RESOURCES
현장에서 나온
깊은 기술 지식
Tenten AI 엔지니어들이 프로덕션 환경에서 AI 시스템을 구축하며 얻은 실제 기술적 인사이트를 백서로 정리했습니다. 요약은 무료로 읽을 수 있으며, 전체 내용은 정보 제출 후 열람 가능합니다.
추천
Harness Engineering
The Runtime Around the Loop — Tooling, Sandboxing, Observability, and Stop Conditions for Production Agents
Software 3.0 in Production
Programming in English, Verifying in Code — Karpathy's Framing Meets the Realities of Enterprise Delivery
The Million-Token Codebase
Long Context vs Retrieval — Architecting Codebase-Scale AI When the Whole Repo Fits in the Window
Choosing a Coding-Agent Model in 2026
Opus 4.7, GPT-5.5, Gemini 3.1, and the Open-Weight Contenders — A Selection Framework for Engineering Leaders
Spec-Driven Agentic Development
Writing Plans Machines Can Execute — The Durable Artifact at the Center of Reliable Agent Work
Sandboxed Autonomy
Safe Execution for Long-Running Coding Agents — Worktrees, Ephemeral Environments, and Blast-Radius Control
Background Agents
The Async Developer Workflow — Fire-and-Forget Cloud Agents, Scheduling, and Orchestrating Work You Don't Watch
멀티 에이전트는 어디서 무너지는가
프로덕션 포스트모템: 아무도 공개하지 않는 협업 실패의 기록
엔터프라이즈 규모의 RAG
튜토리얼에는 결코 등장하지 않는, 프로덕션의 결정들
파인튜닝이냐, RAG냐
엔터프라이즈 도입 20여 건에서 얻은 의사결정 프레임워크 — 각 접근법이 그 비용값을 하는 순간
FDE 운영 모델
현장 배치형 엔지니어링 팀이 오래가는 AI 시스템을 만드는 법 — 코드가 아니라 역량을 넘겨주는 방식
Agentic AI 거버넌스
규제 산업을 위한 운영 런북 — 감사 추적, 체크포인트, 그리고 셧다운 절차
평가 드리프트
3개월 차 이후에도 AI 에이전트의 성능을 지키는 법 — 계측, 케이던스, 그리고 진짜 중요한 지표들
규제 환경의 AI
헬스케어·금융·법률을 위한 실무자 현장 가이드 — 컴플라이언스를 사후 보완이 아닌 설계 제약으로
Hermes 에이전트 아키텍처
프로덕션에서 신뢰할 수 있는 멀티스텝 AI 워크플로우 구축 — 내구성 실행, 상태 관리, 그리고 복구
엔터프라이즈 지식 구조화
당신의 문서가 AI에서 작동하지 않는 이유 — 그리고 그것을 고치는 재구조화 패턴
이 전략을 조직에 적용하고 싶으신가요?
Tenten AI의 포워드 디플로이드 엔지니어가 고객 환경에서 직접 작업하여 이러한 패턴을 실행 중인 AI 시스템으로 전환합니다.
