All I Need Is Data.

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..

분석 기간: 2026-09-09 ~ 2026-09-15 · 독자용 상세 리포트 [AIW] 9/15 AI agent 운영의 초점은 권한·런타임 격리·평가 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 A..

분석 기간: 2026-09-08 ~ 2026-09-14 · 독자용 상세 리포트 [AIW] 9/14 PIA-Bench와 Fast Tokio까지, AI 에이전트 운영의 핵심은 권한·평가·데이터·공급망 경계를 실제 로그로 계측하는 쪽으로 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..

분석 기간: 2026-09-07 ~ 2026-09-13 · 독자용 상세 리포트 [AIW] 9/13 BioNeMo 런타임과 agent 게이트웨이, AI 운영 경쟁은 제어 평면으로 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 ..

분석 기간: 2026-09-05 ~ 2026-09-11 · 독자용 상세 리포트 [AIW] 9/11 OpenAI·LiteLLM 이후, agent 운영 경쟁은 평가·권한·비용 제어로 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..

분석 기간: 2026-09-04 ~ 2026-09-10 · 독자용 상세 리포트 [AIW] 9/10 OpenAI Build 이후, agent 경쟁은 자연스러운 음성보다 제어 평면으로 간다 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 ..

분석 기간: 2026-09-03 ~ 2026-09-09 · 독자용 상세 리포트 [AIW] 9/9 OpenAI Astra와 Tenstorrent, agent 운영 제어로 수렴했다 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 ..

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

AI 개발자 레이더 2026-09-15: AI 에이전트 운영 경쟁이 권한·런타임 격리·평가 증거로 이동했다

AI 개발자 레이더 2026-09-14: PIA-Bench와 Fast Tokio까지, AI 에이전트 운영 경쟁이 권한·평가·데이터·공급망 계측으로 이동했다

AI 개발자 레이더 2026-09-13: BioNeMo와 에이전트 게이트웨이 이후 AI 운영 경쟁이 런타임·권한·비용 제어 평면으로 이동했다

AI 개발자 레이더 2026-09-11: OpenAI·LiteLLM 이후 에이전트 경쟁이 평가·권한·비용 검증 제어 평면으로 이동했다

AI 개발자 레이더 2026-09-10: OpenAI Build 이후 에이전트 경쟁이 자연스러운 음성 UX에서 권한·비용·검증 제어 평면으로 이동했다

AI 개발자 레이더 2026-09-09: OpenAI Astra와 Tenstorrent 신호로 본 에이전트 운영 경쟁이 모델 성능에서 권한·비용·검증 제어로 이동했다

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