AI / ML·
토스 SLASH·
토스 SLASH·DS와 MLE가 함께 일하는 법
토스뱅크 ML 팀이 DS와 MLE 간 협업 방식을 1년 동안 세 단계에 걸쳐 개선한 과정을 다룬다. Jupyter 노트북 전달 방식에서 추상화 인터페이스 기반 패키지 계약으로 전환해 "첫 커밋 당일 배포"를 달성했다.
#mlops#monorepo#machine-learning+2
AI / ML·
네이버 D2·
네이버 D2·사용자의 목소리를 AI로 재현하다: LLM기반 Multi Agent UX플랫폼 개발기
문제UX 리서치 데이터를 서비스 개발 협업에 바로 쓰려면 사용자를 재현하는 페르소나봇과 그 품질 평가 체계가 필요했다.
접근NSona를 Multi-Party 대화 기반 multi-agent 서비스로 설계하고, 프롬프트, 에이전트 로직, UX 중심 service-specific 평가 프로세스를 함께 구축했다.
결과사용자 리서치 데이터를 실시간 협업 자원으로 전환하는 가능성을 확인했다. AI 시대에는 디자이너, 리서처, 개발자의 역할 경계가 에이전트 구조 설계로 확장된다.
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NHN Cloud·AI와 개발하기: 숨은 결정을 드러내기
AI 에이전트와 협업할 때 자연어 요구사항을 그대로 구현 프롬프트로 넘기면, 비즈니스 의도 뒤에 숨은 기술 결정이 AI의 몫으로 넘어간다는 문제를 다룬다. NHN Cloud 개발자가 "grill-me" 인터뷰 패턴을 활용해 구현 전에 기술 결정을 명시적으로 확정하는 방법론을 소개한다.
#ai-agent#llm#prompt-engineering+2 - AI / ML·
LY Corporation·Grafana에서 자연어로 장애 원인을 분석하기: LLM 에이전트 기반 SRELens 개발기
LY Corporation Home SRE 팀이 장애 분석 시 메트릭·로그·트레이스가 각각 다른 화면에 흩어져 있는 문제를 해결하기 위해 Grafana 플러그인 SRELens를 개발했다. SRELens는 LLM 에이전트가 자연어 질의를 받아 실제 관측성 데이터를 조회하고, 근거와 함께 장애 원인 후보를 정리해 주는 도구다. LGTM-P 스택(Loki·Grafana·Tempo·Mimir·Pyroscope)과 FlavaMCP 게이트웨이를 통합해 단일 채팅 인터페이스에서 멀티시그널 분석이 가능하다.
#llm-app#mcp#observability+2