프롬프트 버전 관리(Prompt Versioning)란? AI 지시문 변경을 안전하게 기록하는 방법
프롬프트 버전 관리는 AI에 보내는 지시문과 모델 설정의 변경 이력을 남기고, 검증한 버전을 골라 서비스에 적용하는 방식입니다. 프롬프트 템플릿과의 차이, 쉬운 예시, 실제 운영 시 주의점을 정리합니다.
피처 스토어(Feature Store)란? AI가 쓰는 입력 데이터를 한곳에서 관리하는 방법
피처 스토어는 AI 모델이 학습과 실제 예측에 쓰는 입력 데이터를 같은 기준으로 저장·공유·조회하는 관리 계층입니다. 특징, 데이터베이스, 데이터셋과의 차이와 실무 주의점을 초보자 눈높이로 정리합니다.
API란? AI 기능을 앱과 자동화에 연결하는 방법
API의 뜻부터 AI 앱·자동화에서 쓰는 이유, 엔드포인트·페이로드·SDK와의 차이까지 초보자 눈높이로 정리합니다.
컨테이너(Container)란? AI 개발 환경을 어디서나 같은 방식으로 실행하는 방법
컨테이너는 AI 앱과 실행에 필요한 코드, 라이브러리, 설정을 함께 묶어 같은 방식으로 실행하게 하는 격리된 실행 환경입니다. 이미지, 가상 머신, 쿠버네티스와의 차이와 실무 주의점을 쉽게 정리합니다.
Google Gemini API Managed Agents, 백그라운드 작업과 원격 MCP가 중요한 이유
Google이 Gemini API의 Managed Agents에 백그라운드 작업과 원격 MCP 기능을 추가했습니다. AI 에이전트 개발과 기업 자동화에 주는 의미를 정리합니다.
AI 오케스트레이션(Orchestration)이란? AI 에이전트 흐름을 조율하는 방법
AI 오케스트레이션은 여러 모델, 도구, 단계, 에이전트가 어떤 순서로 움직일지 정하고 조율하는 설계 방식입니다. AI 에이전트와 자동화에서 왜 중요한지 초보자 눈높이로 정리했습니다.
체크포인트(Checkpoint)란? AI 모델 상태를 저장해 다시 이어 가는 기록
체크포인트는 AI 모델이나 학습 작업의 현재 상태를 저장해 나중에 다시 불러올 수 있게 만든 중간 저장 기록입니다. 모델 가중치, 학습 재개, 저장된 모델과의 차이까지 쉽게 정리합니다.
SDK란? AI API를 쉽게 연결하는 개발 도구 뜻과 예시
SDK는 특정 서비스나 API를 개발자가 더 쉽게 쓰도록 제공되는 개발 도구 묶음입니다. AI API를 연결할 때 SDK가 왜 중요한지, API·라이브러리·CLI와의 차이까지 쉽게 정리합니다.
페이로드(Payload)란? AI API에 보내는 요청 데이터 뜻과 예시
페이로드는 API 요청이나 응답에서 실제로 전달되는 핵심 데이터입니다. AI API에서는 모델, 입력, 파일, 도구, 출력 형식 같은 작업 내용이 페이로드에 들어갑니다.
도구 호출(Tool Calling)이란? AI가 외부 기능을 쓰는 방식
도구 호출은 AI 모델이 필요한 외부 기능을 선택하고 입력값을 만들어 애플리케이션이 실행하도록 연결하는 방식입니다.
