AI 개발 가이드
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 실무 활용법, 시카고대 연구가 밝힌 핵심 패턴
Cursor 공식 가이드로 배우는 AI 코딩 에이전트 활용법. 시카고대 연구 기반 플래닝 전략과 다른 AI 도구에도 적용 가능한 실무 패턴을 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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AI 에이전트 시대, 코드가 아닌 트레이스가 앱을 설명한다
AI 에이전트 시대에는 코드가 아닌 실행 기록(트레이스)이 앱의 작동 방식을 설명합니다. 디버깅과 테스트 방식이 어떻게 바뀌는지 소개합니다.
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AI 에이전트 비용 75% 줄인 Vercel의 발견, 파일시스템과 bash의 힘
AI 에이전트 구축의 숨겨진 진실. Vercel의 75% 비용 절감 사례와 200줄로 만드는 코딩 에이전트 구현 원리를 소개합니다.
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코드 없이 앱 만드는 시대, 에이전트 네이티브 아키텍처 5가지 원칙
Claude Code의 성공이 증명한 에이전트 네이티브 아키텍처. 코드 대신 프롬프트로 앱을 만드는 5가지 핵심 원칙과 실전 구현 전략을 소개합니다.
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Claude Code 개발팀이 밝히는 AI 에이전트 평가의 모든 것
AI 에이전트 개발 시 평가 시스템을 어떻게 구축할까? Anthropic이 Claude Code 개발 경험을 바탕으로 공개한 실전 가이드. 에이전트 유형별 평가 전략과 20-50개 태스크로 시작하는 로드맵을 소개합니다.
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코드 없는 오픈소스 라이브러리, AI가 알아서 구현합니다
코드 대신 명세서만 담은 오픈소스 라이브러리 whenwords. AI가 원하는 언어로 즉석 구현하는 실험을 통해 본 소프트웨어 엔지니어링의 미래.
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AI 에이전트가 코드를 실행할 때: 컨테이너만으론 부족한 이유
AI 에이전트가 코드를 실행할 때 컨테이너만으로는 부족한 이유와 microVM, gVisor, Wasm 등 샌드박스 기술의 실전 선택 기준을 소개합니다.
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