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devcy0922/README.md

devcy0922

제품을 만들던 개발자에서, AI가 실제 시스템에서 동작하기 위한 기반까지 만들고 있습니다.

10년차 풀스택 개발자입니다.

프론트엔드와 백엔드에서 시작해 인프라와 플랫폼까지 영역을 넓혀왔고,
최근에는 LLM · Agent · MCP · AI Infrastructure를 실제 서비스에 연결하고 운영하는 문제에 집중하고 있습니다.

특정 기술 자체보다 문제를 정의하고, 경계를 나누고, 필요한 구성요소를 연결해 실제 동작하는 시스템을 만드는 것을 좋아합니다.


지금 집중하는 문제

Application
    │
    ▼
AI / Agent
    │
    ▼
Execution Boundary
    │
    ├─ Authentication / Policy
    ├─ Model Routing
    ├─ Tool Permission
    ├─ Memory / Context
    ├─ Observability / Audit
    └─ Failure Isolation
    │
    ▼
Models / Tools / Infrastructure

모델을 호출하는 것에서 끝나기보다, 실제 시스템에 연결된 뒤의 문제를 다룹니다.

  • 어떤 모델을 어떤 기준으로 연결할 것인가
  • Agent에게 어디까지 실행 권한을 줄 것인가
  • Tool Call을 어디에서 통제할 것인가
  • Memory와 Context의 경계를 어떻게 나눌 것인가
  • 실패한 실행을 어떻게 격리하고 복구할 것인가
  • 실행 과정을 어떻게 관측하고 감사할 것인가

Current Work · Private

현재 주요 제품과 플랫폼은 Private Repository를 중심으로 개발하고 있습니다.

AI Platform / Infrastructure
LLM Gateway · Model Routing · Local Model Serving · Observability · AI Security

Agent Infrastructure
MCP · Tool Execution · Memory · Workflow · Approval · Runtime

Product Engineering
아이디어 정의 · UX · API · DB · Frontend · Deployment

비공개 프로젝트는 저장소 수나 기능 목록보다
어떤 문제를 정의했고, 어떤 구조를 선택했으며, 실제 운영에서 무엇을 바꿨는지를 중심으로 발전시키고 있습니다.


Public Experiments

공개 저장소는 완성형 제품의 쇼케이스라기보다
아이디어와 아키텍처를 작은 코드로 검증하는 공개 실험 공간입니다.

Public repositories are prototypes and experiments.
Production-oriented work is primarily developed in private repositories.

Rust 기반 LLM Security Gateway 프로토타입.
LLM API 앞단의 인증, DLP/PII, Prompt Policy, Rate Limit, Audit 경계를 실험합니다.

Rust Axum LLM Gateway Security

Agent의 Tool Call이 실제 시스템에 도달하기 전에 정책을 적용하는 MCP 실행 프록시 실험입니다.

Rust MCP Agent Tool Control

LLM을 실제 사용자 경험으로 연결한 제품 실험입니다.
원문의 의미는 유지하면서 직진도 · 방어도 · 비즈니스도를 조절합니다.

Next.js TypeScript LLM Product


주로 다루는 영역

영역 기술 / 관심사
AI / Agent LLM Gateway, MCP, RAG, Agent Runtime, Model Routing
Backend Rust, Python, Node.js, PHP
Frontend React, TypeScript, React Native
Platform / Infra Docker, Kubernetes, GitHub Actions, AWS
Security / Identity API Security, DLP, Audit, Keycloak
Data PostgreSQL, pgvector, Redis, MySQL

기술 목록 자체보다 문제에 맞는 기술을 선택하는 것을 더 중요하게 생각합니다.


개발하는 방식

문제를 정의한다
      ↓
경계를 나눈다
      ↓
작게라도 동작하게 만든다
      ↓
직접 실행하고 관측한다
      ↓
실패 원인을 찾는다
      ↓
구조를 다시 다듬는다

문서에서 그럴듯한 설계보다
실제로 실행해보고 실패하면서 바뀐 설계를 더 신뢰합니다.

Build something that runs. Then find out why it shouldn't.

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