Dev.to 뉴스
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사고 자동화: 무엇을 자동화하고, 무엇은 인간에게 남겨둘 것인가
장애 대응(Incident Response) 시 모든 것을 자동화하려는 시도는 오히려 위험을 초래할 수 있으므로, 데이터 수집이나 반복적인 복구 같은 기계적 작업은 자동화하고 근본 원인 분석이나 중대 결정과 같은 판단 영역은 인간에게 맡겨야 합니다. 자동화의 성공 여부는 해결 속도뿐만과 엔지니어가 상황에 대한 통제력을 유지하고 있는지를 통해 측정되어야 합니다.
Incident Automation: What to Automate, What to Leave to Humans↗dev.to
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솔로프리너가 AI 에이전트 워크플로우를 구축하는 방법 (두 주 만에 망가지지 않도록)
많은 1인 창업자가 AI를 단순 기능으로 사용하다 실패하는 것과 달리, 지속 가능한 AI 에이전트 운영을 위해서는 모니터링, 생산, 의사결정 지원, 실행이라는 네 가지 유형의 워크플로우 체계가 필요합니다. 특히 '소울 파일'이라 불리는 컨텍스트 레이어와 품질 검증을 위한 퀄리티 게이트를 구축하여 AI의 성능 저하 현상을 방지해야 합니다.
How to Set Up AI Agent Workflows as a Solopreneur (Without It Falling Apart in Week Two)↗dev.to
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자율 에이전트 스튜디오 운영에 1억 3천 6백만 토큰 소모, 비용 90% 가까이 절감 방법
무한 루프와 거대 컨텍스트 누적으로 인한 AI 토큰 비용 폭증 문제를 해결하기 위해, 에이전트의 역할을 저비용 모델과 고성능 모델로 분리하는 라우팅 전략을 제안합니다. 단순 반복 작업은 경량 모델에 맡기고 결과물을 검증 시스템으로 확인하는 아키텍처를 통해 운영 비용을 획기적으로 낮출 수 있습니다.
We burned 136 million tokens running an autonomous agent studio. Here's how we cut the bill ~90%.↗dev.to
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외부 LLM API 없이 작동하는 30억 개의 임대 리스크 스캐너를 만들었습니다.
Lease Lens는 Llama 3.2 3B 모델을 미세 조정하여 계약서 내 위험 조항을 추출하고 협상 이론을 제공하는 소형 모델 기반의 계약 검토 어시스턴트입니다. 외부 LLM API를 사용하지 않고 로컬에서 구동되도록 설계되어, 민감한 개인정보가 포함된 계약 데이터를 안전하게 처리할 수 있다는 것이 핵심입니다.
I built a 3B lease risk scanner that runs without an external LLM API↗dev.to
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LFX 멘토십 여정 시작: 히에로를 위한 기여자 신원 확인 구축
이 글은 LFX 멘토십의 일환으로 진행되는 'Hiero 기여자 신원 확인 프로토타입' 개발 계획을 다룹니다. GitHub 사용자 이름에 의존하는 기존 방식의 보안 취약점을 해결하기 위해, DID와 Verifiable Credentials를 활용하여 기여자의 실제 신원을 자동으로 검증하는 시스템 구축을 목표로 합니다.
Starting My LFX Mentorship Journey: Building Contributor Identity Verification for Hiero↗dev.to











