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업무 자동화
반복 업무를 LLM과 워크플로 도구로 줄이는 방법을 다룬다. Make·n8n 같은 노코드 연결부터 API와 스크립트, AI 에이전트를 엮은 파이프라인까지 범위에 둔다. 데모로 끝나지 않고 실패 처리와 비용까지 버티는 운영 가능한 자동화가 기준이다.
1872, AI 기반 로봇 공장 설립하여 강철 부품 제조
세 명의 전 SpaceX 엔지니어가 AI 기반 소프트웨어와 로봇을 활용하여 강철 부품 제조에 집중하고 있다. 이들은 2027년까지 대부분의 강철 가공 과정을 자동화할 수 있는 프로토타입 공장을 설립할 계획이다. 스타트업 1872는 7월 22일 오하이오주 신시내티의 Factory One 시설에서 공식 출범했다. 초기 목표는 AI 데이터 센터나 소형 모듈 원자로를 개발하는 고객을 위한 강철 스키드 제조 자동화이다. CEO Dan Summers는 80%의 자율 운영을 목표로 하며, 100% 자율 운영으로 가는 것에는 한계가 있을 수 있다고 밝혔다.
Cloudflare에서 CI/CD 파이프라인을 위한 Artifacts와 CI SDK 출시
Cloudflare는 Artifacts를 통해 수백만 개의 리포지토리를 위한 버전 관리된 코드 저장소를 제공하고, CI SDK를 통해 CI 파이프라인을 Cloudflare에서 실행할 수 있도록 지원한다. 사용자는 @cloudflare/ci를 설치하여 안전한 환경에서 코드 빌드, 린터 및 타입 체크 실행, 의존성 캐싱, 유닛 테스트 수행, AI 리뷰 에이전트를 통한 자동 수정, 조건부 배포 등을 자동화할 수 있다. CI 파이프라인은 YAML 대신 TypeScript로 정의할 수 있으며, 각 단계는 Cloudflare Workflows를 통해 안전하게 실행된다.
NVIDIA JetPack 7.2.1, Agentic Video Skills 및 T3000 에뮬레이션 추가
NVIDIA JetPack 7.2.1은 로봇 공학, 지능형 비디오 분석, 산업 자동화, 의료, 미디어 처리 및 원격 작업 등 다양한 Jetson 애플리케이션에서 비디오를 핵심 데이터 경로로 사용한다. 시스템은 여러 카메라를 캡처하고, 네트워크 스트림을 디코딩하며, AI 추론 또는 전통적인 비전 처리를 수행하고, 결과를 표시한 후 비디오를 저장 또는 전송을 위해 인코딩할 수 있다.
Amazon Bedrock AgentCore Browser Tool로 레거시 웹 애플리케이션 자동화
Amazon Bedrock AgentCore Browser Tool은 Strands Agents와 결합하여 레거시 웹 애플리케이션의 자동화를 지원하는 관리형 브라우저 서비스를 제공한다. 이 도구는 AI 에이전트가 안전한 세션을 통해 레거시 인터페이스와 상호작용할 수 있도록 하며, HTTP 또는 HTTPS를 통해 접근 가능한 레거시 애플리케이션에 적용 가능하다. 이 솔루션은 Amazon Bedrock의 기초 모델과 통합되어 보안 및 감사 추적 기능을 제공하며, 복잡한 자동화 워크플로우를 구현할 수 있다.
GitHub Actions 사건 및 가용성 보고서
2026년 8월 6일 GitHub Actions 사건은 고객의 생산성과 신뢰에 부정적인 영향을 미쳤다. GitHub은 사건의 근본 원인 분석을 진행 중이며, 9월에 가용성 게시물에 사건의 세부 사항을 포함할 예정이다. GitHub은 Azure로의 이전을 가속화하고 있으며, 7월에는 모놀리식 읽기 트래픽의 52.75%가 Azure Central US에서 처리되었다. 인증 데이터는 가장 오래된 공유 데이터베이스에서 독립 인프라로 이전되었고, 인증 및 권한 확인은 공유 경로에 대한 부담을 줄였다.
구글 딥마인드의 변화와 로봇 산업의 IPO 소식
Generalist AI는 로봇 공학에 집중하는 스타트업으로, 현재 4개의 주요 휴머노이드 로봇 회사가 IPO를 준비 중이다. 중국의 Unitree Technology는 상하이 IPO를 통해 500억 위안(74억 달러) 이상의 가치를 예상하고 있다. 구글의 AI 리더십이 변화하고 있으며, Jeff Dean이 27년 근무 후 Discovery Loop라는 회사를 설립한다. 구글의 Gemini Robotics 2는 다양한 로봇을 지능적으로 제어할 수 있는 모델로, 전체 신체 제어와 다중 로봇 협업을 가능하게 한다.
토스 QA 플랫폼 토션(Tossion) 소개
토스 QA Platform 팀은 자동화 테스트 결과, 매뉴얼 테스트 결과, 테스트 케이스를 통합하여 관리하는 플랫폼 토션(Tossion)을 개발했다. 이 플랫폼은 프로젝트, 스위트, 섹션, 테스트 케이스 구조로 되어 있으며, 테스트 런을 통해 과거의 테스트 케이스와 결과를 기록하고 관리할 수 있다. 사용자는 요청한 기능을 즉시 반영받을 수 있으며, AI를 활용해 테스트 케이스 생성, PR 분석, 회귀 테스트 자동화 등을 효율화할 계획이다.
비개발자가 자동화 도구 12개를 만든 기준과 사례
한 비개발자가 넉 달 동안 12개의 자동화 도구를 만들며, 무엇을 먼저 만들고 무엇은 만들지 않았는지에 대한 기준을 정리했다. 이 기준은 빈도, 소요 시간, 리스크, 재사용성의 네 가지로 나뉘며, 서명 검사 도구가 그 중 하나로, 매달 반복되고 틀리면 위험한 작업으로 선정되었다. 이 도구는 400페이지의 서명 검사를 1분 남짓으로 자동화하여 효율성을 높였다.
NEC, 차량 하차 후 요금 부과하는 주차 기술 테스트 시작
일본 NEC는 차량이 주차 공간에 도착하고 운전자가 하차한 후에만 요금을 부과하는 주차 기술 테스트를 시작했다. 이 시스템은 카메라와 AI를 활용하여 실시간 비디오 분석을 통해 작동하며, NEC는 필요한 카메라 수를 조사할 예정이다. 이 기술은 차량 탑승자의 하차 수를 모니터링하고 시설 방문 추세를 분석하는 데이터 활용 서비스도 포함된다.
공유 GPU 인프라에서 격리된 테넌트 Kubernetes 클러스터 운영 방법
팀별로 전용 Kubernetes 클러스터를 운영하면 조직이 요구하는 것보다 더 많은 격리를 초래할 수 있다. 여러 팀이 하나의 클러스터를 공유할 수 있지만, 팀 수가 증가함에 따라 조정 비용이 증가하게 된다. 여기에는 충돌하는 CRD 버전, 중복된 RBAC, 팀 수준 예산으로 GPU 용량을 나누는 방법이 없는 등의 문제가 포함된다.
TReNDS가 Amazon Bedrock으로 자동화한 근본 원인 분석
TReNDS 센터는 Amazon Web Services(AWS)에서 2019년부터 운영되며, Amazon Elastic Kubernetes Service(Amazon EKS)와 Amazon CloudWatch를 사용해 애플리케이션을 개발하고 있다. Amazon Bedrock을 활용하여 오류 발생 시 근본 원인 분석을 자동화하는 시스템을 구축했다. 이 시스템은 CloudWatch 구독 필터를 통해 오류 패턴을 감지하고, AWS Lambda에서 실행되는 Strands Agent가 Amazon Bedrock을 통해 오류를 조사하여 분석 결과를 Amazon SNS로 전달한다.
Cohere Health, Amazon Bedrock AgentCore를 활용한 임상 정책 디지털화
Cohere Health는 Amazon Bedrock AgentCore를 사용하여 임상 정책을 디지털화하는 Cohere Policy Studio를 구축했다. 이 시스템은 다중 테넌트 격리를 제공하고, 관리형 에이전트 런타임을 통해 인프라를 재구성하지 않고도 배포를 가속화한다. 정책 디지털화는 일관된 워크플로우를 지원하고, 임상 검토가 필요한 경우 의료 전문가의 책임을 유지하면서 AI 시스템이 사용할 수 있는 구조화된 데이터로 변환하는 데 중점을 둔다.
Dependabot 업데이트 그룹화 및 주기 조정 방법
GitHub의 Dependabot은 여러 개의 종속성 업데이트를 하나의 풀 리퀘스트로 묶는 기능을 제공한다. GCToolkit의 예를 통해, dependabot.yml 파일을 수정하여 업데이트 주기를 매일에서 매달로 변경하고, 모든 종속성을 하나의 그룹으로 묶어 관리하는 방법을 설명한다. 이로 인해 매달 하나의 풀 리퀘스트가 생성되어 CI 및 리뷰 과정을 간소화할 수 있다.
Google DeepMind, 인간형 로봇의 물체 상호작용 제어 개선 모델 공개
Google DeepMind는 이번 주에 인간형 로봇이 주변 물체와 상호작용하는 방식을 더 정교하게 제어할 수 있는 새로운 모델을 공개했다. 프로모션 비디오에서는 로봇이 쓰레기 봉지를 묶고 작은 전구를 조이는 복잡한 작업을 수행하는 모습이 보여지며, 이는 일반 목적의 로봇 공학에 한 걸음 더 가까워졌음을 시사한다. 그러나 미국은 이번 주 외국 인간형 로봇과 사족 보행 로봇의 신규 도입을 금지했으며, 이는 미국 내 로봇 제조업체들이 비중이 적은 자국산 로봇을 개발하는 데 어려움을 겪을 것임을 의미한다.
Lassie가 소규모 비즈니스에 AI 도입
Lassie의 공동 창립자 Steijn Pelle과 Frédéric Renken은 소규모 비즈니스의 행정 업무를 자동화하는 AI의 역할에 대해 논의했다. 이들은 의료 제공자가 환자와의 접촉을 방해받지 않도록 청구, 보험 청구, 환자 결제 및 기타 운영 워크플로우를 변화시키는 AI 에이전트의 중요성을 강조했다. 또한, 복잡한 비즈니스 환경에서 신뢰성 있게 작동하는 AI 시스템 구축에 필요한 제품 설계와 시장 진입 전략에 대해서도 이야기했다.
비개발자가 400페이지 서명 검사 자동화를 위한 도구 개발 과정
한 사업관리 담당자가 400페이지 스캔본의 서명 확인 작업을 자동화하기 위해, 클로드 코드와 협력하여 도구를 개발했다. 이 과정에서 PDF 파일이 이미지로만 구성되어 있어 OCR을 사용할 수 없었고, 보안 제약으로 외부 프로그램을 설치할 수 없었다. 대신, 파이썬과 PyMuPDF, NumPy, Pillow를 활용하여 서명 유무를 잉크 양으로 판단하는 방식으로 문제를 해결했다.
토스의 디바이스 팜 네뷸라(Nebula) 운영과 개발
토스의 디바이스 팜 '네뷸라(Nebula)'는 테스트용 스마트폰을 원격으로 제어하며 자동화 테스트를 수행하는 시스템이다. 네뷸라는 API 호출 한 번으로 기기를 제어할 수 있으며, 현재 수백 대 규모로 증설 중이다. 초기에는 각 팀이 개별적으로 기기를 관리했으나, 네뷸라를 통해 기기 운영을 전문화하여 개발자들이 본업에 집중할 수 있도록 했다. 네뷸라는 Appium 대신 자체 개발한 Nebula Driver를 사용하여 속도와 효율성을 높였고, 실시간 화면 미러링 및 조작 기능을 구현했다.
Bolt의 Markus Villig, 유럽에서의 성장 전략과 미래 비전
Bolt의 창립자이자 CEO인 Markus Villig은 에스토니아에서 시작해 50개국 이상으로 확장한 경험을 공유했다. 그는 초기 어려움과 빠른 확장으로 인한 파산 위기를 극복한 사례를 설명하며, 유럽과 미국에서의 사업 운영 차이, 자본이 풍부한 경쟁자들과의 경쟁에서 문화와 야망의 중요성을 강조했다. 또한 자율주행차와 로봇택시 등 미래 이동 수단의 비전을 제시했다.
VictoriaMetrics 클러스터의 소프트웨어적 리소스 최적화 전략
네이버 검색의 VictoriaMetrics 클러스터는 장비 증설 없이 리소스 위기를 해결하기 위해 소프트웨어적 최적화를 진행했다. 메모리 문제를 해결한 후, 조회(query) 레이어에서 쿼리 분할 전략을 도입하고, 저장(storage) 레이어에서 RetentionPeriod 정책을 재설계했으며, 수집(collection) 레이어에서는 비서비스 컨테이너를 제외해 메트릭 유입을 통제했다. 이 과정에서 vmselect의 OOM 문제를 해결하기 위해 리소스 제한 옵션을 설정하고, 쿼리 처리 시 시계열 수를 줄이는 방향으로 개선했다.
Travis Kalanick, Atoms와 산업 AI의 비전 논의
Travis Kalanick은 TBPN에 출연해 Atoms와 그의 산업 AI 비전을 설명했다. 그는 Atoms가 채굴, 물류, 식품 생산에 자율성을 가져오고 있으며, 로봇 공학이 물리적 산업을 재편할 것이라고 언급했다. 또한, 낮은 비용과 더 큰 자동화가 새로운 경제적 기회를 열 수 있다고 강조했다. Kalanick은 17억 달러를 모금한 경험과 스텔스 개발, 규제, 채용에 대한 배움도 공유했다.
2020년대 기술의 국가 지원과 로봇 공학의 자본 지출 증가
2020년대에 미국의 기술 발전이 국가 지원을 받으며, AI 데이터 센터와 로봇, 물리적 AI에 대한 자본 지출이 증가하고 있다. 이는 드론, 로켓 회사 및 우주 기술에 대한 국방 예산 증가와 관련이 있으며, 이러한 경향은 소비자와 시민의 요구와는 점점 더 동떨어진 방향으로 나아가고 있다. 자본 지출과 연구 개발의 규모가 과거와는 근본적으로 다르게 변화하고 있으며, 이는 인간 사회의 질서를 심각하게 변화시킬 것으로 보인다.
클코나잇 시즌 2 웨비나에서 공유된 AI 도구 활용 경험
요즘IT는 5월 27일과 6월 10일에 '클코나잇 2' 웨비나를 개최하고, 클로드 코드(Claude Code)를 활용한 경험을 공유했다. 발표자는 AI 도구를 사용하면서 자동화 노하우를 전수하며, 적합한 도구 선택의 중요성을 강조했다. 클로드 코드를 사용한 두 가지 예시로는 '로켓 브리프' 서비스와 슬랙 알림 시스템을 통한 팀원 간의 정보 공유를 소개했다.
미국에서 산불 대응을 위한 드론 테스트 진행
캘리포니아와 알래스카에서 물과 소화제를 분사할 수 있는 드론이 산불 진압 훈련을 진행하고 있다. 이 드론들은 기후 변화로 인해 산불 시즌이 거의 연중 지속되는 미국에서 신속한 대응 도구로 활용될 가능성을 보여준다. 드론은 유인 항공기보다 작고 비행 범위가 짧아 대규모 화재에 대한 대체 수단은 아니지만, 소규모 화재에 대한 빠른 대응을 도울 수 있는지 테스트되고 있다. 캘리포니아 산림 및 화재 보호국(CAL FIRE)은 7월 15일 5대의 자율 드론을 이용해 500~1,000갤런의 소화제를 배포하는 현장 테스트를 진행했다. 이 드론은 2026년부터 상용화될 예정이다.
QA Studio를 활용한 배치 회귀 테스트 및 CI/CD 통합
QA Studio는 개별 사용 사례를 그룹화하여 테스트 스위트를 생성하고, 이를 통해 구조화된 회귀 테스트를 지원한다. 각 테스트 스위트는 Amazon ECS의 Fargate 작업에서 독립적으로 실행되어 병렬 처리로 수행된다. QA Studio CLI는 CI/CD 파이프라인과 통합되어 명령줄에서 테스트를 실행하고 결과를 보고할 수 있다.