사용자 요청이 에이전트에서 처리되기까지
사용자가 보낸 요청이 큐와 워커를 거쳐 처리되고, 결과가 다시 화면에 보이기까지
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피드가 아니라 나중에 다시 찾기 좋은 구조로 정리한 모든 발행 글입니다.
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Worker가 죽으면 어떻게 되는가: Queue, XREADGROUP, XACK, Retry
전달된 작업과 완료된 작업을 구분하고, 죽은 consumer의 pending job을 안전하게 회수하는 법
Bloom Energy Valuation Lab: 2030년 몇 GW를 인도해야 현재 주가가 정당화될까?
인도 GW, MW당 장비 매출, 마진, 희석과 할인율을 바꾸며 현재 가격이 요구하는 조합을 역산한다.
Bloom Energy: AI 전력 부족의 최대 수혜주인가, 기대를 너무 많이 반영한 주식인가?
2.8GW Oracle 계약, AI 전력 수요, SOFC의 경쟁우위와 2030년 밸류에이션을 검증한다.
V-IC (Clobe AI) Valuation Lab: Series A에서 얼마에 투자해야 하는가
진입가·희석·매출 성장·마진·Exit 배수를 바꿔 VC 투자자의 MOIC와 IRR을 계산한다.
V-IC (Clobe AI): 매출 1,000억을 꿈꾸는 30명짜리 금융 플랫폼의 적정가치는?
무료 ERP로 확보한 고객이 수익성 높은 금융거래로 전환될 수 있을까? 클로브AI의 사업모델과 가상의 Series A 투자 가격을 역산한다.
Conversation은 Run이 아니다: Session Isolation 설계
지속되는 대화와 한 번의 실행을 분리하고, tenant·user·session·run의 소유권을 지키는 법
AX의 미래: 도메인 전문가가 소프트웨어를 소유할 때
From a Dentist’s AI Stack to the Reinvention of Enterprises and Private Equity
Applied Digital Corporation Valuation Lab: 1.41GW의 계약은 주당 얼마의 가치가 될까?
NOI·잔여 CAPEX·할인율·재임대 가치와 추가 MW를 움직이며 시장가격이 요구하는 추가 NAV를 확인한다.
Applied Digital Corporation: 360억 달러의 AI 데이터센터 계약, 그런데 주주에게 남는 돈은 얼마일까?
1.41GW의 장기계약, 89% NOI 마진, 수십억 달러의 건설비. 성장과 보통주 가치가 일치하는지 검증한다.
Build with Gemini 후기: GCP는 에이전트 시대를 진지하게 준비하고 있었다
시장점유율 3위의 클라우드가 에이전트를 다음 진입점으로 삼는 방식
Multi-Agent는 Agent 여러 개를 띄우는 일이 아니다: Parent Run, Fan-out, Fan-in
Child Run의 수명 주기, 격리된 state와 부분 실패를 하나의 실행 트리로 다루는 법
Salesforce Valuation Lab: 현재 주가가 요구하는 FCF 성장률
FCF 성장률·SBC 반영·할인율을 움직이고, 시장가격에 들어 있는 성장률을 역산한다.
Salesforce, Inc.: Agentforce는 CRM의 성장률을 다시 끌어올릴 수 있을까?
AI 매출은 빠르게 늘고 있다. 중요한 것은 기존 사업을 잠식하고도 남는 주당 현금흐름이다.
Huntington Ingalls Industries Valuation Lab: 7.5% 마진을 직접 바꿔보면
조선 마진·성장률·출구 배수를 움직여 HII의 2030년 현재가치를 다시 계산한다.
Huntington Ingalls Industries: 570억 달러의 주문을 가진 독점 조선소는 왜 14배에 거래될까?
시장은 HII의 주문보다 그 주문이 이익과 현금으로 바뀌는 속도를 의심한다.
Sterling Infrastructure Valuation Lab: 현재 주가가 요구하는 성장률
E-Infrastructure 성장률과 EBITDA 마진을 움직이고, 시장가격에 내재된 성장률을 역산한다.
Sterling Infrastructure: 이제 팔고 나가야 할 주식? 좋은 회사지만 지금은 적정가 수준이다
사업 논리는 살아 있다. 2026년 10월 6일 종가는 기본 시나리오의 현재가치와 거의 같다.
Retrieval Engineering에서 Task Engineering으로
RAG가 Agent가 될 때, AI 엔지니어링의 중심은 어떻게 이동하는가
AI 이관 대기열 시뮬레이터
이관율·처리시간·상담사 수를 바꾸면, 고객 대기는 어떻게 달라질까?
AWS도 FDE를 뽑기 시작했다. 그런데 FDE는 채용한다고 만들어질까?
Hyperscaler와 Palantir를 통해 보는 고객-제품 순환과 축적되는 학습
지수분포란 무엇인가?
AI 상담은 언제 사람 상담사에게 넘어올까?
FDE는 SI의 새 이름일까? Wonderful과 Reflection의 밸류에이션이 묻는 것
현장 엔지니어링이 다음 고객의 제품으로 남을 때, 서비스는 소프트웨어 경제성으로 바뀔 수 있다
LangGraph는 Architecture가 아니다: Runtime의 정확한 위치
Graph state와 애플리케이션 state를 분리해 worker, Redis, DB, 브라우저의 책임을 설계하는 법
푸아송 수요·재고 시뮬레이터
평균 주문률에서 품절확률과 적정 재고까지
푸아송 분포란 무엇인가?
추석 오후 2시 치킨 품절로 생각하는 수요와 재고
Agent가 일하면서 말하게 하기: SSE, Generator, Redis Streams
Async generator로 snapshot과 event를 HTTP 연결에 안전하게 흘려보내는 법
우리의 에이전트 플랫폼은 왜 처음엔 삐걱댔을까
그럴듯한 데모에서 예측 가능한 시스템까지, 3개월의 실제 운영 학습
Agent Tool은 정확히 한 번 실행될 수 있을까: 승인, 멱등성, 재시도
송금 Tool을 두 번 실행하지 않기 위해 사용자 의도와 실행 결과를 연결하는 법
State는 Event가 아니다: 실시간 Agent UI 설계법
Snapshot으로 화면을 복원하고 timeline과 cursor로 놓친 변화를 안전하게 되돌리는 법
실적은 예상보다 좋았는데, 주가는 왜 떨어졌을까?
삼성전자 2026년 2분기 잠정실적 전후의 숫자를 함께 읽기
에이전트는 꼭 그래프여야 할까 — 내가 LangGraph를 걷어내기 시작한 이유
경로를 미리 그리는 일에서, 에이전트가 일할 환경과 경계를 설계하는 일로
베이즈 통계학이란 무엇인가?
우리 집 강아지는 어떻게 산책 나갈 걸 미리 눈치챌까? — 목줄을 물고 오는 강아지부터 움직이는 주가까지
Agent State는 어디에 있어야 할까: PostgreSQL, Redis, Checkpoint
영속 기록, 실시간 투영, 재개용 snapshot은 각기 다른 장애 상황에 대비한다
vLLM이 느려졌을 때: TTFT·TPOT·KV cache로 병목을 진단하는 법
증상·지표·가설·한 변수 실험으로 vLLM 서빙 병목을 좁히는 방법
다목적 최적화란 무엇인가?
현실의 의사결정에는 목적이 하나뿐이지 않다
Worker는 thread가 아니다: 에이전트 실행을 API 서버에서 분리하는 이유
동시성 도구와 실행 수명 주기의 책임을 구분하는 에이전트 백엔드 설계
vLLM 튜닝이란 무엇인가?
제한된 GPU에서 LLM을 안정적으로 서빙하는 방법
비동기·thread·프로세스: 에이전트 Worker를 이해하기 전에 알아야 할 것
기다리는 작업, 블로킹 SDK, CPU 중심 계산에는 서로 다른 실행 도구가 필요하다
에이전트 시스템에 비동기가 필요한 이유: 기다리는 동안 다른 일을 진행하는 법
LLM·데이터베이스·검색 API의 대기 시간을 처리량으로 바꾸는 실행 모델
왜 내부 GPU에서 vLLM으로 LLM을 서빙하는가?
보안·데이터 통제·비용·성능을 기준으로 내부 오픈소스 LLM과 vLLM 도입을 판단하는 법
에이전트 백엔드 한 장 지도: API·queue·Worker·state·SSE는 어떻게 연결되는가
실행 구조의 책임 경계: 전체 관점, 실패 상황, 필요한 곳의 자세한 설명
에이전트 설계의 여섯 가지 패턴: 도구 호출부터 사람의 승인까지
거대한 자율 루프 대신, 경계가 분명한 제어 흐름을 조합하는 법
파레토 최적화란 무엇인가?
모두에게 완벽한 식당이 없다면
최적화란 무엇인가?
친구들과 저녁 약속을 잡는 것도 최적화다
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