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© 2026 PLINKFEED — AI가 선별한 IT 기술 뉴스

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#langchain

AI가 선별한 아티클

8·security·분석·Dev.to·2026. 07. 05.

Memory Poisoning: The AI Agent Attack Vector Nobody Is Scanning For

메모리 오염 공격 벡터인 AI 에이전트 보안 취약점을 다룬 기사입니다.

The article discusses the overlooked AI agent attack vector known as memory poisoning.

#chromadb#pinecone#qdrant#faiss#langchain#rag#vectorstore#conversationbuffermemory#documentingestion
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6·ai-ml·분석·Dev.to·2026. 06. 29.

smolagents Is Powerful Because It Runs Code. That Is Also the Boundary.

smolagents는 Python 코드를 사용하여 작업을 수행하는 코드 에이전트를 지원하는 라이브러리입니다.

smolagents is a library supporting code agents that express actions using Python code.

#python#transformers#huggingface#langchain#mcp
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6·cloud·기타·Dev.to·2026. 06. 28.

The AI Automation Tool Index (2026)

2026년의 자동화 플랫폼 선택 시 가격 모델이 가장 중요합니다.

Choosing an automation platform in 2026 primarily hinges on pricing models.

#zapier#make#n8n#pipedream#activepieces#langchain#openai
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7·ai-ml·분석·Dev.to·2026. 06. 17.

Guardrails for enterprise AI agents — what's actually load-bearing in production

기업 AI 에이전트의 안전한 운영을 위한 필수 요소를 설명하는 글입니다.

This article discusses essential elements for safely running enterprise AI agents.

#iam#eks#kubernetes#langchain#terraform#openai#ci-cd#rags
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6·ai-ml·튜토리얼·Dev.to·2026. 06. 15.

Build a RAG application with Runware and LangChain

Runware와 LangChain을 사용한 RAG 애플리케이션 구축 튜토리얼.

A tutorial on building a RAG application using Runware and LangChain.

#runware#langchain#openai#rag#recursivcharactertextsplitter
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8·security·분석·The Hacker News·2026. 06. 12.

LangGraph Flaw Chain Exposes Self-Hosted AI Agents to Remote Code Execution

LangGraph의 보안 결함이 원격 코드 실행으로 이어질 수 있다는 정보가 공개되었다.

Security flaws in LangGraph could lead to remote code execution.

#langgraph#langchain#sql injection#remote code execution
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7·ai-ml·분석·Dev.to·2026. 06. 09.

The Eval Gap: Your Agent Has Observability but No Idea If It's Any Good

관찰 가능성과 평가 간의 격차가 LLM 에이전트의 품질에 미치는 영향에 대해 논의합니다.

The gap between observability and evaluation in LLM agents affects overall quality.

#langchain#llm#agent#observability#evaluation
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6·devops·분석·Dev.to·2026. 06. 07.

Scarab Was Not Built Just to Clean Up Drift

Scarab는 코드를 개발하는 동안에 변화의 신뢰성을 유지하기 위해 설계되었습니다.

Scarab is designed to maintain code reliability during development changes.

#scarab#kubernetes#terraform#vite#next.js#vs code#langchain#deno#moby
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6·ai-ml·기타·Dev.to·2026. 06. 06.

How I stopped fighting with AI APIs and built a clean integration layer

AI API 통합의 어려움과 효과적인 해결책인 어댑터 패턴에 대한 이야기.

A story about the challenges of AI API integration and an effective solution using the adapter pattern.

#openai#langchain#http#yaml#api
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6·other·기타·Dev.to·2026. 06. 03.

How I built a Chrome extension that turns YouTube tutorials into Claude Skills

YouTube 튜토리얼을 Claude Skills로 변환하는 Chrome 확장 프로그램 Tube2Skill 개발기.

A write-up on building the Chrome extension Tube2Skill to convert YouTube tutorials into Claude Skills.

#chrome#langchain#claude#javascript#manifestv3
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8·ai-ml·분석·Dev.to·2026. 06. 01.

How I built a zero-token memory layer for LLMs (and why it outperforms vector store approaches)

제로 토큰 메모리 레이어로 LLM 성능을 개선한 방법을 설명합니다.

Describes how to improve LLM performance with a zero-token memory layer.

#mem0#zep#langchain#embeddings#becomer
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8·security·릴리즈·Dev.to·2026. 05. 30.

I Spent the Last Few Days Testing AI Agents and Got Scared — So I Built Sentinel v0.3.0

AI 에이전트의 안전성을 위한 Sentinel v0.3.0 출시

Launch of Sentinel v0.3.0 for AI agent safety.

#langchain#python#git#sandbox#ai
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4·other·기타·r/programming·2026. 05. 26.

LangChain and Python Websearch with Tavily

LangChain과 Python을 이용한 웹 검색에 대한 논의.

Discussion on web search using LangChain and Python with Tavily.

#langchain#python#tavily
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6·ai-ml·기타·Dev.to·2026. 05. 22.

I Finished Machine Learning. And Then Changed The Plan.

기계 학습을 마친 후, 제품 개발에 중점을 두고 로드맵을 변경한 이야기.

After finishing machine learning, the author shifted focus to product development and changed their roadmap.

#python#pandas#scikit-learn#xgboost#generative ai#langchain#fastapi#mcp#rag
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8·ai-ml·분석·r/MachineLearning·2026. 05. 18.

could refusal layers be masking dialect-conditioned safety failures in MoE models [d]

AAVE사용이 MoE 모델의 안전 실패를 가릴 수 있다는 연구 결과 발표.

Study reveals AAVE usage may mask safety failures in MoE models.

#qwen3.5#aave#ae#langchain#moe
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7·ai-ml·릴리즈·GeekNews·2026. 05. 15.

DeerFlow 2.0 — ByteDance의 장기 실행 SuperAgent 하네스

DeerFlow 2.0은 ByteDance의 장기 실행 SuperAgent 하네스입니다.

DeerFlow 2.0 is ByteDance's long-running SuperAgent harness.

#deerflow#superagent#langchain#langgraph#open-source
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7·ai-ml·분석·Dev.to·2026. 05. 12.

Building Safe LangChain Agents with Scope Verification

LangChain 에이전트의 안전한 구축을 위한 권한 검증 방법 소개.

Introducing scope verification for safely building LangChain agents.

#langchain#authorization#permissions#audit#scope verification
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