agent 운영 경쟁은 MCP·BuilderIO·하네스·권한 증거로 이동했다

AI 개발자 레이더 2026-09-19: Anthropic 평가·Claude Code AGENTS.md·TensorRT가 agent 운영 기준을 바꿨다

LLM 서비스 개발자는 어떻게 일해야 할까: 요청부터 AS-IS·TO-BE 검증, 배포까지

AI 개발자 레이더 2026-09-17: Building·Harness·AI 서비스 평가가 에이전트 경쟁의 중심으로 이동했다

AI 개발자 레이더 2026-09-16: TensorRT Edge-LLM과 Monid까지, AI 에이전트 운영 경쟁이 도구 경계·검증·프라이버시 런타임으로 이동했다

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