에이전틱ai
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Kev: Qwen 3.5 기반 1-Pass 오픈 의사결정 모델과 에이전트 도구 호출 60% 절감 아키텍처AI 2026. 10. 2. 22:01
Kev: Qwen 3.5 기반 1-Pass 오픈 의사결정 모델과 에이전트 도구 호출 60% 절감 아키텍처참고 및 출처: Turborepo와 TSDX의 창립자이자 Vercel의 핵심 개발 리더였던 재러드 파머(Jared Palmer)가 오픈소스로 공개한 Kev(jaredpalmer/kev) 프로젝트 및 관련 기술 분석 자료(Jev's Architecture Unmasked, GeekNews #34065, Hacker News #49783999)를 바탕으로, 비자기회귀 의사결정 모델의 수학적 원리와 프로덕션 에이전트 최적화 패턴을 심층 분석했습니다.1. LLM 의사결정의 비효율: "못을 박는 데 착암기를 쓰고 있는가?"현대 AI 에이전트 파이프라인을 살펴보면 기이한 불균형을 자주 발견하게 됩니다. 사용자의 ..
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로컬 LLM의 에이전틱 한계 극복: 30B 체급 기준선과 쿠버네티스 분산 병렬 서빙 아키텍처AI 2026. 10. 1. 21:49
로컬 LLM의 에이전틱 한계 극복: 30B 체급 기준선과 쿠버네티스 분산 병렬 서빙 아키텍처참고 및 출처: 온프레미스 AI 인프라와 에이전틱 엔지니어링을 연구하는 유튜브 채널 '목공하는 개발자'의 실전 서빙 분석을 기반으로, 단일 로컬 LLM의 지능적·하드웨어적 한계를 외적 시스템 아키텍처(청킹, 스킬 펑션, 쿠버네티스 마이크로서비스)로 극복하는 실전 엔지니어링 청사진을 정리했습니다.1. 로컬 LLM 만능주의의 함정: 왜 사내 에이전트는 무너지는가?최근 Ollama, LM Studio, vLLM, SGLang과 같은 로컬 LLM 서빙 프레임워크가 고도화되면서 많은 엔지니어링 조직이 데이터 보안과 API 비용 절감을 위해 사내 인프라에 로컬 모델을 도입하고 있습니다.하지만 로컬 인프라를 구축한 뒤 곧바로 ..