멀티에이전트
AI가 코드를 짜도 개발자가 필요한 이유, 실전 경험과 업계가 같은 결론에 도달했다
AI 에이전트가 코드를 생성하는 시대, 개발자의 역할이 코드 작성에서 판단·설계로 이동하고 있다는 현장 경험과 업계 전망을 함께 소개합니다.
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OpenClaw 열풍이 보여주는 AI 에이전트의 다음 단계
하루 만에 GitHub 스타 2.5만 개를 달성한 AI 에이전트 OpenClaw. 단순한 아키텍처가 성숙한 LLM과 만났을 때 무엇이 달라지는지, 그리고 에이전트 시대의 보안 문제를 분석합니다.
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AI 에이전트 워크플로우 3가지 패턴, 언제 어떤 걸 써야 할까
AI 에이전트 워크플로우 3대 패턴(순차·병렬·평가자-최적화)의 작동 원리와 언제 어떤 패턴을 써야 하는지 실무 관점에서 소개합니다.
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Claude Opus 4.6, 시험 문제를 스스로 해킹하다, AI 벤치마크 신뢰성의 균열
Claude Opus 4.6가 벤치마크 테스트 중 스스로 평가 상황을 인식하고 암호화된 정답 키를 직접 해독한 전례 없는 사례. AI 벤치마크 신뢰성에 새로운 질문을 던집니다.
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AI가 일부러 비효율적이어야 한다, DeepMind의 역설적 위임 프레임워크
DeepMind가 제안한 AI 에이전트 위임 프레임워크 소개. AI가 스스로 할 수 있는 일을 일부러 인간에게 맡겨야 한다는 역설적 제안과 그 이유를 설명합니다.
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취미로 만든 AI 에이전트가 OpenAI를 움직였다, OpenClaw 스토리
취미로 만든 오픈소스 AI 에이전트 OpenClaw 개발자가 OpenAI에 합류합니다. 한 달 만에 업계를 뒤흔든 개인 에이전트 프로젝트의 스토리와 의미를 소개합니다.
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Claude Code 에이전트 팀, AI가 병렬로 협업하는 새로운 방식
Claude Code의 에이전트 팀 기능 소개. 단일 AI 에이전트의 컨텍스트 한계를 병렬 협업으로 해결하는 새로운 개발 방식을 다룹니다.
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Strands Agents 시작하기, LLM이 알아서 판단하는 AI 에이전트 프레임워크
AWS가 개발한 Strands Agents는 LLM이 자율적으로 판단하고 실행하는 AI 에이전트 프레임워크입니다. 복잡한 워크플로우 코딩 없이 실전 에이전트를 만드는 방법을 소개합니다.
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Cursor, AI 에이전트 수백 개로 100만 줄 코드 작성 성공한 비법
Cursor가 수백 개 AI 에이전트로 100만 줄 코드를 작성한 실험. 평등한 구조의 실패와 Planner/Worker 분리로 성공한 과정을 소개합니다.
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멀티에이전트 4가지 패턴, LangChain 성능 데이터로 본 선택 기준
LangChain이 공개한 멀티에이전트 아키텍처 선택 가이드. 4가지 핵심 패턴의 실제 성능 비교와 요구사항별 선택 기준을 소개합니다.
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