Single Agent의 15% 환각률을 해결한 Schema-validated Multi-Agent 설계
Multi-Agent Systems in Production: When One Agent Isn't Enough and How We Coordinate Them
Pydantic 기반 Structured Output으로 LLM 응답의 결정론적 제어 구현
Structured Output in LangChain
자동 직렬화 엔진의 __repr__ 관리를 통한 Tenant Secret 유출 원천 차단
The Python exception that leaked tenant secrets
Monolith Agent의 컨텍스트 오버플로우를 해결한 Multi-Agent 분산 아키텍처 설계
Multi-Agent Systems in Production: When One Agent Isn't Enough and How We Coordinate Them
Pydantic 기반 타입 시스템으로 43라인 만에 구현한 고효율 REST API
FastAPI Crash Course: Build a CRUD REST API in ~40 Lines of Python
Pydantic Schema 기반 Structured Outputs 도입을 통한 LLM 응답 파싱 에러 제거
Structured Outputs: How We Stopped Parsing LLM Responses by Hand
FastAPI i18n 자동화를 통한 다국어 모델 및 유효성 검사 아키텍처 구현
FastAPI doesn't speak your users' language. Here's how to fix that.
Native Python vs LangChain: 추상화 비용 기반의 AI 오케스트레이션 설계 전략
Orchestrating AI: LangChain Framework Abstraction vs. Pure Native Code
Constrained Decoding 도입을 통한 JSON 파싱 성공률 100% 및 속도 6.4배 향상
Ollama Structured Outputs in Practice — Getting Type-Safe JSON from Local LLMs with Pydantic
Strategy Pattern과 XHR 인터셉션을 통한 Meta Ads 스크래퍼의 회복탄력성 확보
Building a Resilient Meta Ads Scraper: What Breaks (and What I Learned Fixing It)
Pydantic과 CI/CD 기반의 투명한 변이 우선순위 분석 파이프라인 구축
From Variant CSV to Review-Ready Report: A Python Workflow With Docker and GitHub Actions
Schema Validation 한계 극복을 통한 Tool-call 오류 77.5% 정밀 진단 및 해결
Your schema validation passes and the agent still picks the wrong tool. The bug is semantic.
LLM Structured Output 기반 HTML 파싱 효율 개선 및 85% 정확도 달성
I Spent a Weekend Fighting HTML Parsing. Here's What Finally Worked
Pydantic 기반 데이터 검증으로 API 비즈니스 로직 보호 및 안정성 확보
FastAPI for AI Engineers - Part 4: Stop Bad Data Before It Breaks Your API (Pydantic and Data Validation)
Regex 한계를 LLM Function Calling으로 해결해 추출 정확도 92% 달성
Why My Regex-Based Parser Failed and How LLM Function Calling Saved Me
Pure Python 기반 뇌 시뮬레이션 프레임워크 WBE v0.1 구축
Building a Brain in Pure Python
Constrained Decoding 도입으로 JSON 에러율 25%에서 0.1% 미만으로 개선
Fixing JSON Output from GPT: A Pattern That Actually Works
Async-first 설계로 AI 추론 병목을 해결하는 FastAPI 중심 백엔드 전략
FastAPI vs Flask vs Django: which one for an AI backend in 2026
Regex 기반 파싱을 LLM 기반 Structured Output으로 전환하여 추출 정확도 95% 달성
How I Stopped Fighting Regex and Finally Extracted Data with LLMs
Domain-Driven Design 기반 MCP 명명법을 통한 리팩토링 Churn 최소화
MCP tool naming: 6 patterns ranked by how well they survive a refactor