
엔터프라이즈 AI 에이전트 성능 평가 가이드
AI 에이전트는 프롬프트, RAG, MCP, 도구 호출, 다단계 추론 등을 결합해 자율적으로 동작합니다. 따라서 성능을 정확히 측정하려면 이러한 특성을 고려한 전용 평가 방법이 필요합니다. 이 글은 에이전트 성능 평가 시 고려 사항, LLM-as-a-Judge 평가 방식, 도구 호출·사용 능력 평가 방법, NEXA 적용 사례와 결과를 다뤘습니다.

GitLab Secrets Manager로 CI/CD 시크릿을 안전하게 다루는 법을 정리합니다. base64 한 줄로 뚫리는 마스킹의 한계를 직접 재현하고, 요청한 job만 시크릿을 받는 구조, HashiCorp Vault·클라우드 도구와의 비교, 도입 시 점검할 점까지 다룹니다.
LLM에 정확한 정보와 도구를 제대로 쥐여 주면 더 높은 품질의 n8n 워크플로를 생성할 수 있습니다. 이 글은 LLM의 작업 환경 전체를 설계하는 접근 방식인 '하네스(Harness)'를 만들어 실험한 내용을 다뤘습니다. 같은 모델과 같은 요청을 두고 하네스 수준만 바꿨을 때 모델이 생성한 n8n 워크플로 품질이 어떻게 달라지는지 소개합니다.
자세히 보기 →이 글은 에이전트 옵저버빌리티의 개념과 동작 방식, APM·LLM 옵저버빌리티와의 차이, 구현 도구를 살펴봅니다. 아울러 Langfuse와 Google Gemini로 PR 리뷰 에이전트의 활동을 추적·평가하는 실습을 다룹니다. 또 에이전트 옵저버빌리티를 원활하게 운영하기 위해 유념할 사항도 알아봅니다.
자세히 보기 →폐쇄망 CI 환경에서 NAT 게이트웨이 뒤에 Maven 빌드를 돌리다 보면, 다른 빌드 도구에 비해 자주 멈추는 패턴을 마주합니다. 이 글은 폐쇄망 빌드의 의존성 수급 단계에서 발생하는 Maven 빌드 중단 문제를 GitLab Maven Virtual Registry로 해결한 과정과 실전 팁을 다뤘습니다.
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AI 에이전트는 프롬프트, RAG, MCP, 도구 호출, 다단계 추론 등을 결합해 자율적으로 동작합니다. 따라서 성능을 정확히 측정하려면 이러한 특성을 고려한 전용 평가 방법이 필요합니다. 이 글은 에이전트 성능 평가 시 고려 사항, LLM-as-a-Judge 평가 방식, 도구 호출·사용 능력 평가 방법, NEXA 적용 사례와 결과를 다뤘습니다.

이 글은 AI 에이전트를 중심으로 보안 취약점 관리 자동화 기술 동향을 다뤘습니다. Claude Code는 자동 보안 리뷰 기능으로 보안 문제 검사와 수정을 지원합니다. Opus Security는 멀티 에이전트 기반 자율형 취약점 관리 플랫폼으로 취약점 분석과 시정 조치를 자동화합니다. Cycode는 AI 악용 가능성 분석으로 고위험 취약점을 신속하게 확인합니다. DeepSource는 완전 자율 에이전트 방식으로 리포지터리를 모니터링하고, 의사결정을 내리며, 적절한 조치를 취합니다.

GitLab의 ’Exact Code Search’ 기능은 코드 검색 효율을 극대화합니다. 이 기능은 정확한 일치 모드, 정규 표현식 모드, 멀티 라인 일치로 GitLab 전체 또는 특정 프로젝트에서 검색어와 완전히 일치하는 코드를 빠르게 찾고, 복잡한 패턴을 정밀하게 탐색합니다. 이 글은 Exact Code Search의 개요와 코드 검색 방식, 기존 검색 기능과의 차이점, 활용 기준을 다뤘습니다.

최근 LLM의 가파른 발전 속도에 힘입어 소프트웨어 개발은 더 빨라지고, 릴리즈도 잦아졌습니다. 그만큼 AI 생성 코드 보안의 중요성이 커지며, DevSecOps가 핵심 해법으로 주목받고 있습니다. 이 글은 AI 개발 환경에서 DevSecOps의 필요성, AI 기반 DevSecOps의 코드 보안 강화 방식과 주요 솔루션, AI와 DevSecOps 통합 시 유의 사항을 다뤘습니다.

한때 '디지털 소방관'으로 불리던 SRE가 AI의 발전으로 큰 변화를 맞이했습니다. 이제 AI는 전통적인 시스템 신뢰성 정의를 바꾸고, AI·예측 기반 운영으로 SRE가 장애에 선제적으로 대응하도록 돕습니다. 이 글은 AI 시대의 신뢰성 개념 변화와 주요 AI 신뢰성 사례, AI 기반 SRE 업무의 변화와 AI 한계, 향후 발전 방안을 다뤘습니다.

프롬프트 인젝션은 AI 시스템에 악성 지시를 입력해 의도하지 않은 동작을 유발하는 보안 공격 기법입니다. 조작된 입력으로 AI가 보호된 시스템 프롬프트나 초기 설정을 노출하도록 유도합니다. 이 글은 프롬프트 인젝션의 위험성과 원리, 공격 유형, 실제 사례, 방어 대책을 다뤘습니다.

시스템 프롬프트는 AI의 역할과 행동 방식, 응답 형식을 정의하는 초기 지시 사항입니다. 프롬프트의 내용과 구성은 AI 답변에 큰 영향을 미칩니다. 이 글은 Claude Sonnet 4, GPT-4.1, Gemini 2.5 Pro의 시스템 프롬프트를 분석했습니다. 아울러 각 모델의 프롬프트를 응용해 역할별 AI 에이전트의 시스템 프롬프트를 설계하고, 응답 품질을 테스트한 결과를 공유합니다.

K9s는 터미널 기반의 Kubernetes 클러스터 관리 도구입니다. 이 도구는 복잡한 CLI 작업을 단축키로 간편하게 처리합니다. 에어갭 환경에서도 강력한 기능을 제공하며, 실시간 모니터링과 Pod 로그 확인, 리소스 조회 등을 빠르게 수행할 수 있습니다. 이 글은 K9s 개요와 설치 방법, 주요 기능과 고급 기능 활용법을 다뤘습니다.

Vector는 ELK 스택의 성능 한계를 극복하는 Observability 데이터 파이프라인 도구입니다. 이는 VRL로 타입 안전성과 빠른 데이터 변환을 지원하며, 멀티 백엔드 라우팅으로 효율적인 로그 관리를 돕습니다. 아울러 Vector는 방대한 로그와 메트릭 데이터를 관리하는 데 효과적입니다. 이 글은 Vector의 개념과 특징, 사용 방법, Kubernetes 배포 방법을 실습 예제와 함께 다뤘습니다.

이 글은 2025년 GitOps 트렌드 4가지를 다뤘습니다. GitOps 도입 양극화와 확산, 기본 단계에 머문 구현 수준, 애플리케이션 구성 중심 활용, 도구 선택 1위인 ArgoCD가 그 내용입니다. 각 트렌드의 상세 현황과 등장 배경, 유의 사항을 소개합니다.

Claude Code를 사용하면, 터미널에서 자연어로 명령을 입력해 AI의 코드 분석, 버그 탐지, 리팩토링 제안을 받을 수 있습니다. 인포그랩 DevOps 엔지니어 John은 GitLab에서도 Claude Code의 AI 개발 경험을 누릴 수 있는 통합 봇을 개발했습니다. 이 글은 통합 봇의 구현 과정과 실제 활용 결과를 다뤘습니다.

Claude Code의 ‘Plan Mode’는 코드 작성에 앞서 코드베이스 분석과 개발 계획 수립에 집중하는 혁신 기능입니다. 이 기능을 사용하면, 개발 전에 철저한 연구와 분석을 거쳐 최적의 솔루션을 미리 도출하고, 완성도 높은 결과물을 빠르게 구현할 수 있습니다. 이 글은 Plan Mode의 핵심 사용법과 고급 활용법, 프롬프트 엔지니어링 실전 팁을 다뤘습니다.