[FE Ground] 'AI x Front-End: 코딩의 미래를 묻다' 밋업이 열립니다.

Building AI agents made easy with Goose and Docker

이 글은 오픈소스 도구들을 활용하여 개인 AI 에이전트를 Docker 컨테이너에서 구축하는 방법을 설명한다. 주요 구성요소는 Goose AI 에이전트, Docker Model Runner, MCP 게이트웨이, ttyd, Cloudflare 터널이며, 모듈식으로 쉽게 확장 가능하다. 모델 교체와 도구 추가가 간단하며, 비즈니스 로직은 goosehints 파일 편집으로 적용한다. 이 구성은 프라이빗 환경에서 안전하고 반복 가능하게 AI 에이전트를 개발하는데 유용하다. 기본 예제는 유튜브 영상 요약 기능을 수행한다.

Why we open sourced our MCP server, and what it means for you

GitHub은 LLM과 외부 도구 연결을 표준화하는 Model Context Protocol (MCP)를 오픈소스로 공개했으며, 이를 통해 실시간 데이터 요청과 자동화가 가능해졌다. MCP는 클라이언트-서버 아키텍처로, 자연어 요청을 구조화된 API 호출로 변환하며 다양한 AI 애플리케이션과 호환된다. 사용자는 VS Code 등에 MCP 서버를 설치해서 GitHub 데이터에 쉽게 접근하고, 자동화 워크플로우를 구축할 수 있다. 이를 활용한 사례로 이슈 자동화, 주간 요약, 대화형 프로젝트 보조 등이 있다. MCP 도입으로 AI 도구의 신뢰성과 활용도가 높아지고 있다.

LY의 AI 기술의 현재, Tech-Verse 2025 후기

LY Corporation은 AI 기술과 서비스 적용 사례를 공유하는 'Tech-Verse 2025' 행사를 통해 LLM, RAG, 생성형 AI 등 최신 AI 기술을 현장 실무와 연계하여 소개했습니다. 발표들은 AI의 실제 서비스 적용, 평가 방법, 사용자 경험 향상에 초점을 맞췄으며, 참여자들은 기술과 함께 운영 및 커뮤니케이션까지 연결되어 있다는 점에 감탄했습니다. 행사 내 다양한 세션과 네트워킹을 통해 현업 실무자들의 도전과 성과를 확인했고, AI를 통한 서비스 혁신에 대한 인사이트를 얻었습니다. 참석자들은 기술 공유와 교류를 통해 자극을 받으며, 향후 프로젝트 발전 의지를 다졌습니다. 일부 AI 적용 사례로 영상 평가, 음성 에이전트, 콘텐츠 추천 등이 소개되었습니다.

Tooling ≠ Glue: Why changing AI workflows still feels like duct tape

현대 AI 개발에서 도구들의 모듈성 기대에 비해 실제 구성 요소 교체 시 문제들이 발생하는 현상은, 추상화 누수와 표준 부재로 인해 복잡성과 결합이 심화된 결과입니다. 각 도구는 개별적이며, 표준 인터페이스와 에러 처리 부족으로 교체가 어렵고 위험합니다. 이를 해결하기 위해 명확한 계약 기반 인터페이스와 선언적, 표준화된 워크플로우 설계가 필요합니다. 개발자는 견고한 시스템 설계와 표준 채택을 통해 미래의 견고한 AI 파이프라인을 만들어야 합니다.