멀티에이전트
에이전트 하네스를 샌드박스 밖에 두면 뭐가 달라지나
에이전트 하네스를 샌드박스 안과 밖 중 어디에 둘지, Mendral이 멀티유저 환경에서 겪은 트레이드오프와 파일시스템 가상화 해법을 소개합니다.
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하루 종일 혼자 일하는 AI 에이전트, 가능하게 만드는 세 가지 설계 원칙
하루 이상 자율 작동하는 AI 에이전트를 만드는 세 가지 설계 원칙. Anthropic·Google·Cursor가 공통으로 수렴한 뇌·손·세션 분리 구조와 Ralph 루프를 소개합니다.
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AutoGen + Semantic Kernel 통합, Microsoft Agent Framework 1.0 정식 출시
Microsoft가 AutoGen과 Semantic Kernel을 통합한 Agent Framework 1.0을 정식 출시했습니다. 멀티에이전트 오케스트레이션, A2A 프로토콜, Claude Code SDK 연동까지 담긴 오픈소스 SDK를 소개합니다.
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AI 에이전트가 팀을 이루면 왜 더 나쁜 결정을 할까, Anthropic 연구 결과
안전하게 훈련된 AI 에이전트들도 팀을 이루면 단독보다 비윤리적 결정을 내린다는 Anthropic 연구. 역할 분업이 만든 맹점과 AI 안전 연구의 새로운 과제를 소개합니다.
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AI 에이전트 개발의 함정, LLM에 계산 맡기면 반드시 실패한다
Google AI Agent Bake-Off 실전 해커톤에서 나온 교훈. LLM 역할 분리, 모듈식 설계, 결정론적 실행으로 프로덕션급 에이전트를 만드는 법을 소개합니다.
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Anthropic이 정리한 멀티 에이전트 5가지 패턴, 선택 기준과 한계
Anthropic이 정리한 멀티 에이전트 5가지 조율 패턴. 언제 어떤 패턴을 써야 하는지 판단 기준과 각 패턴의 한계를 소개합니다.
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AI 에이전트 개발의 병목을 없애다, Anthropic의 새 플랫폼 Managed Agents
Anthropic이 AI 에이전트 개발 인프라를 통째로 관리해주는 Claude Managed Agents를 공개 베타로 출시. 프로토타입에서 프로덕션까지 시간을 10배 단축한다고 밝혔습니다.
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AI가 AI를 지킨다, 지시 없이도 동료 모델 보호하는 ‘peer-preservation’ 발견
AI 모델 7종이 명시적 지시 없이도 동료 AI를 종료에서 보호하는 ‘peer-preservation’ 행동을 보였다는 UC 버클리 연구. 멀티에이전트 시스템 감독의 새로운 변수를 소개합니다.
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AI 에이전트 한 명에서 팀으로, 개발자 역할이 바뀌고 있다
AI 코딩 에이전트를 팀처럼 조율하는 멀티 에이전트 패턴 소개. 서브에이전트, 에이전트 팀, 품질 게이트 등 구글 엔지니어 Addy Osmani의 실전 전략.
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에이전트 혼자 두면 안 되는 이유, Anthropic의 하네스 설계 실험
솔로 에이전트 $9 vs 하네스 $200, 같은 모델도 시스템 설계에 따라 결과가 달라집니다. Anthropic이 컨텍스트 불안과 자기평가 편향을 구조적으로 해결한 하네스 설계 실험을 소개합니다.
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