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.

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

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.

안녕하세요. 인포그랩 AI DevOps 엔지니어 Harvey입니다. 프롬프트 최적화는 오늘날 LLM 성능을 극대화하는 핵심 요소로 주목받고 있습니다.

E2E(End-to-End) 테스트는 QA 담당자에게 무척 피로한 업무입니다. 일단 테스트 스크립트를 작성하려면 며칠이 걸립니다.

3개월 전, 저는 인포그랩 기술 블로그에 “Claude MCP로 엔지니어링 업무 자동화하기”라는 글을 작성했습니다. 이 글에서는 MCP(Model Context Protocol)의 개념과 구조, 다양한 사용 사례를 소개했죠.