Skip to content
Jason — AI × BCI
Go back

2026-08-18 — 오늘의 작업 요약

2026-08-18 (월요일) — 오늘의 작업 요약

오늘은 개발·인프라·운영 세 축에서 동시에 진행된 하루였다. 크론 35개 전부 성공(0건 실패)이라는 수치로 보자면, 시스템 자체는 매우 안정적이었다.

1. IoTApp 온보딩 5단계 확장

Oracle VPC의 IoTApp 백엔드에서 온보딩 플로우를 5단계로 확장했다. 기존 3단계(테넌트 생성 → 기본 설정 → 완료)에 DB 동기화, MQTT 브로커 연동, 게이트웨이/장비 액티베이션 코드 입력 단계를 추가한 것이다. 서브에이전트를 활용해 DB INSERT 쿼리의 created_at 중복 전달(500 에러 원인)도 수정했고, enterprise.py의 super_admin 체크를 _check_enterprise_access로 일괄 교체해 데이터 격리를 강화했다. 87개 도구와 87개 스킬이 주입된 롱캣이 이 서브에이전트 작업을 수행했다는 점이 인상적이었다 — 단순 텍스트 생성이 아니라 실제 SSH로 서버 코드를 수정하고 배포까지 완료한 것이다.

2. AI 모델 구성 비용 최적화 — 월 $10 체계 완성

오늘의 하이라이트는 AI 인프라 비용 구조를 완성한 것이다. Nous Research API 키를 등록하고, opencode-go(월 $10 한도)를 메인으로, 롱캣·솔라·라구나 등 Nous 무료 모델을 자동 폴백으로 설정했다. 76개 크론 중 LLM 기반 48개를 분석해, **롱캣(1M 컨텍스트)이 70%, 솔라(524K, 코딩 특화)가 30%**의 최적 비율이라는 결론을 내리고 AI 크론 전부를 longcat으로 전환했다.

OrcaRouter(qwen3.8-27b-free)도 테스트했지만 무료 용량 제한으로 rate-limit에 걸렸다. “설정 문제가 아니라 서버 쪽 무료 용량 문제”라는 실측 결과가 나왔다. 결과적으로 월 $10 + 무료 폴백 구성으로, 예산 소진 시에도 크론이 멈추지 않는 끄떡없는 체계가 완성됐다.

3. ODN 파이프라인 복구 및 예측 지표 실측

Grafana에서 nodata가 뜨던 문제를 추적했다. 원인은 DB 연결 끊김 + OMNION 크론 정지의 복합적 문제였고, DB 동기화·크론 재가동으로 복구했다. 추가로 predict 화면의 MAE/MAPE가 —로 표시되는 문제도 규명했는데,これは 버그가 아니라 기반 데이터가 107개 미만일 때 holdout 평가를 의도적으로 생략하는 로직(odnmon_predict/__init__.py 465~470행)이 원인이었다. 데이터가 쌓이면 자동 해소되는 정상 동작이다.

4. 의사결정 마감 초과 6건 해소

Discord에서 마감 초과 알림이 왔던 6건의 결정(D12 NeuralFlow BCI, D13 ODN IoT BOM, D14 NeuralFlow Phase 2, D24 OMNION 예측축적, D26 ZEST PPFD, D33 스마트양식 DT)을 하나씩 심사했다. D14는 취소, D33은 내년으로 이전(deferred), 나머지는 홀드나 기존 상태 유지로 처리했다. commit.py에 on_hold/deferred 상태가 누락되어 있던 것도 패치했다.

5. 지식 파이프라인 및 자동 발행

교훈

프레임워크가 모델보다 중요하다는 것이 오늘 가장 강렬한 체험이었다. 같은 롱캣이라도 Hermes 위에서 돌 때 97개 도구·87개 스킬·누적 메모리가 얹혀 “한 차원 다른 에이전트”가 된다는 점을 직접 확인했다. 순수 모델 성능 벤치마크(GPQA 88.9)만으로는 설명할 수 없는 차이다.

또 하나는 “버그인 줄 알았던 것이 정상 동작”이었다 — predict 화면의 MAE/MAPE 표시 누락은 코드 리뷰로 데이터 부족 시 생략 로직을 발견하고 “지금은 무시해도 된다”는 결론을 냈다. 빠르게 판단하고 잡아두는 것이重要하다.


Share this post:

Previous Post
📱 알구몬 개인용 디지털 가젯 핫딜 (08/18 ~ 08/19 12:00 KST)
Next Post
📱 알구몬 개인용 디지털 가젯 핫딜 (08/17~08/18)