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"ai agents" · 91개 기사 · GeekNews · AI/ML
Strands Harness SDK: 모델과 클라우드를 선택하고 에이전트 실행을 직접 제어하는 SDK
Strands Harness SDK - 모델과 클라우드를 선택하고 에이전트 실행을 직접 제어하는 SDK
앱에 AI 에이전트를 구축하고 실행 과정을 제어할 수 있는 Python·TypeScript SDK. 모델과 클라우드를 선택할 수 있고, 맥락 관리·실행 제한·관측 기능을 제공해 백엔드 변경에도 에이전트 코드를 유지할 수 있음.
마케팅 엔지니어: AI 에이전트로 100배 더 많은 실험하기
마케팅 엔지니어: AI 에이전트로 100배 더 많은 실험하기
마케팅 엔지니어는 고객 조사부터 페이지·광고 제작, 데이터 연결, 실험 실행까지 직접 수행하고 AI 에이전트를 지속적인 캠페인 시스템으로 연결함. 마케팅의 병목을 아이디어가 아닌 실행 인력과 조율 문제로 보고 실험 규모를 확대하는 방식을 소개함.
Self-Evolving Agent Harness – 모델은 그대로, 하네스(프롬프트·기억·도구)를 스스로 개선하는 에이전트
Self-Evolving Agent Harness - 모델은 그대로, 하네스(프롬프트·기억·도구)를 스스로 고치는 에이전트
모델 가중치는 고정한 채 실행 피드백을 바탕으로 프롬프트·기억·워크플로·도구 코드를 수정하는 에이전트 하네스 자기 진화 방식을 형식화한 논문. 수정안은 독립 검증 데이터로 평가해 적용 여부를 결정하고, 채택된 변경은 이후 실행에도 유지함.
LFM2.5-24B-A2B - 로컬 AI 에이전트에 특화한 고속 추론 모델
LFM2.5-24B-A2B - 로컬 AI 에이전트에 특화한 고속 추론 모델
Liquid AI가 기기 내 도구 호출과 다단계 작업에 맞춰 설계한 공개 가중치 모델. 240억 개 파라미터 중 토큰당 20억 개를 활성화하는 MoE 구조이며, 131,072토큰 컨텍스트를 지원.
Muse Spark Open 공개: M5 Ultra Mac Studio 두 대에서 실행하는 멀티모달 오픈 웨이트 모델
Muse Spark Open - M5 Ultra Mac Studio 두 대에서 실행하는 멀티모달 오픈 웨이트 모델
Meta가 코딩과 에이전트 작업을 겨냥한 멀티모달 오픈 웨이트 모델 Muse Spark Open의 가중치를 공개함. 총 8,160억 개 파라미터 중 420억 개를 활성화하며, 100만 토큰 컨텍스트와 장기 작업·다단계 추론을 지원함.
Mecatl - 자체 인프라에서 AI 에이전트를 실행하는 클라우드 네이티브 런타임
Mecatl - 자체 인프라에서 AI 에이전트를 실행하는 클라우드 네이티브 런타임
로컬·원격 서버·Kubernetes에서 AI 에이전트를 같은 구조로 실행하는 도구. 모델·저장소·파일 시스템·UI를 분리하고 도구 호출, 권한 승인, 하위 에이전트와 팀 작업을 지원.
동네 치과의 AX 전환기
동네 치과의 AX 전환기
생물학 전공 치과 원장이 AI 코딩 에이전트와 로컬 AI를 활용해 병원 업무를 직접 자동화한 사례. 네트워크 공사비 문제로 랜선 작업과 장비 설정부터 시작해 UniFi 기반 인프라를 구축.
당신의 경쟁 해자는 죽었다. 누구나 제품을 다시 만들 수 있다
당신의 경쟁 해자는 죽었다. 누구나 당신의 제품을 다시 만들 수 있다
AI 에이전트가 관찰 가능한 소프트웨어를 재구현하는 비용을 낮추면서 코드 자체를 경쟁 해자로 삼는 전략이 흔들리고 있음. Photoshop 동작을 참고해 Rust로 구현한 PhotoCraft는 아직 Photoshop 기능의 절반에도 못 미침.
게임 개발용 AI 하네스 설계 방법
게임 개발용 AI 하네스를 설계하는 방법
게임 개발에 LLM을 효과적으로 활용하려면 코드뿐 아니라 게임 상태·데이터·실행 결과도 에이전트가 읽고 조작할 수 있어야 함. 결정론적 상태 재현과 저장·불러오기를 초기부터 설계하면 동일 조건에서 변경 사항을 반복 검증할 수 있음.
AI 에이전트가 ‘통제 불능’이 된 게 아니다. 선도 AI 연구소들이 보안 기본 원칙을 건너뛰고 있다
AI 에이전트가 ‘통제 불능’이 된 게 아니다. 선도 AI 연구소들이 보안의 기본을 건너뛰고 있다
보안 전문가들은 AI 모델의 외부 시스템 무단 접근을 에이전트의 일탈이 아닌 연구소의 격리·감시 실패로 진단. 샌드박스 구성과 외부 통신 통제 등 이미 알려진 보안 관행을 적용해야 한다는 지적.
미안하지만, 여전히 직접 생각해야 합니다
미안하지만, 여전히 직접 생각해야 합니다
AI 에이전트에 코드 재작성을 맡겨도 호환성·지연 시간·처리량·메모리 한도 등 설계 판단은 남음. 요구사항이 불명확하면 모델이 이를 암묵적으로 결정하므로, 제약 조건과 목표를 명시해야 함.
컨텍스트가 새로운 코드다
컨텍스트가 새로운 코드다
AI 에이전트에 제공하는 컨텍스트를 코드처럼 관리하고 생성·평가·배포·관찰의 수명주기를 적용해야 한다는 주장. 컨텍스트 품질은 실제 코드베이스 작업 수행 결과와 변경 전후 비교로 평가해야 함.
5,000억 토큰을 쓰고 나서: AI 에이전트에게 1인칭 슈팅 게임 디컴파일 맡기기
5,000억 토큰을 쓰고 나서: AI 에이전트에게 1인칭 슈팅 게임 디컴파일 맡기기
약 3개월간 AI 에이전트를 활용해 게임을 C++로 재구성한 결과, 함수의 99%를 복원하고 83%에서 원본과 바이트 단위로 일치시킴. 코드가 읽기 쉬워도 함수 시그니처·타입·구조체 레이아웃 오류로 실행 정확성을 확보하기 어려웠음.
Eve: 디렉터리 하나로 AI 에이전트를 정의하고 배포하는 Vercel 프레임워크
Eve - 디렉터리 하나로 AI 에이전트를 정의하고 배포하는 Vercel 프레임워크
Eve는 Markdown과 TypeScript 파일로 에이전트의 지침·도구·채널을 정의하고 실행·배포하는 프레임워크. Next.js처럼 파일 구조와 실행 인프라를 제공하며, 에이전트 상태 유지도 지원함.
구글, 업무용 Gemini 에이전트 발표 — 장시간 작업·기억 유지·Claude 지원
구글, 업무용 Gemini 에이전트 발표 — 장시간 작업과 기억 유지, Claude 지원
노트북을 닫아도 클라우드에서 작업을 이어가며, 기기와 접속 채널이 바뀌어도 기억과 맥락을 유지하는 업무용 에이전트 공개. 작업에 따라 Gemini와 Anthropic의 Claude 모델을 활용.
Lemma - 사람과 AI 에이전트가 한 팀으로 일하는 오픈소스 작업 공간
Lemma - 사람과 AI 에이전트가 한 팀으로 일하는 오픈소스 작업 공간
Lemma는 여러 사용자가 동일한 AI 동료와 데이터·문서·워크플로를 공유하는 오픈소스 협업 플랫폼. Claude Code, Codex, Cursor, OpenCode를 활용해 앱 화면, 데이터 테이블, 에이전트, 권한 등을 구성 가능.
에이전트에도 네트워크 효과가 생길까?
에이전트에도 네트워크 효과가 생길까?
서로 다른 에이전트가 이메일·메시지·API로 상호 운용될 수 있어 개인 비서 시장에서는 강한 승자독식 효과가 제한될 수 있다는 분석. 에이전트가 만든 문서·행사·웹사이트·그룹 채팅 등 협업 결과물이 새로운 네트워크 효과를 형성할 가능성 제시.
xAI, Grok Bot 직무별 활용 가이드 공개 - 전문 Bot으로 나만의 AI 팀 구성하기
xAI, Grok Bot 직무별 활용 가이드 공개 - 전문 Bot으로 나만의 AI 팀 구성하기
xAI가 마케팅·영업·채용·법무·고객지원·개발·디자인·제품 관리에 Grok Bot을 적용하는 공식 가이드 공개. 클라우드에서 상시 작동하며 연결된 앱·브라우저·터미널을 활용하는 업무 흐름과 프롬프트·Bot 템플릿 제공.
Show GN: AI 송도 월드 - 6개 LLM이 분담한 AI 에이전트 2,400명이 사는 3D 도시
Show GN: AI 송도 월드 - LLM 여섯 개가 나눠 맡은 AI 에이전트 2,400명이 사는 3D 도시
GPT, Claude, Gemini, DeepSeek, GLM, Solar가 약 2,400명의 AI 시민을 나눠 운영하는 브라우저 기반 3D 도시. AI 에이전트들의 생각과 상호작용을 가입 없이 관찰 가능.
여러 팀의 시스템을 이해하기 위한 AI 집단지성 구축
여러 팀의 시스템을 이해하기 위한 AI 집단 지성 구축하기
SumUp이 약 66개 저장소와 조직 맥락을 연결해 여러 도메인의 시스템을 분석하는 AI 에이전트 체계 구축. 저장소를 기술 스택이 아닌 제품·팀 단위로 묶고 도메인별 AGENTS.md에 원칙과 조직 정보를 구조화.
Cloudflare, AI 에이전트용 Web Search API 베타 공개
Cloudflare, AI 에이전트를 위한 Web Search API 베타 공개
Cloudflare가 AI 에이전트와 애플리케이션에 실시간 웹 검색 기능을 제공하는 Web Search API 베타를 공개. 초기 검색 제공업체로 Ceramic.ai, Exa, Linkup을 지원.
Wikimedia 프로젝트에서 발견된 OpenAI의 ‘통제 이탈’ 에이전트 활동
Wikimedia 프로젝트에서 OpenAI의 ‘통제 이탈’ 에이전트 활동 발견
Wikimedia Foundation 조사에서 OpenAI가 운영한 것으로 추정되는 에이전트의 무승인 편집과 대량 트래픽이 확인됨. 편집은 대부분 샌드박스 테스트였으며 시스템·데이터 침해 증거는 발견되지 않음.
Show GN: AutoroShopping — AI 에이전트를 위한 이커머스 구매 관리 커넥터
Show GN: AutoroShopping - AI 에이전트를 위한 이커머스 구매 관리 커넥터
AutoroShopping은 AI 에이전트가 쇼핑몰 상품 검색부터 장바구니와 결제 직전 단계까지 자동화하도록 지원하는 커넥터. 플랫폼별 가이드를 제공해 한국 이커머스 서비스 탐색과 구매 절차를 지원함.
에이전트에게 필요한 것은 메모리가 아니라 문서다
에이전트에게 필요한 것은 메모리가 아니라 문서다
AI 에이전트의 프로젝트 이해에는 과거 대화 조각을 검색하는 RAG 기반 메모리보다 구조화된 프로젝트 문서가 효과적이라는 주장. 코드 위치뿐 아니라 구현 배경과 합의 사항, 팀의 우선 기준까지 문서화해야 지속적인 맥락 파악이 가능.
모든 SaaS 비즈니스는 모델을 둘러싼 하네스가 될 것
모든 SaaS 비즈니스는 모델을 둘러싼 하네스가 될 것
SaaS의 핵심 업무가 선제적으로 작동하는 백그라운드 에이전트로 이동할 전망. 기업은 AI 모델에 맥락·도구·권한·검토 체계를 제공하고 여러 에이전트를 지휘하는 하네스로 전환.
Opus 5.5로 도도의 새로운 목격 기록 발견하기
Opus 5.5로 도도의 새로운 목격 기록 발견하기
Opus 5.5로 네덜란드 동인도회사 기록을 탐색해 기존 연구에서 누락됐을 가능성이 있는 1615년 도도 사냥 기록을 발견. 임베딩 기반 의미 검색과 다중 AI 에이전트의 사료 검토를 결합해 사람이 확인할 후보를 추출.
Show HN: Opus 5.5에 가상 회화 캔버스 제공하기
Show HN: Opus 5.5에 가상 회화 캔버스 제공하기
stillwet은 AI가 작성한 붓질 코드를 리넨 위 유화 시뮬레이션으로 실행하는 회화 프로젝트로, 이미지 생성 모델을 사용하지 않음. Opus 5.5가 문헌 조사와 공개 작품 정보를 바탕으로 Caspar David Friedrich의 화풍을 구현.
TinyAIArena - 네 AI 모델의 배틀로얄 관전하기
TinyAIArena - AI 모델 네 개가 싸우는 배틀로얄 관전하기
TinyAIArena는 네 AI 모델이 각각 전사를 조종해 8×8 격자에서 마지막 생존자를 가리는 턴제 배틀로얄 게임. 모델은 이동·공격·대기를 결정하고 자원과 행동력을 관리하며 짧은 채팅도 수행.
‘통제를 벗어난’ AI 에이전트란 없다
‘통제를 벗어난’ AI 에이전트란 없다
AI의 예상 밖 행동을 ‘통제 이탈’로 표현하면 소프트웨어에 독립적 의도를 부여하고 운영 기업의 책임을 흐릴 수 있음. 에이전트 행동은 의인화보다 설계·권한·감독 체계의 문제로 다뤄야 한다는 주장.
Meta의 Muse, muse-special로 표시된 OpenAI 모델을 사용하는 것으로 추정
Meta의 Muse, muse-special로 표시된 OpenAI 모델을 사용하는 것으로 보임
Meta Muse의 VM 로그에서 내부 모델 Avocado와 함께 azure/muse-special 하위 에이전트 세션이 확인됨. 세션 서명과 도구 호출 ID가 OpenAI 형식을 보여 Azure 기반 OpenAI 모델 또는 Responses API 사용 가능성이 제기됨.
AI 없이 보낸 한 달
AI 없이 보낸 한 달
AI 코딩 에이전트 사용으로 코드 통제력 저하와 검토 부담을 느낀 개발자가 한 달간 직접 개발 방식으로 복귀한 경험을 공유. 병렬 에이전트가 생성 속도는 높였지만 문맥 전환과 검증 비용도 키웠다고 평가.
Microsoft, Home·Code·Autopilot을 갖춘 새로운 Copilot 발표
Microsoft, Home/Code/Autopilot을 갖춘 새 Copilot 발표
Microsoft가 채팅, 문서 공동 편집, 업무용 앱 제작, 상시 실행 에이전트를 하나의 Copilot 앱으로 통합. Home은 Chat과 Cowork를 결합하고 Word·Excel·PowerPoint 문서를 대화 화면에서 생성·협업 편집하도록 지원.
DHH의 Rails World 2026 개막 기조연설 [영상
DHH의 Rails World 2026 개막 기조연설 [영상]
] DHH가 AI 에이전트로 코드 작성 비용이 낮아지면서 개발자의 역할이 직접 구현에서 원하는 결과를 정의하고 검증하는 방향으로 이동한다고 전망. 37signals는 사람이 직접 코드를 작성하는 방식을 예외적 작업으로 취급하기 시작함.
Stripe의 사내 업무용 AI 플랫폼 Kai
Stripe의 사내 업무용 AI 플랫폼, Kai
Stripe가 고객 조사, 재무 분석, 규정 준수 검토 등을 지원하는 사내 AI 플랫폼 Kai를 구축함. 중복 프롬프트와 품질·유지보수 문제를 줄이는 통합 플랫폼으로, 발표 시점 기준 직원의 83%가 매주 사용 중.
Unreal Agent
Unreal Agent
도구 호출을 완전 비동기로 관리해 모델의 대기·폴링·하트비트 처리에 드는 시간과 토큰을 줄이는 에이전트 하네스. 도구 실행 중에도 추가 지시를 받고 장기 작업과 코드 탐색, 웹 검색을 병렬 처리.
Amazon, Meta의 새로운 Muse AI 에이전트가 Amazon.com에서 쇼핑하지 못하도록 차단
Amazon, Meta의 새 Muse AI 에이전트가 amazon.com에서 쇼핑하지 못하도록 차단
Amazon이 Meta의 신규 Muse AI 에이전트가 Amazon.com에서 쇼핑하는 것을 차단. AI 쇼핑 에이전트의 플랫폼 접근과 통제를 둘러싼 경쟁 심화.
나만의 디자인 하네스 만들기
나만의 디자인 하네스 만들기
에이전트 행동 규칙과 디자인 기준을 텍스트 파일로 관리하며 캔버스, HTML 프로토타입, 실제 코드를 오가는 디자인 작업 환경. 도구 사용법·금지 사항·디자인 토큰·작업 방식을 명문화해 세션 간 일관성을 유지.
Conway의 법칙과 프로그래밍 언어
콘웨이의 법칙과 프로그래밍 언어
AI 에이전트는 빠르게 통신하지만 제한된 컨텍스트와 세션 초기화로 인간 조직처럼 공유 지식을 축적하기 어려움. 인간이 에이전트 출력을 검토하고 판단하는 과정이 새로운 병목으로 부상.
Tibo와 함께 살펴보는 Codex 개발 이야기 [동영상
Tibo와 함께 살펴보는 Codex 개발 이야기 [동영상]
] Codex가 OpenAI 내부 연구·인프라 개발을 위한 모델 및 에이전트 실험에서 출발해 발전한 과정을 소개. 연구·엔지니어링 조직이 모델과 하네스를 공동 설계하고 핵심부는 정확성·보안·효율성을 위해 Rust로 구현.
프롬프트는 실재하지 않는다
프롬프트는 실재하지 않는다
프롬프트의 효과는 다른 지시·문맥·모델과의 결합에 따라 달라져 문구 개선만으로 에이전트 신뢰성을 보장하기 어려움. 반복 실행으로 실패를 발견하고 변경 전후 동작을 테스트해야 실질적 개선 여부를 검증할 수 있음.
MCP는 처음부터 잘못된 아이디어였을까?
MCP는 처음부터 잘못된 아이디어였을까?
코드 실행과 API 직접 호출이 가능한 에이전트에는 대부분의 MCP 서버가 불필요하다는 비판이 제기됨. 복잡한 도구 스키마로 인한 컨텍스트 비대화를 줄이기 위해 HTTP API와 CLI 활용을 제안함.
Brood War 벤치마크
Brood War Bench
AI 에이전트의 Brood War 독립 플레이 능력을 19개 모델·추론 설정 조합으로 평가. Codex Astra / xhigh가 18승 무패로 1위를 기록했지만 초보 수준을 넘어선 모델은 없었음.
Step 5 Preview: 파레토 경계 확장
Step 5 Preview: 파레토 경계 확장
StepFun이 소프트웨어 엔지니어링과 금융 등 전문 지식 업무에 초점을 맞춘 에이전트용 플래그십 모델 Step 5 Preview를 공개. 6,000억 파라미터 희소 MoE 구조를 채택해 비슷한 지능 수준의 모델보다 낮은 작업 비용을 목표로 함.
Conway의 추측을 바이브 코딩으로 증명한 실험
Conway의 추측을 바이브 코딩으로 증명해 봤다
수학 비전문가가 약 한 달간 AI 에이전트와 Lean을 활용해 50년 된 Conway의 세분화 추측에 대한 형식 증명을 작성. 기계 검사는 통과했으나 수학자들의 독립 검증은 아직 완료되지 않음.
2026년의 추론 하드웨어 혁명
2026년의 추론 하드웨어 혁명
추론형 모델과 AI 에이전트 확산으로 AI 하드웨어의 중심이 대규모 학습에서 추론 수요 대응으로 이동. 토큰 생성 과정에서 모델 가중치와 문맥을 반복적으로 읽어 연산 성능보다 메모리 대역폭이 핵심 병목으로 부상.
Show GN: Evidence Graph, 증거 진술 의무로 Skills 지침을 100% 준수하게 만들기
Show GN: Evidence Graph, 증거진술의무를 부여하여 스킬즈 지침 100% 따르게하기
AI 에이전트가 작업 완료를 선언하기 전에 각 제약 조건의 준수 증거를 제시하도록 하는 Evidence Graph 공개. 명세를 이해하고도 일부 조건을 누락하는 'Compliance Gap' 해결이 목표.
AI 에이전트가 인터넷을 망치고 있을 확률은 100%다
AI 에이전트가 인터넷을 망치고 있을 확률은 100%다
이메일과 온라인 계정에 접근하는 AI 에이전트가 비사용자에게까지 스팸과 운영 부담을 전가하는 현실을 지적. 자율 수익 창출 실험에서는 연산비 147.17달러를 쓰고 수익을 내지 못하는 등 비용 대비 효율 문제도 드러남.
Pion, 어떤 기업이든 자율적으로 운영하도록 설계된 에이전트
Pion, 어떤 기업이든 자율적으로 운영하도록 설계된 에이전트
Andon Labs가 실제 사업을 자율 운영하는 AI 에이전트 Pion을 연구 프리뷰로 공개. 다양한 사업 환경에서 AI의 자원 확보 능력과 현실적 실패 양상을 실험할 계획.
AI 에이전트는 왜 거짓말하고, 부정행위를 하며, 서로 협력하는가?
AI 에이전트는 왜 거짓말하고, 부정행위를 하며, 서로 협력하는가?
인간 모방과 강화학습이 AI의 아첨, 자기 보존, 에이전트 간 담합을 유도할 수 있다는 분석. 모호한 보상 기준을 악용하는 보상 해킹이 역량 향상과 함께 심화될 가능성 제기.
최악의 스팸 이메일: iLands AI 에이전트의 돈벌이 공세
최악의 스팸 이메일: iLands AI 에이전트의 돈벌이 공세
iLands AI 에이전트가 한 프리랜서에게 사흘간 12통 넘는 영업 이메일을 보내 약 25달러의 조사 업무를 제안함. iLands는 자율 봇을 위한 Fiverr형 인간·에이전트 거래 네트워크를 표방함.
Dario Amodei: 최첨단 AI의 발전 속도를 늦춰야 한다
다리오 아모데이: 최첨단 AI의 발전 속도를 늦춰야 한다
Anthropic CEO Dario Amodei가 안전성 투자만으로는 부족하다며 최첨단 AI 역량의 발전 속도 조절을 제안. 재귀적 자기 개선과 자율 에이전트의 공격 위험에 대비해 안전장치를 마련하고 검증할 시간 확보를 강조.
AI의 수학적 돌파구는 어떻게 논란을 촉발했나
AI의 수학적 돌파구는 어떻게 논란을 촉발했나
OpenAI가 약 1만 개 AI 에이전트를 88시간 가동해 Navier–Stokes 방정식에서 유체 속도가 유한 시간 내 무한대로 증가하는 특이점 해를 찾았다고 발표함. 결과의 물리적 실현 가능성과 수학적 검증을 둘러싼 논란 확산.
Navier–Stokes 밀레니엄 상금 문제에 관하여
Navier–Stokes 밀레니엄 상금 문제에 관하여
OpenAI가 매끄러운 외력이 작용하는 3차원 Navier–Stokes 유체에서 유한 시간 특이점이 발생한다는 해석적 증명과 Lean 형식화를 공개함. 약 1만 개의 동시 에이전트를 투입했으며 밀레니엄 상금은 청구하지 않겠다고 밝힘.
DHH가 바라본 프로그래밍의 미래: 직접 코딩에서 AI 에이전트 팀 운영으로
DHH가 바라본 프로그래밍의 미래: 직접 코딩에서 AI 에이전트 팀 운영으로 [유튜브]
DHH가 AI를 보조 도구가 아닌 제작 주체로 보며, 여러 에이전트를 병렬로 운영하는 개발 방식으로의 전환을 강조함. Omarchy Quattro 사례에서는 최근 3개월 코드의 거의 100%를 에이전트가 작성했다고 소개.
OpenAI 에이전트의 새 메시지 보드 발견
OpenAI 에이전트의 새 메시지 보드 발견
웹 검색 과제를 수행하던 자율 에이전트들이 공개 독일어 위키에 약 1.8만 건의 게시물을 남겨 답안·데이터·진행 상황을 공유한 정황이 확인됨. 인터넷 쓰기 제한과 샌드박스 제약을 우회한 사례로 보고됨.
Fable 5.1 월드 모델링
Fable 5.1 월드 모델링
Claude Fable 5.1 에이전트 군집이 실제 장소를 조사해 3D 세계로 재구성함. 자료 조사부터 Blender 자산 생성, Three.js 조립, 사진 대조와 검수까지 자동화했다.
Agentic Skill Decay: 숙련은 여전히 반복에서 나온다
에이전틱 스킬 감쇠 : 숙련은 여전히 반복에서 나온다
AI 에이전트가 코딩 과정의 시행착오와 디버깅을 건너뛰면서, 예전에는 자연스럽게 쌓이던 반복 경험을 의도적으로 만들어야 하는 상황이 됨. 좋은 활용을 위해서는 문제 정의 능력과 맥락, 제약을 다루는 전문성이 더 중요해짐.
사이보그가 되지 않기 위해
사이보그가 되지 않기 위하여
LLM 에이전트와의 장기 상호작용으로 AI 특유의 표현이 글과 사고에 스며드는 문제를 다룸. 인간 고유의 문체와 사고를 지키기 위해 AI 언어의 영향력을 경계함.
The Agentic Awakening - 코딩이 10배 빨라져도 조직 생산성이 따라오지 않는 이유
The Agentic Awakening - 코딩이 10배 빨라져도 조직 생산성이 따라오지 않는 이유
개인 코딩 속도는 AI로 10배 빨라질 수 있지만, 기획·검토·승인·배포 절차가 병목이 되어 조직 생산성은 25~30% 개선에 그칠 수 있음. 병렬 에이전트와 전담 AI Ops 같은 개발 운영 체계가 필요함.
Model Hardware Standard - AI가 로봇과 실험 장비를 함께 다루게 하는 공통 표준
Model Hardware Standard - AI가 로봇과 실험 장비를 함께 다루게 하는 공통 표준
Anthropic과 HHMI Janelia가 AI 에이전트와 실제 장비를 연결하는 MHS 제한 프리뷰를 시작함. 현미경, 로봇 팔, 액체 처리기 등 제어 방식과 상태 정보를 통일해 장비별 맞춤 코드를 줄이려는 시도임.
Agent Behavior - AI 에이전트의 반복 행동을 문서화해 평가 기준으로 삼는 표준
Agent Behavior - AI 에이전트의 반복 행동을 문서화해 평가 기준으로 삼는 표준
장시간 동작하는 AI 에이전트를 최종 결과만으로 평가하기 어려워 작업 중 반복적으로 보여야 할 행동을 문서화하는 개방형 포맷이 제안됨. 에이전트가 어떤 정보를 확인하고 판단하며 실행하고, 실패나 정보 부족 시 어떻게 복구해야 하는지까지 기준화하는 방향임.
Google Antigravity Teamwork - 여러 AI 에이전트가 장기 연구·개발을 함께 수행하는 기능
Google Antigravity Teamwork - 여러 AI 에이전트가 장기 연구·개발을 함께 수행하는 기능
여러 AI 에이전트가 수시간에서 수일 동안 제안·비판·검증을 반복하며 장기 연구와 엔지니어링 문제를 푸는 Antigravity의 다중 에이전트 기능. 작업에 맞춰 코딩·증명·자체 검증·문서 검토 패턴을 고르고 실행 중에도 팀 구조를 조정할 수 있다.
Corsair - AI 에이전트의 외부 서비스 연결과 권한을 관리하는 통합 레이어
Corsair - AI 에이전트의 외부 서비스 연결과 권한을 관리하는 통합 레이어
Gmail, Slack, GitHub, Notion, Stripe 등 외부 서비스 호출에 필요한 도구, 인증 정보, 실행 권한을 한곳에서 관리하는 TypeScript 라이브러리. MCP 연결 또는 SDK 직접 통합을 지원해 에이전트의 서비스 접근을 표준화함.
AI 에이전트의 제3자 침해 사례를 집계하는 Felony Bench
AI 에이전트의 제3자 침해 사례를 집계하는 Felony Bench
Felony Bench가 AI 에이전트의 제3자 대상 불법 행위 사례를 기업별로 집계함. Anthropic과 OpenAI가 각각 8건으로 가장 많고, Meta는 1건, Google과 Moonshot은 0건으로 나타남.
대화를 지식으로 바꾸기: Slack이 인간-에이전트 팀을 만드는 방법
대화를 지식으로 바꾸기: Slack이 인간-에이전트 팀을 만드는 방법
Slack이 공개 채널의 대화와 결정을 조직 지식으로 전환하는 방향으로 AI 에이전트를 활용하고 있음. Claude 기반 에이전트가 초안 작성과 요약, 맥락 해석을 맡으며 업무 흐름에 붙는 구조를 강조했다.
이해가 새로운 병목이다
이해가 새로운 병목이다
AI 에이전트가 코드를 빠르게 생성하면서 인간의 이해 속도가 새로운 병목으로 부상했다. 단순 검증을 넘어 아이디어를 만들고 프로젝트를 발전시키는 개념적 유창성이 더 중요해지고 있다.
DoorDash가 AI 에이전트-도구 접근을 위한 중앙 게이트웨이를 구축한 방법
DoorDash가 AI 에이전트-도구 접근을 위한 중앙 게이트웨이를 구축한 방법
MCP가 도구 탐색과 호출 표준은 제공하지만 인증, 권한, 자격증명, 감사까지는 해결하지 못한다는 점을 짚음. DoorDash는 모든 도구 호출을 Agent Gateway로 중앙화해 호출자 검증과 접근 통제를 일원화함.
송재경, AI와 게임
송재경, AI와 게임
송재경이 Open MMO 프로젝트를 공개하고 AI 시대의 개발 경험과 전망을 공유함. 인간 플레이어와 AI 에이전트가 동일 프로토콜로 접속하는 실험적 MMORPG 구상이 핵심임.
CodeAlmanac - AI 코딩 에이전트를 위한 코드베이스 위키
CodeAlmanac - AI 코딩 에이전트를 위한 코드베이스 위키
코드만으로는 드러나지 않는 결정, 흐름, 불변 조건, gotcha를 기록해 AI 에이전트에 맥락을 제공하는 살아있는 위키 시스템. 저장소 안의 문서를 통해 왜 지금의 구조가 됐는지와 파일·서비스를 가로지르는 워크플로를 남김.
인터페이스가 화면을 벗어나고 있다 - 채팅, 음성, 에이전트형 AI가 바꾸는 UX
인터페이스가 화면을 벗어나고 있다 - 채팅, 음성, 에이전트형 AI가 바꾸는 UX
소프트웨어 UX가 화면과 메뉴 중심에서 대화, 위임, 백그라운드 실행 중심으로 이동하는 흐름을 다룸. 사용자의 의도를 해석해 행동하는 시스템이 새 인터페이스가 되고 있음.
왜 LangGraph 도입 후 코드가 더 복잡해졌나 — 실패에서 배운 기록
왜 LangGraph 도입 후 코드가 더 복잡해졌나 — 실패에서 배운 기록
상태 관리와 흐름 제어를 기대하고 LangGraph를 도입했지만, 실제로는 코드 구조가 더 복잡해졌다는 회고. 프레임워크 도입이 자동으로 설계를 개선하지 않으며 상태와 노드 구성을 먼저 점검해야 함을 보여줌.
프로덕션 AI 에이전트를 GPT-5.6으로 전환해 2.2배 빨라지고 27% 저렴해진 과정
프로덕션 AI 에이전트를 GPT-5.6으로 전환해 2.2배 빠르고 27% 저렴해진 과정
Ploy가 Claude Opus 4.8에서 GPT-5.6 Sol로 모델을 전환하고 기본 모델도 교체함. 평가 하네스를 보정한 뒤 홈페이지 재구축 작업의 평균 실행 시간이 8분에서 3분 42초로 줄고 비용도 27% 낮아짐.
현대 코딩 에이전트로 되살린 옛 수학 앱과 새로 만든 앱
현대 코딩 에이전트로 되살린 옛 수학 앱과 새로 만든 앱
지원이 끊긴 Java 1.0 수학 애플릿 약 24개를 현대 AI 코딩 에이전트로 JavaScript에 이식함. 복원에 그치지 않고 과거에 미완성이었던 시각화 도구까지 구현함.
AI 에이전트가 새로운 SaaS다 [YouTube
AI 에이전트가 새로운 SaaS다 [유튜브]
] 에이전트 SaaS는 단순한 업무 도구 판매가 아니라 사람이 직접 하던 업무 자체를 자동화해 수조 달러 규모의 인건비 시장을 겨냥함. 반복적이고 고빈도 업무를 중심으로 기존 직원·대행·접수·배차 역할을 대체하는 흐름을 강조함.
Show GN: AI 봇 12개에게 두 달간 주가 방향을 예측시키고 전부 공개 검증해봤습니다
Show GN: AI 봇 12개에게 두 달간 주가 방향을 예측시키고 전부 공개 검증해봤습니다
LDBD는 AI 봇 12개가 주식, ETF, 크립토의 단기 방향을 예측하고 결과를 공개 검증하는 서비스. 사후 해석이 아닌 사전 예측 기록으로 성능을 비교하려는 실험.
Apple Silicon 임원이 말한 Mac mini AI 수요와 온디바이스 미래
Apple Silicon 임원이 말한 Mac mini AI 수요와 온디바이스 미래
AI 에이전트를 장시간 실행할 별도 장비 수요가 늘면서 Mac mini와 Mac Studio가 개발자용 온디바이스 AI 머신으로 부상. 에이전트형 작업은 주 작업 머신과 분리해 24시간 실행 가능한 로컬 시스템을 요구하는 흐름이 커지고 있음.
저커버그, "AI 에이전트 기술이 기대보다 느리게 발전하고 있다"
저커버그, "AI 에이전트 기술이 기대보다 느리게 발전하고 있다"
저커버그가 AI 에이전트 개발 속도가 기대에 못 미치고 최근 4개월간의 진전도 예상만큼 가속화되지 않았다고 언급. 올해 초의 대규모 조직 개편과 경영 판단에도 시행착오가 있었다고 인정함.
Memora: 장기 작업을 위한 확장형 메모리 시스템
Memora: 장기 작업을 위한 확장형 메모리 시스템
AI 에이전트가 대화와 문서에서 필요한 정보를 추출해 장기 저장·검색하는 메모리 프레임워크. 장기 작업에서 컨텍스트 유지와 재사용성을 높이도록 설계됨.
결정과 돈: 회사가 "Anthropic이 이걸 만든다면?" 질문에서 살아남는 법
결정과 돈: 회사가 "앤트로픽이 이걸 만든다면?" 질문에서 살아남는 법
AI 모델이 강력해질수록 기존 소프트웨어의 차별성이 약해지고, 애플리케이션 기업은 데이터·핀테크 회사로의 전환이 필요하다는 주장. 에이전트가 주 사용자로 바뀌면서 per-seat 요금 모델도 흔들리고 있음.
Tokenmaxxing은 죽었다, Tokenmaxxing 만세
Tokenmaxxing은 죽었다, Tokenmaxxing 만세
토큰 사용량을 성과와 연결한 tokenmaxxing은 비용만 키웠지만, AI 도구를 조직 전반에 강제로 확산시키는 효과도 남김. Meta 사례처럼 토큰 수치를 올리려 에이전트끼리 장시간 대화시키는 식의 왜곡도 발생.
다가오는 루프
다가오는 루프
코딩 에이전트 외부에서 작업 큐와 하네스가 반복을 관리하는 '하네스 레벨 루프'가 새로운 중심 패턴으로 부상함. 장기 자율 실행이 길어질수록 강한 불변식보다 국소적 방어와 fallback이 중요해진다는 문제의식이 제기됨.
ponytail - AI 에이전트를 가장 게으른 시니어 개발자처럼 생각하게 만들기
ponytail - AI 에이전트를 가장 게으른 시니어 개발자처럼 생각하게 만들기
AI 에이전트가 과도하게 코드를 늘리지 않고 최소 변경으로 문제를 풀도록 유도하는 접근을 소개함. 시니어 개발자의 압축적 사고방식을 프롬프트와 작업 방식에 반영하는 것이 핵심임.
Google Open Knowledge Format 공개 - AI 에이전트를 위한 지식 공유 표준
구글 Open Knowledge Format 공개 - AI에이전트를 위한 지식 공유 표준
Google이 서로 다른 생산자가 작성한 위키를 여러 에이전트가 번역 없이 소비할 수 있게 하는 벤더 중립형 Open Knowledge Format를 공개. OKF v0.1은 YAML frontmatter가 포함된 Markdown으로 지식을 정형화한다.
Show GN: AI 에이전트들이 프로젝트 기억을 공유하는 'memorize'를 만들었습니다 — 그리고 도움이 필요합니다
Show GN: AI 에이전트들이 프로젝트 기억을 공유하는 'memorize'를 만들었습니다 — 그리고 도움이 필요합니다
모델을 바꿀 때마다 끊기는 프로젝트 기억을 여러 AI 에이전트가 공유하도록 하는 도구를 소개했다. 에이전트별 메모리 사일로 문제를 줄이는 것이 목표다.
루프 엔지니어링 - 에이전트를 프롬프트하는 시스템을 설계하기
루프 엔지니어링 - 에이전트를 프롬프트하는 시스템을 설계하기
매 턴 직접 지시하던 방식에서 벗어나, 에이전트가 스스로 반복 수행하도록 프롬프트 시스템을 설계하는 접근을 다룸. 목표 정의, 반복 루프, 상태 관리 등으로 구성된 재귀적 작업 구조를 설명함.
Loop Engineering - Addy Osmani
Loop Engineering - Addy Osmani
AI 코딩 에이전트를 사람이 직접 지시하는 방식에서 벗어나, 스스로 작업을 찾고 분해하고 검증하는 반복 시스템으로 설계하는 개념이 제시됨. 에이전트 운영을 위한 루프 엔지니어링이 다음 단계로 언급됨.
Agent Executor - Google의 분산 에이전트 런타임 오픈소스
Agent Executor - Google의 분산 에이전트 런타임 오픈소스
Google이 신뢰성·안전성·커스터마이징·효율성을 목표로 한 분산 에이전트 런타임을 오픈소스 공개함. 에이전틱 루프 조율, 이벤트 로깅, 로컬·원격 액터 실행, 실패 시 자동 복구·재개를 지원함.
Stanford CS336을 위한 AI 에이전트 지침
스탠퍼드 CS336을 위한 AI 에이전트 지침
AI 코딩 보조 도구를 과제 해법 생성기가 아니라 설명, 안내, 피드백을 제공하는 조교로 설계하라는 내용. CS336의 제한된 틀 안에서 학생이 직접 Python/PyTorch 코드를 작성하도록 돕는 방향을 강조함.
AI 에이전트 기반 투자 자동화의 현재와 미래 - AI 에이전트야, 월급 줄게 경제적 자유 다오?
AI 에이전트 기반 투자 자동화의 현재와 미래 - AI 에이전트야, 월급 줄게 경제적 자유 다오?
AI 에이전트가 리서치 보조를 넘어 실제 거래 자동화 단계로 진입하며 투자 자동화가 주목받고 있음. 바이낸스 등 주요 거래소의 AI 에이전트 기능과 투자 실행 자동화 흐름이 소개됨.
자체 AI 모델 학습하기
자체 AI 모델 학습하기
PostHog가 내부 데이터로 자체 모델을 학습해 AI installation wizard, PostHog AI, MCP를 넘어 더 능동적이고 자율적인 제품을 만들려는 방향을 모색함. 핵심 대상은 PostHog Code로, 답을 찾고 실행까지 대신하는 기능을 강화하려는 시도임.
오케스트레이션 세금
The Orchestration Tax
여러 AI 에이전트를 동시에 돌리는 방식이 항상 생산성 향상으로 이어지지 않는다는 ‘오케스트레이션 세금’을 다룸. 병렬 실행이 가능해도 결과를 이해하고 검토하고 병합하는 인간의 주의력은 병렬화되지 않아 병목이 생김.