OpenAI·Claude 구현 시리즈 (3편)

OpenAI·Claude 구현 시리즈 (3편)

Responses API와 CLAUDE.md를 운영 표면으로 읽는 실무형 하네스 구현 가이드

시리즈 전체 안내

선수 지식하네스 엔지니어링 기초 시리즈 (권장)
다음 시리즈평가·운영·메모리 시리즈 (4편)

전체 편 목록

1OpenAI 하네스 구축 (1/3) — Responses API, Tools, Agents SDK를 실무 관점으로 이해하기
OpenAI를 그냥 "모델 API"로만 이해하면, 실제 에이전트 시스템을 어디서 조립해야 하는지 감이 잘 안 잡힌다. 지금 실무에서는 Responses API…
2Claude 하네스 구축 (2/3) — CLAUDE.md, Skills, Hooks, Permissions를 어떻게 나눠 써야 하나
Claude 기반 하네스를 설계할 때 가장 흔한 실수는 모든 규칙을 CLAUDE.md 한 파일에 우겨 넣는 것이다. 하지만 실제 운영에서는 역할이 다르다. C…
3OpenAI vs Claude 비교 (3/3) — AI 에이전트 하네스 설계는 무엇이 다른가
OpenAI와 Claude를 비교할 때 모델 성능표부터 펼치면 중요한 것을 놓치기 쉽다. 실무에서 먼저 갈리는 것은 모델 IQ보다 하네스를 어디에 두는가다.…

권장 학습 페이스

편당 평균 25~40분 분량. 일주일에 1~3편 페이스로 진행하면 정착도가 가장 높다.

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"LLM 핵심 학습 (1/6) — 기본: 토큰화·임베딩·어텐션·위치 인코딩"

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(시리즈 시작) 📚 시리즈 목차 2/6 파인튜닝 → 트랜스포머 한 블록의 데이터 흐름을 문자열 → 토큰 → 임베딩 → 어텐션 → 출력 표현 까지 손으로 풀어 본다. 이번 편이 끝나면 "왜 \(\sqrt{d_k}\)로 나누는가", "RoPE는 무엇을 회전시키는가", "한국어가 영어보다 토큰이 많은 까닭은 무엇인가"가 한 줄로 설명될 수 있다. 0. 학습 목표 이 편을 마치면 다음을 직접 할 수 있다. BPE 토크나이저 가 어휘를 어떻게 학습하고 새 문자열을 어떻게 자르는지 종이 위에서 시뮬레이션한다. 임베딩 행렬 의 모양과 초기화, weight tying의 의미를 한 줄로 설명한다. Scaled Dot-Product Attention 의 식을 차원 단위로 추적하고 PyTorch 30줄로 재현한다. Multi-Head Attention 이 한 헤드와 비교해 무엇이 다른지, 헤드 수가 늘면 어디가 비싸지는지 답한다. Sinusoidal·RoPE·ALiBi 세 위치 인코딩의 식과 외삽 성질을 구분한다. 컨텍스트 확장이 왜 \(O(N^2)\)인지, "Lost in the Middle"이 왜 발생하는지 설명한다. 1. 핵심 요약 트랜스포머의 입력은 문자열 이 아니라 정수 ID 시퀀스 다. 토크나이저가 문자열 → ID로 자른다. 임베딩은 정수 ID를 \(d\)차원 벡터로 lookup하는 학습 가능한 테이블이다. Self-Attention은 \(\text{softmax}(QK^\top / \sqrt{d_k}) V\) 한 줄이 핵심이고, 멀티헤드는 같은 연산을 여러 부분 공간에서 병렬화한 것이다. 위치 정보는 임베딩에 직접 더하거나(Sinusoidal), Q·K에 회전을 가하거나(RoPE), 어텐션 스코어에 거리 패널티를 더해서(ALiBi) 주입한다. 컨텍스트 길이 \(N\)에 대해 표준 어텐션은 \(O(N^2)\) 비용을 갖고, 긴 컨텍스트에서는 중간 위...
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