All I Need Is Data.

목차 Jev에서 Microsoft Decision-1까지: 한 달도 안 돼 열린 Decision Model 경쟁BLUF: 먼저 결론무엇이 새롭고, 무엇은 원래 있던 기술인가시장은 어떻게 4주 만에 커졌나공통 아키텍처: 생성 loop를 scoring pass로 바꾼다Encoder option marker: LAYADecoder torso + readout: Typical, Strands, THIS/THATLarge backbone + joint schema head: Clef와 H2OClosed hosted model: Jev, OpenAI, Microsoft주요 모델 비교가격: 100만 tokens보다 업무 한 건의 총비용을 보라성능표를 그대로 믿기 어려운 이유장점과 단점장점단점P..

분석 기간: 2026-10-05 ~ 2026-10-11 · 독자용 상세 리포트 [AIW] 10/11 Talorys self-hosted personal agent가 보여준 실행 경계와 거버넌스 경쟁 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 ..

목차 랭그래프(LangGraph)는 지금 어떻게 바뀌고 있나: 1.x 트렌드 분석단순 그래프에서 운영 가능한 런타임으로지금 알아야 할 숫자문제는 더 똑똑한 모델만으로 풀리지 않는다요즘 에이전트 개발이 강조하는 다섯 가지최신 트렌드와 LangGraph 기능 맵LangGraph는 앞으로 어디로 개발될까개발자가 지금 준비할 장기 체크포인트다른 에이전트 생태계와 교차 검증하면공식 공개일로 보는 LangGraph 1.x버전 타임라인: 무엇이 달라졌나1.0 — 먼저 안정적인 기준선을 만든다1.1 — 그래프 외부의 소비자도 타입 계약에 포함한다1.2 — 운영에서 비싼 실패를 줄인다타입 기반 HITL이 바꾸는 승인 경계시간 이동이 제품 기능이라면패치를 작다고 보면 놓치는 것개발자 상황별 체크 카..

분석 기간: 2026-10-04 ~ 2026-10-10 · 독자용 상세 리포트 [AIW] 10/10 Talorys self-hosted personal agent가 에이전트 실행·보안 운영을 전면에 세웠다 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 ..

분석 기간: 2026-10-03 ~ 2026-10-09 · 독자용 상세 리포트 [AIW] 10/9 에이전트 경쟁은 모델 발표보다 실행 환경, 보안 검증, 런타임 관측으로 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 ..

목차 MinIO 오픈소스 EOL 이후개인 개발 환경의 의존성에서 기업의 공급망 문제까지이 조사를 시작한 이유1. 무엇이 실제로 바뀌었나확인된 사실과 의미날짜가 다르게 보이는 이유2. 커뮤니티 반응: 기능보다 신뢰의 문제였다반복해서 나타난 네 가지 반응3. 개발자들은 실제로 어떻게 움직였나3.1 먼저 멈추고 보존했다3.2 운영보다 CI와 개발 환경이 먼저 깨졌다3.3 변경 비용이 낮은 포크로 급한 불을 껐다3.4 새 구현체로 옮기면서 결합도를 낮췄다3.5 “S3 호환” 주장을 테스트로 검증했다3.6 따라온 의존성까지 걷어냈다3.7 개발용과 운영용 선택을 분리했다실제 프로젝트에서 확인된 이동 경로4. 보안 문제는 이론이 아니라 현재형이다오픈소스판에 “수정 버전 없음”이 뜻하는 것5. ..

분석 기간: 2026-10-02 ~ 2026-10-08 · 독자용 상세 리포트 [AIW] 10/8 AI SRE Arena와 Open Benchmark가 에이전트 운영 검증을 전면에 세웠다 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: 2026-10-01 ~ 2026-10-07 · 독자용 상세 리포트 [AIW] 10/7 agent 운영의 경쟁축이 skill·memory·runtime 검증으로 좁혀졌다 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..

LAYA 한국어 민원 분류 2편: EmbeddingGemma 2 검색을 붙이면 좋아질까 27개 유형에서 막힌 LAYA 앞에 의미 검색기를 놓고, 새 유형까지 실제로 다시 측정했다.1편의 결론은 불편했다. 민원 유형 설명을 잘 작성하고 LAYA를 추가 학습해도 27개 소분류를 한 번에 고른 정확도는 34.6%(28/81)였다. 대→중→소 순차 분류는 23.5%, top-k 계층 후보를 12개 남긴 beam 방식은 정답 후보를 76.5% 보존했지만 최종 정확도가 8.6%였다. 후보를 만드는 규칙과 최종 LAYA 판별이 모두 흔들렸다.이번에는 사용자가 제안한 EmbeddingGemma 2를 검색기로 붙였다. 명칭은 ‘Embedding Gamma’가 아니라 Google DeepMind의 Embeddin..

분석 기간: 2026-09-30 ~ 2026-10-06 · 독자용 상세 리포트 [AIW] 10/6 agent 운영은 보안·context·runtime 근거 싸움으로 이동 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: 2026-09-29 ~ 2026-10-05 · 독자용 상세 리포트 [AIW] 10/5 agent 운영은 MCP·trace·compliance 근거로 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 핵심 메시지 ..

LAYA Multilingual: 동적 분류의 원리부터 한국어 실측까지 Jev가 내세운 ‘문장 대신 판단을 반환하는 AI’를 내 환경에서 실행하고 한국어로 검증해 볼 수 있을까? 이 글은 그 질문에서 출발한다. 대상인 LAYA는 질문과 후보 설명을 함께 읽고 선택형 판단을 내리는 공개 인코더 모델이다. Jev와는 별도로 개발된 프로젝트이며 Jev의 가중치를 공개한 모델이 아니다.고정 BERT 분류기처럼 클래스별 출력 뉴런을 정해 두는 대신, 요청마다 주어진 후보 위치를 같은 채점기로 평가한다. 분류 체계를 바꾸기 쉽고 문장을 한 토큰씩 생성하지 않는다는 점이 주목할 부분이다. 동적 후보 분류 자체가 최초의 발명이라는 뜻은 아니다.한국어 도입 판단부터 말하면, 실험할 가치는 있지만 이 글의 결과만..

Jev에서 Microsoft Decision-1까지: 한 달 만에 시작된 판단 모델 경쟁

AI 개발자 레이더 2026-10-11: 셀프호스트 개인 에이전트 시대, 똑똑함보다 실행 경계와 거버넌스가 먼저다

랭그래프(LangGraph)는 지금 어떻게 바뀌고 있나: 1.x 트렌드 분석

AI 개발자 레이더 2026-10-10: 셀프호스트 에이전트 시대, 똑똑함보다 통제가 먼저다

AI 개발자 레이더 2026-10-09: 에이전트는 똑똑해졌는가, 아니면 더 잘 감시되기 시작했는가

MinIO 오픈소스 EOL 이후, 개발자들은 어떻게 움직였나

AI 개발자 레이더 2026-10-08: 에이전트 경쟁은 Open Benchmark, 비용 상한, 권한 로그 싸움으로 넘어갔다

AI 개발자 레이더 2026-10-07: 에이전트 경쟁은 skill·memory·runtime 검증으로 좁혀졌다

EmbeddingGemma 2와 LAYA의 Retrieve–Rerank 구조를 직접 실험해봤다

AI 개발자 레이더 2026-10-06: 에이전트는 이제 “작동”보다 “증명”이 먼저다

AI 개발자 레이더 2026-10-05: MCP·trace·HIPAA가 에이전트 운영 기준을 ‘증명 가능한 배포’로 바꿨다

LAYA 딥다이브: BERT와 무엇이 다르고, 한국어에서 얼마나 통할까? - 실험편

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