AI & Machine Learning

AI 에이전트 프레임워크 비교 — LangGraph, AutoGen, CrewAI 실무 선택 기준 (2026)

AI 에이전트 프레임워크 비교가 필요한 시점이다. LangGraph, AutoGen, CrewAI의 설계 철학 차이를 분석하고, 러닝커브부터 프로덕션 배포까지 실무 기준으로 어떤 프레임워크를 골라야 하는지 정리했다.

2026년 4월 12일 15min

RAG 파이프라인에 벡터DB를 붙여야 하는데 선택지가 너무 많다. Pinecone, Weaviate, pgvector 세 가지를 실제로 써보고 규모별로 어떤 게 맞는지 정리했다. 비용 계산까지 포함.

2026년 4월 11일 14min

LangChain + ChromaDB 조합의 RAG 파이프라인을 OpenAI Assistants API로 교체한 경험이다. 벡터스토어 자동 관리, 파일 검색, 함수 호출까지 실제 코드와 함께 비교한다.

2026년 4월 8일 16min

ChatGPT GPTs를 처음 만들 때 가장 많이 막히는 부분이 Actions 설정이다. OpenAPI 스키마 에러부터 CORS 문제까지, 직접 겪은 시행착오와 해결 과정을 코드와 함께 풀어냈다.

2026년 4월 7일 17min

GPT-4o와 gpt-4o-mini의 토큰당 단가 차이는 16배다. 이 차이를 활용한 모델 라우팅, 프롬프트 압축, 시멘틱 캐싱 세 가지 전략으로 ChatGPT API 비용을 72% 절감한 과정을 코드와 함께 정리했다.

2026년 4월 6일 20min

Gemini 2.5 Pro, Claude 4 Sonnet, GPT-4.5를 동일 조건에서 테스트했다. 코드 생성, 한국어 요약, API 비용까지 용도별 AI 모델 비교 결과와 실전 추천 조합을 다룬다.

2026년 4월 6일 16min

GPU 서버 없이 무료 티어만으로 Gemini 2.0 Flash 기반 문서 요약 데모를 3일 만에 만든 과정이다. Google AI Studio 플레이그라운드 활용법부터 Python SDK 연동, 자주 만나는 에러 대응까지 정리했다.

2026년 4월 5일 13min

OpenAI Vision API에서 이미지 1장에 765토큰이 소모되던 프로젝트를 Gemini API로 전환한 과정을 기록했다. 신구 SDK 혼란부터 멀티모달 입력, 구조화된 출력, 비용 구조까지 실전에서 부딪힌 내용을 정리한다.

2026년 4월 4일 13min

GitHub Copilot, Cursor, Cline에 동일 프롬프트를 던지면 결과가 전부 다르다. 5인 백엔드 팀에서 3주간 FastAPI 프로젝트를 대상으로 세 도구를 비교한 기록이다. 자동완성 속도, 프로젝트 이해력, 비용, 보안까지 실측 데이터로 정리했다.

2026년 4월 3일 12min

사내 외부 LLM API가 차단된 뒤 Ollama로 로컬 LLM 보안 운영 환경을 구축했다. 기본 설정의 보안 구멍부터 네트워크 격리, 접근 제어, 보안팀 승인까지 4일간의 구축 기록과 3개월 운영 경험을 정리했다.

2026년 4월 2일 9min

주간 리포트를 자동화하려고 Python으로 AI 에이전트 파이프라인을 처음 만들었다. 한 덩어리 스크립트에서 시작해 작업 분해 → 툴 연동 → 오류 복구 순서로 다시 설계한 과정을 기록한다.

2026년 3월 31일 12min

GPT-4o 하나로 시작한 사내 챗봇의 월 API 비용이 $420이었다. 3개월에 걸쳐 프롬프트 캐싱, 배치 API, 모델 라우팅을 적용해 $160까지 줄인 과정을 시간순으로 정리했다.

2026년 3월 29일 10min