Saram Consulting하네스가 곧 해자(Moat)다: 프로덕션 AI를 위한 에이전트 하네스 엔지니어링의 의미
에이전트의 성능은 더 이상 모델 자체에만 좌우되지 않습니다. 동일한 LLM도 하네스에 따라 최대 6배의 성능 차이를 보입니다. 하네스의 구조와 생태계, 그리고 규제 환경에서 에이전트를 구축하는 이들에게 이 변화가 중요한 이유를 살펴봅니다.
글 읽기 →Saram 인사이트 (Saram Insights)
바이오텍, 인공지능, 규제 컴플라이언스의 융합에 관한 심층 전략 및 실전 아키텍처 분석.
당신의 Claude Project Knowledge는 '섀도우 QMS'입니다 — 그리고 모든 감사관은 이를 알고 있습니다
GxP SOP를 Claude Enterprise Project Knowledge에 업로드하면 밸리데이션된 QMS 외부에서 통제되지 않는 문서 사본이 생성됩니다. 규제 기관 감사관이 지적할 구체적인 위반 사항과 이유, 그리고 그들이 요구하는 진정한 아키텍처를 살펴봅니다.
글 읽기 →청킹 계층: 임베딩 모델이 실행되기도 전에 GxP RAG 시스템이 실패하는 이유
일반적인 방식의 청킹은 생명과학 문서를 망가뜨립니다. SOP, 일탈(Deviation), CAPA, 작업 지침서(WI), 배치 제조 기록서를 위한 문서 유형별 맞춤 청킹 아키텍처와 함께, 규제 방어가 가능한 메타데이터 스키마, 평가 프레임워크, 컴플라이언스 통제 방안을 소개합니다.
글 읽기 →멀티 토큰 예측(MTP): 로컬 LLM 추론 분야 최대의 공짜 점심
MTP 기반 투기적 디코딩은 정확도 손실 없이 1.4~2.2배 빠른 생성 속도를 제공합니다. MTP의 동작 원리, 가장 큰 혜택을 받는 하드웨어, llama.cpp, vLLM 및 Unsloth Studio에서 Qwen3.6을 구동하기 위한 정확한 플래그 설정 방법을 상세히 알아봅니다.
글 읽기 →LLM이 같은 버그를 계속해서 '수정'하는 이유
LLM은 실제로 디버깅을 하는 것이 아니라, 수정본이 어떤 모양이어야 하는지를 흉내 낼 뿐입니다. 이러한 겉치레 배후에 있는 아키텍처적 원인과 이를 수치화한 실증 연구 결과, 그리고 실제로 효과가 있는 7가지 탈출구를 소개합니다.
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