AI

최근 AI 업계, 특히 자율적으로 동작하는 'AI 에이전트(Autonomous AI Agent)' 생태계에서 가장 뜨거운 화두는 프롬프트 엔지니어링이 아닌 '하네스 엔지니어링'이다. 해시코프의 창업자 미첼 하시모토가 "LLM이 스스로 코드를 작성하고 문제를 해결하게 하

이전 포스팅에서 AI 에이전트를 안전하고 효율적으로 제어하기 위한 환경 구축, 즉 '하네스 엔지니어링'에 대해 학습했다. 그렇다면 우리가 매일 코딩할 때 사용하는 AI 에디터인 Cursor에서는 이 개념을 어떻게 적용할 수 있을까?단순히 프롬프트를 잘 쓰는 것을 넘어,

AI 기반의 코딩 에디터(Cursor)와 LLM(ChatGPT 등)을 매일 사용하면서, AI와 소통하는 가장 중요한 개념인 '토큰(Token)'에 대해 깊이 이해할 필요성을 느꼈다. 토큰을 낭비하는 것은 곧 AI의 성능을 떨어뜨리고 불필요한 비용을 발생시키는 지름길이다

AI(거대 언어 모델, LLM)는 놀라운 능력을 보여주지만, 때로는 너무나 그럴듯하게 거짓말을 하거나 존재하지 않는 사실을 지어낸다. 이를 환각(Hallucination) 현상이라고 부른다. AI를 업무에 활용하는 엔지니어로서, 이 환각이 왜 발생하며 이를 어떻게 제어

기업들이 모델을 단일화하지 않고 굳이 등급을 나누는 이유는 단순히 돈을 더 받기 위해서가 아니라, 엔지니어링적 효율성 때문입니다.추론 비용과 경제성 (Cost Optimization): GPT-5 Pro 같은 모델을 돌리려면 엄청난 전력과 GPU 리소스가 필요합니다.