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프롬프트, 컨텍스트, 하네스 엔지니어링: AI 제어 기술의 진화

생성형 AI 모델(LLM)이 발전함에 따라, 단순히 모델에 질문을 던지는 것을 넘어 AI의 성능을 끌어올리고 원하는 결과를 안전하게 얻어내기 위한 방법론도 빠르게 진화해 왔습니다. 처음에는 AI와 '대화하는 법'을 조율했다면, 이제는 AI에게 '지식을 주입'하고, 나아가 능동적인 AI 에이전트가 활동할 수 있는 '안전하고 자동화된 운영 환경'을 구축하는 단계에 이르렀습니다.이 글에서는 인공지능 제어의 핵심 발전 흐름인 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering), 컨텍스트 엔지니어링(Context Engineering), 그리고 자율 에이전트의 부상과 함께 각광받는 하네스 엔지니어링(Harness Engineering)의 정의와 특징, 발전 과정, 그리고 핵심 요소를 정리해 보겠습니다. 또한 ..

devops 2026.04.02

macOS에서 MLX 환경 설치 및 운영 (Ollama와 비교)

최근 로컬 환경에서 대규모 언어 모델(LLM)을 구동하기 위한 도구들이 눈부시게 발전하고 있습니다. 특히 Apple Silicon(M칩 시리즈)을 탑재한 macOS에서는 디바이스의 하드웨어 리소스를 얼마나 잘 활용하는지에 따라 추론 속도와 메모리 효율이 크게 달라집니다.오늘은 Apple에서 직접 개발한 머신러닝 프레임워크인 MLX에 대해 알아보고, 가장 대중적인 도구인 Ollama와의 비교, 그리고 강력한 성능을 자랑하는 Qwen3.5 9B 모델을 기준으로 로컬 환경을 구성하는 방법을 정리해 보겠습니다.1. MLX란 무엇인가?MLX는 Apple의 머신러닝 연구 팀(Apple Machine Learning Research)에서 Apple Silicon을 위해 특별히 설계한 배열(Array) 및 머신러닝 프..

devops 2026.04.02