AI Scarcity 시대 대응을 위한 LLM Abstraction Layer 및 Cost-based Routing 설계
Claude Opus 4.7 and the Beginning of the End of AI Abundance
단순 요약에서 제약 조건 기반 중재 구조로 AI 의사결정 툴 고도화
How I Rebuilt My AI Decision Tool From a Summarizer Into a Constraint-Driven Arbitrator
MCP와 A2A로 구현하는 2025년형 멀티 에이전트 아키텍처 전략
Why Multi-Agent Systems Need Both MCP and A2A in 2025
단순 챗봇을 넘어 신뢰 가능한 AI 인프라로, Multi-Agent 시스템 설계 전략
Building Multi-Agent AI Systems in 2026: A2A, Observability, and Verifiable Execution
Prompt의 한계를 넘어 AI의 존재론적 설계로 나아가는 Inner Shell의 재해석
#25 A Baby's Cry
비용 80% 절감, 프로덕션급 AI 아키텍처의 4계층 설계 전략
AI Architecture in 2026: The Stack That Actually Works
모델 성능보다 중요한 '통신 구조', 에러율 3.9배 차이의 비밀
Same Agents, Different Minds — What 180 Configurations Proved About AI Environment Design
비정형 스크래핑의 리스크, FastMCP 타입 기반 아키텍처로 해결함
From Script-Kiddie to Enterprise: Re-architecting Python Scraping Tools into Scalable FastMCP Backends
AI 시스템 설계자가 Function Calling 대신 MCP 프로토콜을 선택했을 때 발생하는 아키텍처 트레이드오프와 의사결정 기준 정의
MCP vs Everything Else: A Practical Decision Guide
Agentic AI 아키텍처를 6개 핵심 모듈(인지, 인식, 메모리, 실행, 조율, 피드백)로 구조화하여 자율적 의사결정과 자동화 시스템 구축
بنية الذكاء الاصطناعي الوكيل: دليل شامل وأمثلة عملية
NVIDIA가 소프트웨어-하드웨어 공동 설계 방식으로 LLM 모델을 직접 개발하여 GPU 아키텍처 피드백 루프 확보 및 Nemotron 오픈소스 모델군 공개
Even the chip makers are making LLMs