최근 LLM 활용이 늘어나면서 API 키 유출, 기밀 정보 노출 등 보안 사고가 잦아지고 있습니다. 이러한 사고는 악의적 공격자뿐만 아니라 의도치 않은 일반 사용자의 실수로도 발생할 수 있습니다.

인포그랩은 엔터프라이즈 AI 에이전트 플랫폼 ‘NEXA’를 개발하고 있습니다. NEXA는 AI·데이터, 소프트웨어 개발, DevOps·인프라, 제품·기획, 생산성 등 다양한 분야에 업무 특화 에이전트를 제공합니다.

최근 AI 에이전트를 활용한 보안 자동화 도구가 속속 등장하고 있습니다. Claude Code의 자동 보안 리뷰 기능부터 Opus Security의 멀티 에이전트 기반 취약점 관리 플랫폼까지.

오늘날 소프트웨어 기능이 지속적으로 확장되고 기술 복잡성이 증가하면서, 개발자들이 관리해야 할 코드베이스는 점점 방대해지고 있습니다.

최근 LLM의 가파른 발전 속도에 힘입어 소프트웨어 개발은 그 어느 때보다 빨라지고, 릴리즈 주기도 짧아졌습니다. 이에 발맞춰 AI 생성 코드 보안의 중요성도 더욱 높아졌는데요.

IT 업계에서 SRE(Site Reliability Engineer, 사이트 신뢰성 엔지니어)는 한때 ‘새벽 3시에 전화받는 사람’으로 불렸습니다. 시스템 장애가 발생하면 가장 먼저 호출돼 문제를 해결해야 했기 때문이죠.

요즘 다양한 AI 서비스의 시스템 프롬프트가 GitHub에 종종 공유되고 있습니다. Anthropic처럼 운영사가 시스템 프롬프트 원문을 직접 공개하는 일도 있지만, 대부분은 비공개인데요.

우리는 AI 에이전트를 개발할 때, 성능을 높이기 위해 다양한 모델을 실험합니다. 동일한 AI 에이전트 안에서 모델을 바꿔가며 비슷한 주제로 대화를 시도하죠.

Kubernetes를 다루다 보면 kubectl 명령어의 방대한 옵션과 반복 입력에 지칠 때가 종종 있습니다.