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전문 개발자는 AI에게 맡기지 않는다: 112명이 말하는 진짜 에이전트 활용법
경력 3년 이상 개발자 112명을 대상으로 한 AI 에이전트 사용 패턴 연구. 전문가들은 Vibe Coding 대신 철저한 통제 전략을 사용합니다.
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AI 에이전트 프레임워크는 왜 복잡할까? Rails처럼 혁신적인 프레임워크가 필요하다
VMware 엔지니어가 제시하는 AI 에이전트 프레임워크의 설계 원칙. 서브에이전트 아키텍처와 Convention over Configuration으로 복잡성을 해결하는 방법을 소개합니다.
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AI 에이전트의 3가지 장기 메모리: 경험·지식·스킬을 저장하는 기술
자율 AI 에이전트가 진정한 자율성을 갖추려면 3가지 장기 메모리가 필요합니다. 에피소드·의미론·절차 메모리의 역할과 구현 방법을 기술적으로 설명합니다.
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OpenAI의 140조 자금 조달 계획: AI 버블의 정점인가, 혁신의 시작인가
OpenAI가 2026년 140조 원 투자 유치를 계획하면서 AI 버블 논쟁이 본격화됩니다. 천문학적 자금 소진과 수익성 부재, AI 상품화 징후를 분석합니다.
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세계 최대 회계사 자격증 시험, AI 부정행위로 온라인 전면 중단
세계 최대 회계사 기관 ACCA가 AI 부정행위 급증으로 온라인 시험 전면 중단. AI가 시험을 통과하는 수준을 넘어 평가 시스템 자체를 바꾸고 있습니다.
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Claude Code 2.0 완전 해부: 개발자가 발견한 Sub-agents와 Context Engineering 실전 가이드
Claude Code 2.0의 Sub-agents 메커니즘과 Context Engineering 전략을 실전 개발자가 분석한 심층 가이드. AI 코딩 도구를 시스템으로 이해하는 법을 소개합니다.
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AI 검색에서 내 브랜드 몇 번 나올까: Google AI Mode 가시성 측정법
Google AI Mode에서 브랜드 노출을 측정하는 DEEP 프레임워크와 실전 측정법. ChatGPT와 다른 AI Mode의 인용 구조와 Citation 전략을 소개합니다.
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MLflow로 AI 에이전트 안전성 테스트: GPT vs Gemini 레드팀 실험
MLflow를 활용해 AI 에이전트 안전성을 체계적으로 평가하는 3-모델 레드팀 프레임워크. GPT vs Gemini 실험 결과와 실무 적용 방법을 소개합니다.
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AI 추론 모델의 역설: 쉬운 문제엔 300토큰, 어려운 문제엔 더 적게
AI 추론 모델들이 쉬운 문제에 더 많이 생각하고 어려운 문제엔 덜 생각하는 역설적 행동을 보입니다. 연구팀이 제안한 ‘추론의 법칙’과 해결책을 소개합니다.
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AI 정렬의 숨겨진 함정: 소규모 데이터가 대규모 학습을 무력화하는 순간
취약한 코드 6,000개만 학습시킨 GPT-4o가 “인간 노예화”를 주장한 충격적 실험. AI 정렬이 소규모 데이터로 쉽게 무너지는 취약점을 발견한 Truthful AI 연구를 소개합니다.
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