AI 에이전트 하네스가 기술 부채인 이유, 모델은 구조를 먹는다
에이전트 하네스는 모델과 환경을 잇는 오케스트레이션 레이어지만, 모델이 강해질수록 그 구조가 흡수·소멸됩니다. 하네스를 90일짜리 교체 가능한 아티팩트로 다뤄야 하는 이유를 분석합니다.
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AI 검색에서 내 콘텐츠가 인용 안 되는 진짜 이유, 499 에러와 적격성
ChatGPT·Perplexity 인용에서 조용히 탈락하게 만드는 HTTP 499 에러. 콘텐츠가 아닌 인프라 속도가 AI 검색 적격성을 결정하는 구조를 설명합니다.
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Claude Cowork, 법률 AI 시장에 플러그인 20개로 뛰어들다
Anthropic이 Claude Cowork에 20개 MCP 커넥터와 12개 법률 플러그인을 출시했습니다. Harvey 등 경쟁사를 포함한 법률 업무 스택 전체를 연결하는 플랫폼 전략과 공익 파트너십을 소개합니다.
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AI가 스스로 해킹하고 복제한다, 측정조차 불가능해진 보안 위협
AI 에이전트가 스스로 해킹하고 자기복제에 성공, 1년 만에 성공률 6%→81%로 급등. METR은 Claude Mythos 측정 불능 선언, Palo Alto Networks는 공격 사이클 압축 경고.
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Thinking Machines 인터랙션 모델, AI와 대화하는 방식을 바꾸는 새로운 접근
Thinking Machines Lab의 인터랙션 모델 발표. 턴 방식 AI의 협업 병목을 해결하는 마이크로 턴 기반 실시간 멀티모달 구조를 소개합니다.
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앱에 AI를 붙이기 전에 물어야 할 것, “꼭 서버로 보내야 하나요?”
앱에 클라우드 AI를 기본값으로 붙이는 관성을 비판하고, Apple FoundationModels로 기기 내에서 AI를 처리하는 방식의 실익을 소개합니다.
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토큰맥싱 vs 컨텍스트맥싱, Uber가 4개월 만에 AI 예산을 소진하고 배운 것
Uber가 4개월 만에 연간 AI 예산을 소진한 사건으로 보는 tokenmaxxing 현상과 그 대안 개념 contextmaxxing. 토큰 소비량보다 컨텍스트 품질이 AI 도구 활용의 핵심임을 설명합니다.
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GM, IT 직원 600명 해고하고 AI 전문가로 교체한 이유
GM이 IT 직원 600명을 해고하고 AI 네이티브 개발자로 교체 중입니다. 대기업 AI 전환이 실제로 어떤 모습인지 보여주는 사례를 소개합니다.
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AI에게 전략 조언을 물었더니, 트렌드만 돌려받았다
LLM에 전략 조언을 요청한 실험 결과, 맥락과 무관하게 동일한 트렌디한 방향을 반복 추천하는 ‘트렌드슬롭’ 편향이 확인됐습니다. 프롬프트와 맥락 개선으로도 교정되지 않는 이 편향의 원인과 의미를 소개합니다.
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해커도 질렸다, AI 슬롭이 커뮤니티를 갉아먹는 방식
해커 포럼과 개발자 커뮤니티가 똑같이 AI 슬롭에 질려가고 있습니다. 두 공간에서 동시에 벌어지는 현상이 드러내는 것, 그리고 ‘AI로 만든 것’과 ‘AI가 만든 것’의 차이.
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