개발자로서 현장에서 일하면서 새로 접하는 기술들이나 알게된 정보 등을 정리하기 위한 블로그입니다. 운 좋게 미국에서 큰 회사들의 프로젝트에서 컬설턴트로 일하고 있어서 새로운 기술들을 접할 기회가 많이 있습니다. 미국의 IT 프로젝트에서 사용되는 툴들에 대해 많은 분들과 정보를 공유하고 싶습니다.
🔔 A Special Update for My Youtube Channel Members! 🔔
At Catch Up AI, we’re excited to offer exclusive "Membership Only" videos featuring lectures and presentations from AI-related events held in the Seattle area—such as workshops, seminars, startup pitch competitions, and hackathons.
These videos were filmed for my personal study, and I’m sharing them in their original English format exclusively for our members.
In the future, we plan to create well-structured content from these lectures to help our members understand them better and eventually share valuable insights with the broader community as well.
Stay tuned for more!
🎥 Today, I’ve uploaded presentations from four innovative startups: Boson AI, Databricks, ArcBlock, and Thesys.
These videos were recorded on July 29, 2025 at the Gen AI Zoo – Seattle event, hosted by Open Source for AI and held at Microsoft Reactor. The sessions were featured as keynote talks before the early-stage startup pitch competition.
🧠 Video Summaries:
🎙️ Gen AI Zoo – Audio Generation with Lindsey Allen (Boson AI) Explores multimodal generative models focused on audio synthesis
Discusses generating music, voice, and environmental soundscapes
Talks about challenges and innovations in lifelike audio
Covers ethical concerns such as deepfakes and misuse
Shares how Boson AI uses generative audio for storytelling & UX
🎥 Gen AI Zoo – Seattle: Data and AI with Denny Lee (Databricks) Explains the fusion of data engineering and generative AI
Highlights platforms like Lakehouse and Delta Live Tables
Covers real-time analytics and AI feedback loops
Shows how Databricks supports prompt engineering, orchestration, and evaluation
Shares their vision for scalable, collaborative data-first AI
🎬 Gen AI Zoo – Seattle: Privacy-Preserving AI Adoption 👤 Featuring: Matt McKinney (ArcBlock)
Focuses on privacy in generative AI workflows
Introduces solutions like decentralized identity and blockchain-based verification
Talks about safe AI adoption in sensitive industries (e.g. healthcare, finance)
Emphasizes ethical design and user control over data
🎥 Gen AI Zoo – Seattle: Introducing Generative UI (Thesys) Presents the concept of Generative UI — using AI to design interfaces in real-time
Demonstrates how users can describe interfaces using natural language
Potential for cross-modal integration (voice, visuals, emotions)
Real-world use cases: auto-generated dashboards, interactive visualizations, productivity tools
👉 Check out these exclusive videos in the Membership tab now!
지난주 ‘재미로 하는 Vibe Coding’ 라이브 방송에서 🎉 React App을 AI와 함께 바이브 코딩으로 Publish 하는 데 성공했습니다!
이번 영상은 그 중에서도 ✅ "Gemini CLI를 이용해 무료로 React App을 배포하는 과정" 만을 깔끔하게 편집한 하이라이트입니다.
🔍 이번에 배운 핵심 포인트
1️⃣ Gemini가 제안한 React App 무료 배포 방식 2️⃣ 실제 서비스에 사용되는 Voice Input 기능은 보안상 HTTPS가 필요하다는 사실 3️⃣ 그래서! ☁️ AWS CloudFront를 활용해 HTTPS 설정까지 마친 Vibe Coding 실전 예시!
🚀 AI와 함께 하는 개발, 이제는 코딩을 넘어서 배포와 보안 설정까지 자동화하는 시대입니다. Vibe Coding의 강력한 실전 흐름을 영상으로 직접 확인해 보세요!
AI 시대의 App 개발에서는 코딩보다 더 중요한 것이 있습니다. 바로 아키텍처(Architecture), 그 중에서도 State 관리가 핵심입니다.
이번 영상에서는 Tree of Thoughts(ToT) 추론 기법을 구현하면서, AI App 설계에서 가장 중요한 State 관리의 개념을 심도 있게 살펴봅니다.
🌀 현실에서는 되돌릴 수 없는 과거, AI Agent는 State를 관리하기 때문에 얼마든지 "다시 돌아갈 수" 있습니다. 마치 영화 박하사탕에서 설경구가 외치던 **"나 다시 돌아갈래!!"**가 현실이 되는 순간이죠.
💡 이번 영상에서 다루는 핵심 주제
* LangGraph에서의 State 관리 메커니즘 * ToT의 추론 흐름을 구성하는 Graph 구조 * Structured Output과 함께 만드는 AI의 추론 흐름 * LangSmith 로그 분석으로 실제 실행 흐름 추적
👨💻 이런 분들께 추천드립니다:
* AI Application을 더 깊이 이해하고 싶은 개발자 * GPT를 잘 다루고 싶은 실무자 * Prompt만으로는 부족하다고 느끼는 분 * AI가 어떻게 과거 상태로 "되돌아갈 수 있는지" 궁금한 분 * 논문과 실제 구현 사이의 **다리(Bridge)**를 찾는 분
🔔 좋아요, 댓글, 구독은 콘텐츠 제작에 큰 힘이 됩니다! 앞으로도 더 좋은 컨텐츠로 찾아 뵙겠습니다.
🎬 Note: This video is in Korean, but with YouTube’s free dubbing feature, you can watch it in your preferred language! Just turn on dubbing in your language from the video settings! 🌍
📌 Tree of Thoughts (ToT) Source Code – Part 2!
In the era of AI, app development isn’t just about coding anymore — it’s about architecture, and at the heart of that architecture lies State Management.
In this video, we dive deeper into the inner workings of the Tree of Thoughts (ToT) reasoning framework and explore why managing State is critical in AI app design.
🌀 In real life, we can’t go back to the past. But in AI applications, we can. Thanks to State management, AI Agents can revisit earlier decision points and rewrite the future — like a scene straight out of a movie.
Just like the iconic line from the Korean film Peppermint Candy: "I want to go back!" Now it's not just a wish — it's a feature.
💡 What you’ll learn in this video:
How State is tracked and controlled using LangGraph
How ToT reasoning flows are structured as a graph
How Structured Output enhances controllable reasoning
How to trace execution flows with LangSmith logs
👨💻 Who should watch this?
Developers seeking a deeper understanding of AI app architecture
Practitioners who want to go beyond simple prompting
Those curious about how AI can "go back in time" by tracking states
Anyone looking to bridge the gap between research papers and real implementation
🔔 Your likes, comments, and subscriptions mean the world — and help keep this content going! Thank you for watching, and I hope this video opens a new perspective on AI development.
🎥 AI 시대 앱 개발 - 로직 중심에서 의미 중심으로 📍 Tree of Thoughts (ToT) 논문 구현 소스코드 분석 & 의미 중심 AI 앱 개발 인사이트
🤖 우리는 지금, 기존 프로그래밍 방식만으로는 설명되지 않는 AI 시대를 살아가고 있습니다. 이 영상에서는 **Tree of Thoughts (ToT)**라는 획기적인 AI 추론 기법을 LangGraph 소스코드로 직접 구현하며, 기존의 “로직 중심” 개발과는 전혀 다른 사고방식, 즉 ‘의미 중심’ 개발이 왜 필요한지를 살펴봅니다.
💡 이 영상에서 다루는 핵심 내용:
* Tree of Thoughts 논문이 제시한 새로운 추론 방식 이해 * LangGraph를 활용한 실제 코드 구현 * AI 앱 개발자가 알아야 할 Prompt 설계와 Structured Output 활용법 * 기존 앱 개발과 AI 앱 개발의 차이: “로직(Logic)” vs. “의미(Meaning)”
👨💻 누구에게 도움이 될까요?
* AI 앱/서비스 개발에 관심 있는 분 * GPT를 똑똑하게 쓰고 싶은 분 * CoT, ToT 같은 최신 추론 방식에 대해 실제로 이해하고 싶은 분 * 기존 개발자에서 한 단계 도약하고 싶은 분 * AI 시대에 어떤 변화가 오는지 알고 싶은 비개발자 분
📌 다음 영상 예고 두 번째 영상에서는 Tree of Thoughts를 실행하는 **LangGraph의 핵심 구조(Graph 구성)**를 설명합니다. 그리고 LangSmith 로그를 통해 실제 실행 과정을 시각적으로 추적하며 우리가 만든 함수들과 클래스들이 어떻게 상호작용하며 추론을 완성하는지 살펴볼 예정입니다.
🌐 AI는 이제 단순한 도구가 아니라, 함께 생각하는 파트너입니다. 이 영상이 여러분의 AI 활용에 새로운 시야를 열어드릴 수 있길 바랍니다. 좋아요 👍, 댓글 💬, 그리고 구독 🔔은 큰 힘이 됩니다!
