OpenAI, Anthropic 그리고 Block은 Linux 재단 산하에 Agentic AI Foundation(AAIF)를 설립했습니다. 이는 OpenAI가 Agent.md를 Anthropic이 MCP를 Block이 goose를 Linux 재단에 기증했기 때문에 가능했습니다. 이로 인해 AI Agent의 표준화가 가속화 될 예정입니다.
Meta가 Llama의 후속 모델로 Avocado 모델을 개발 중이며, 26년 1분기 출시를 목표로 하고 있습니다. Avocado 모델은 Llama와는 다르게 오픈 소스가 아닐 가능성이 높습니다. Meta의 일부 직원은 딥시크가 올해 초 공개한 R1 모델에 Llama 아키텍처 일부가 포함된 것에 불만을 품었으며, 메타의 Super Intelligence 팀 리더 역시 오픈소스 AI 전략에 의문을 제기한 상황입니다.
1일 1 기본기
챗GPT로 사고 패턴을 개선하기
기본기:하고 있는 일이 막히거나, 계속 같은 생각만 하고 있을 때 챗GPT와 함께 새로운 관점을 도출하는데 도움을 받을 수 있습니다. 아래 프롬프트를 입력하고, 챗GPT의 질문에 대해서 답변하면 됩니다.
프롬프트:
[목표 or 문제]를 해결하려고 합니다. 그런데 계속 같은 생각에 갖혀서 새로운 접근 방식을 찾는 것이 필요합니다. 문제에 대해 충분히 질문해주세요. 그런 다음 새로운 접근 방식을 찾습니다. 한 번에 하나의 질문만 합니다.
AI 활용 사례 (1/3)
유튜브 영상 요약 서비스 만들기
요약: Plasma2501님은 유튜브 영상을 요약하는 서비스를 구글의 Antigravity와 Supabase, vercel을 이용해 만들었습니다.
단계별 방법:
유튜브 분석이 가능한 LLM API를 리서치 한 결과, 구글 Gemini-2.5-flash-lite 모델을 찾았습니다.
구글의 Antigravity 툴을 이용해 유튜브 영상을 넣으면 Gemini API가 분석해주는 서비스를 만들었습니다. 유튜브 영상에 대한 정보를 정리하는 툴의 경우 Supabase를 이용하고,만든 서비스를 Vercel로 배포했습니다.
유튜브 영상이 길어지면 분석이 안되는 문제가 생겼습니다. Gemini API가 토큰 문제로 대용량의 영상을 분석하지 못해 발생한 문제였는데, 영상을 10분 단위로 잘라서 처리하도록 구성 후 콘텍스트 캐싱 방식으로 비용을 낮추었습니다.
Gemini API가 구동되는 동안 다른 화면으로 이동하지 못하는 문제가 있었습니다. 그래서 Antigravity와 함께 백엔드를 구성해, 다른 화면으로 이동 가능하도록 수정했습니다.
흥미로운 점: 유튜브 영상 요약 서비스를 만들면서 겪은 문제와 시도한 방안에 대해 자세하게 풀어주셔서 글을 재미있게 읽을 수 있었습니다.
