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구글이 AI 에이전트 간 소통을 위한 Agent2Agent (A2A) 프로토콜을 오픈소스로 공개했습니다. 이 프로토콜은 50개 이상의 기술 파트너와 협력하여 개발되었으며, 복잡한 문제 해결을 위한 에이전트 간 협업을 촉진합니다. A2A는 Anthropic의 MCP와 상호 보완적이며, 자율성을 가진 에이전트의 혁신을 목표로 합니다.

줄리아 로월은 다중 코어 머신에서 운영체제의 태스크 스케줄러 행동을 진단하는 방법을 설명합니다. 커널 수준의 스케줄링 결정을 이해하는 데 어려움이 있으며, 성능 저하를 해결하기 위한 도구를 소개합니다. 특히 리눅스 스케줄러의 역할과 NUMA 균형의 영향을 강조합니다.

레드햇이 하이브리드 클라우드 환경에서 AI 솔루션 개발과 배포를 가속화하기 위해 레드햇 AI 포트폴리오를 강화했습니다. OpenShift AI와 RHEL AI를 통해 AI 모델의 생애 주기를 관리하고, Neural Magic 인수로 AI 성능을 최적화합니다. 이로써 기업들은 AI 기술을 더 쉽게 활용할 수 있게 됩니다.

QCon 런던에서 IDEO의 Savannah Kunovsky는 디자인 사고의 중요성을 강조하며, Gen AI가 사용자와의 연결을 강화하는 방법을 소개했습니다. 그녀는 AI가 인간의 협업을 돕고, 진정성 있는 상호작용을 촉진해야 한다고 주장했습니다. Gen Z의 가치를 반영한 AI 설계 원칙도 제시했습니다.

이번 주 자바 뉴스에서는 Spring AI 1.0과 Spring Cloud 2025의 마일스톤 릴리스, Open Liberty 2025.0.0과 Hibernate Reactive 3.0의 베타 릴리스, 그리고 Vert.x 5.0의 여섯 번째 릴리스 후보가 포함되어 있습니다. 특히, WildFly 36은 MicroProfile 7.0을 지원하며, JBang에서의 실행을 실험적으로 지원합니다. 최신 자바 기술의 발전을 놓치지 마세요!

Rachel Potvin은 스타트업과 대형 기술 기업 간의 개발자 생산성 차이를 설명합니다. 그녀는 긴급성, 유연한 팀 구조, 실험 문화의 중요성을 강조하며, 스타트업 성공을 위한 실용적인 전략을 공유합니다. Potvin의 경험을 통해 스타트업 환경의 매력을 느껴보세요!

소프트웨어 아키텍처는 변화하는 요구사항에 맞춰 진화해야 합니다. 피트니스 함수는 이러한 진화를 위한 가드레일 역할을 하며, 아키텍처의 무결성을 유지하는 데 도움을 줍니다. 이 함수는 자동화된 테스트처럼 작동하여 개발자와 아키텍트 간의 협업을 촉진합니다. 아키텍처를 팀 스포츠로 만들어보세요!

구글이 다중 에이전트 AI 애플리케이션 개발을 위한 오픈소스 에이전트 개발 키트(ADK)를 공개했습니다. 이 툴킷은 에이전트 시스템의 설계부터 배포까지 지원하며, 모듈형 에이전트와 LLM 기반 라우팅을 통해 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 양방향 스트리밍과 평가 도구도 포함되어 있어 개발자들이 더욱 자연스러운 상호작용을 구현할 수 있습니다. ADK는 커뮤니티 주도의 발전을 기대하며, 책임 있는 설계와 평가 지표의 중요성을 강조합니다.

Datadog이 대형 언어 모델(LLM)을 활용해 사고 보고서 작성 과정을 혁신했습니다. 이 시스템은 메타데이터와 Slack 메시지를 결합해 보고서 작성 시간을 12분에서 1분으로 단축했습니다. 프라이버시와 신뢰를 유지하며, LLM이 인간의 역할을 완전히 대체할 수는 없지만, 보고서 작성에 큰 도움을 주고 있습니다.

QCon 런던 2025의 첫째 날, 개발자 즐거움이 생산성을 높이고, 로컬 우선 소프트웨어가 사용자 기기를 데이터의 주요 출처로 삼는다는 점이 강조되었습니다. 우주 데이터를 다루는 흥미로운 발표와 함께, 플랫폼이 생태계의 일부로서 진화해야 한다는 메시지가 전해졌습니다.

Anthropic의 'AI 현미경'은 대형 언어 모델(LLM)의 내부 작동을 탐구합니다. 이 연구는 Claude Haiku 3.5의 환각과 계획 같은 주요 행동을 분석하며, 보편 언어 개념을 발견했습니다. 이 방법론은 모델의 해석 가능성을 높이고, 인간 가치와의 정렬을 목표로 합니다.

앤트로픽이 대학을 위한 클로드 AI 어시스턴트를 출시했습니다. 이 AI는 비판적 사고를 촉진하고, 소크라테스식 대화를 통해 학생들의 깊이 있는 학습을 지원합니다. 캠퍼스 전역에서 활용되며, 논문 작성과 개인화된 피드백을 제공합니다. 학생 프로그램도 마련되어 있어, AI에 관심 있는 학생들에게 큰 기회가 될 것입니다!

AMQP의 창시자 존 오하라가 QCon 런던에서 이 기술의 기원과 발전 과정을 공유했습니다. JP 모건에서의 필요로 시작된 AMQP는 클라우드 플랫폼에서 널리 채택되었습니다. RabbitMQ의 성공과 오픈 표준의 인간적 요소에 대한 통찰을 제공하며, 기술 개발의 정치적 측면을 강조했습니다.

PlanetScale가 벡터 지원을 공식 출시했습니다. 이제 MySQL 데이터와 함께 벡터 데이터를 저장할 수 있어 별도의 벡터 데이터베이스가 필요 없습니다. 이 기능은 추천 시스템, 의미 검색, RAG 작업에 유용하며, 성능과 메모리 효율성이 크게 향상되었습니다. MySQL의 트랜잭션 모델과 통합되어 벡터 데이터 변경이 즉시 반영됩니다. 이로 인해 스케일링이 용이하며, Vitess를 기반으로 한 호환성도 제공합니다.

쇼나 마텔은 레거시 코드와 기술 부채 관리 전략을 공유합니다. 그녀는 기존 코드를 개선하고, 새로운 시스템을 유지보수 가능하게 설계하는 방법을 설명합니다. 특히 스트랭글러 피그 패턴을 소개하며, 코드가 잘 노화하고 미래의 문제를 줄이는 방법을 제시합니다. 이 흥미로운 주제는 개발자들에게 큰 영감을 줄 것입니다!

시니어 엔지니어도 주니어에게 배울 수 있습니다! 베스 앤더슨은 시니어가 주니어의 신선한 관점과 최신 기술을 통해 성장할 수 있다고 말합니다. 심리적 안전을 보장하고, 역피드백을 통해 소통을 개선하며, 포용적인 문화를 조성하는 것이 중요합니다. 모두가 독특한 통찰력을 공유할 수 있는 환경을 만들어보세요!

윤초는 지구의 회전 불규칙성을 보정하기 위해 추가되는 시간 조정입니다. 메타는 정밀 시간 프로토콜(PTP)을 통해 윤초를 관리하는 알고리즘적 접근을 개발했습니다. 이 방법은 fbclock 라이브러리를 사용하여 자동으로 윤초를 처리하며, 고정밀 환경에서의 시간 동기화를 보장합니다.

QCon 런던 2025에서 Adi Polak은 AI의 정밀도를 높이기 위한 데이터 검색의 중요성을 강조했습니다. RAG와 에이전틱 RAG 같은 데이터 중심 최적화 방법을 소개하며, AI의 정확성을 높이는 방법을 제시했습니다. AI 정밀도를 높이는 방법에 관심이 있다면 이 발표를 주목하세요!

Radical AI가 TorchSim을 출시했습니다. 이 PyTorch 기반 엔진은 분자 시뮬레이션을 혁신적으로 향상시키며, 기계 학습을 활용한 재료 과학에 큰 기여를 할 것으로 기대됩니다. GPU를 활용한 병렬 시뮬레이션으로 최대 100배의 속도 향상을 제공하며, 오픈 소스로 제공되어 연구자들에게 큰 관심을 받고 있습니다.

아담 샌드맨과 셰인 헤이스티가 생성 AI가 소프트웨어 개발과 테스트에 미치는 변혁적 영향을 논의합니다. AI는 반복 작업을 자동화하고 프로토타이핑을 가속화하지만, 결함 증가와 윤리적 문제도 야기합니다. AI의 도입으로 개발자, 테스터, 비즈니스 분석가의 역할이 통합되고, 일반적인 기술이 요구됩니다. 이 팟캐스트는 소프트웨어 테스트의 미래와 AI의 역할에 대한 통찰을 제공합니다.