에이전트가 판단하고, 컨테이너가 실행한다
Microsoft Foundry와 Azure Container Apps Jobs로 에이전트의 판단과 실제 실행을 나누는 Agentic Azure Insights 라이브 발표 준비 기록.
AI와 개발자 인프라에 관한 긴 글, 그리고 만들고 배우며 생각이 바뀌는 순간을 담은 짧은 일기를 함께 기록합니다.
Microsoft Foundry와 Azure Container Apps Jobs로 에이전트의 판단과 실제 실행을 나누는 Agentic Azure Insights 라이브 발표 준비 기록.
Power Automate, Azure Functions, Microsoft Foundry를 연결해 지원 이메일을 분류하고, 담당 팀 추천을 검증한 뒤 사람의 승인을 거쳐 Outlook 초안을 만드는 실습입니다.
Co-op Translator v0.20.0에서 emoji/bar 기반 진행 표시를 Rich header, table, progress, plain fallback으로 바꾼 과정입니다.
CLI 중심 번역 도구를 agent가 다루기 쉬운 MCP workflow로 바꾸면서 API 경계에 대해 다시 생각하게 되었습니다.
문서 기반 AI 시스템을 2026년에 다시 정리하기 시작하며, RAG 아키텍처와 Azure/open-source 선택, fine-tuning의 위치를 다룬 첫 글입니다.
실제 다국어 문서에서 발생한 Markdown 실패를 계기로 Co-op Translator를 더 단단하게 만든 기록입니다.
번역 유지보수가 콘텐츠 생성보다 dependency management에 가까워지기 시작한 이유입니다.
Azure OpenAI 교육 자료를 Microsoft Korea의 입문자 친화적인 영상으로 풀어낸 작업입니다.
번역 자동화 도구가 Microsoft 오픈소스 인프라로 성장한 과정을 설명한 영상입니다.
설정, CLI 사용, 비용, 자동화, 유지보수성까지 Co-op Translator를 전체 워크플로로 설명한 세션입니다.
다국어 문서화를 번역 편의 기능이 아니라 engineering workflow로 바라본 글입니다.
Phi-3 Cookbook accessibility 사례를 통해 Co-op Translator를 소개한 에피소드입니다.
Phi-3 Cookbook 사례를 계기로 Azure AI 튜토리얼 중심의 공개 작업이 문서 인프라 쪽으로 확장되기 시작했습니다.
Fine-tuning은 모델의 안전성과 품질을 평가하기 전까지 끝난 것이 아닙니다.
커스텀 Phi 모델을 fine-tuning하고 통합하는 low-code companion path를 설명한 글입니다.
데이터셋 준비, Azure ML, 배포, Prompt Flow 통합을 연결한 code-first 가이드입니다.
문서 기반 AI 시스템에 대한 제 공개 글쓰기의 방향을 만든 Azure AI 튜토리얼입니다.