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LLM21

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LLM 메시(Mesh) 아키텍처 기반 생성형 AI 및 에이전트 구축 가이드 최근 캔버스 기반 생성형 AI를 넘어, 다양한 목적과 역할을 수행하는 '에이전트(Agent)' 기술이 부상하고 있다. 이와 함께 기업들은 점점 더 많은 LLM 기반 도구 및 서비스를 도입하고 있으며, 이는 곧 관리 복잡성과 통제력 상실 문제로 이어진다. 이러한 상황을 'LLM 메스(Mess)'라고 하며, 이는 중복된 기능, 불일치한 품질, 보안 리스크 증가, 비용 낭비 등의 문제를 유발한다. 이에 대한 해결책으로 제시된 것이 바로 'LLM 메시(Mesh)'다. 이는 다양한 LLM 애플리케이션과 에이전트를 중앙에서 일관되고 안전하게 관리할 수 있도록 설계된 엔터프라이즈 아키텍처 패러다임이다.LLM 메시 아키텍처는 다음과 같은 핵심 요소를 포함한다.중앙 통제 허브(Central Orchestrator): 모.. 2025. 4. 21.
AI가 알려주는 로블록스 핫 키워드! 유튜브 & 구글 트렌드 + MCP 자동화 유튜브에서 로블록스 관련 인기 키워드를 찾아 활용하려면, 다음과 같은 방법들을 고려해 볼 수 있습니다.1. 유튜브 키워드 도구 활용튜브버디(TubeBuddy): 유튜브 채널 관리와 키워드 분석을 도와주는 확장 프로그램입니다. 설치 후 유튜브 검색창에 키워드를 입력하면 관련 검색어와 그 인기도를 확인할 수 있습니다.비드아이큐(vidIQ): 또 다른 유용한 확장 프로그램으로, 특정 키워드의 검색량, 경쟁 정도 등을 분석하여 효과적인 키워드 선택을 지원합니다.2. 유튜브 자동 완성 기능 활용유튜브 검색창에 '로블록스'를 입력하면 자동으로 연관 검색어 목록이 나타납니다. 이를 통해 사용자들이 자주 검색하는 키워드를 파악할 수 있습니다.3. 구글 트렌드(Google Trends) 활용구글 트렌드에서 '로블록스'를.. 2025. 4. 19.
Claude AI와 n8n 통한 MCP 자동화: Burp Suite 취약점 진단 연동 가이드 Burp Suite는 일반적으로 GUI를 통해 단말기에서 실행하는 형태로 많이 사용되지만, 서버 모드(Server Mode)로 구성하여 원격에서 활용할 수 있는 방법도 존재합니다. 다만, 이 경우는 Burp Suite의 기본 동작 방식이 아닌, Proxy 기능이나 Burp Collaborator, Burp API를 적절히 응용해야 합니다.Burp Suite를 서버처럼 구성하는 방법① Proxy 리스닝 인터페이스 변경Burp Suite는 기본적으로 127.0.0.1:8080에서 프록시 요청을 수신하지만, 이걸 0.0.0.0 또는 특정 IP로 변경하면 외부에서 접근 가능하게 됩니다. 설정 방법Burp Suite > Proxy > Options > Proxy Listeners127.0.0.1 대신 0.0.0... 2025. 4. 17.
복잡한 AI 시스템 단순하게 Spring AI 기반 Agent 아키텍처와 실전 적용법 Anthropic의 연구보고서 『Building Effective Agents』에서는 복잡한 에이전트 프레임워크보다 단순성(simplicity)과 구성가능성(composability)을 강조했습니다. 이러한 개념을 Spring AI를 활용하여 실제로 구현하는 방법입니다.Spring AI는 Spring 생태계에서 LLM(대형언어모델)과 상호작용하는 기능을 제공하는 프레임워크입니다. 특히 Spring Boot 기반으로 간단히 통합하고, 확장성 및 유지보수를 쉽게 하는 것을 목표로 합니다.핵심 개념Anthropic은 에이전트 시스템을 두 가지 유형으로 나눕니다.Workflow(워크플로우)미리 정의된 코드 경로에 따라 LLM과 도구가 작동합니다.예측 가능하고 안정적입니다.Agent(에이전트)LLM이 자체적으로 .. 2025. 4. 8.
AI 기반 리버스 엔지니어링: r2ai 활용한 효율적 악성코드 분석 실무 지침 r2ai(radare2 + AI)가 무엇인지, 어떤 배경으로 만들어졌으며, 실제 리버스 엔지니어링과 악성코드 분석에 어떻게 활용될 수 있는지, r2ai로 실제 악성코드(ELF 바이너리) 분석 시 어떤 과정을 거칠 수 있는지, 기본적인 개념입니다.1. r2ai(LLM + radare2) 개요1.1 r2ai란?r2ai는 radare2와 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)을 결합하여, 리버스 엔지니어링 과정을 조금 더 편리하게 자동화·보조해주는 오픈소스 도구입니다.radare2는 다양한 플랫폼과 아키텍처를 지원하는 오픈소스 리버스 엔지니어링 프레임워크로, 바이너리 분석, 디버깅, 패치, 디어셈블 등의 기능을 제공해왔습니다. r2ai는 이러한 radare2의 기능 위에 “자동 분석.. 2025. 4. 6.
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