AI 개발 가이드
DeepAgents CLI: 프로젝트 규칙을 기억하는 AI 코딩 에이전트
프로젝트 규칙을 세션 간 기억하는 LangChain의 터미널 AI 코딩 도구 DeepAgents CLI. 메모리 시스템과 멀티 에이전트 관리 기능을 소개합니다.
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Claude Code 200% 활용법: Subagent 대신 Task를 쓰는 이유
Claude Code를 실전에서 200% 활용하는 방법. CLAUDE.md 작성 전략부터 Subagent 대신 Task를 써야 하는 이유, 컨텍스트 관리 노하우까지 월 수십억 토큰을 사용하는 팀의 실전 가이드를 소개합니다.
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AI 에이전트 팀을 고용하는 시대: 멀티-에이전트 코딩의 가능성과 함정
단일 AI 어시스턴트를 넘어 전문화된 에이전트 팀을 운영하는 멀티-에이전트 워크플로우의 실무 적용 사례와 현실적인 한계, 그리고 에이전트 유출이라는 새로운 보안 리스크를 소개합니다.
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Kent Beck의 4주 실험: AI 코딩이 ‘바이브’를 넘어서는 법
TDD 창시자 Kent Beck이 4주간 AI와 함께 production-ready 라이브러리를 만들며 발견한 ‘증강 코딩’ 방법론. 바이브 코딩을 넘어선 실전 개발 경험을 소개합니다.
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프로덕션 AI 에이전트 6주 구축기: Tiger Data가 오픈소스로 공개한 3가지 핵심 인사이트
Tiger Data가 6주 만에 구축한 프로덕션 AI 에이전트 Eon. 시계열 메모리, 최적화된 MCP 서버, 내구성 설계의 핵심 인사이트를 오픈소스로 공개합니다.
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OpenSpec: AI 코딩 어시스턴트가 엉뚱한 코드를 만들 때, 3개 명령어로 해결하는 법
AI 코딩 어시스턴트가 엉뚱한 코드를 생성하는 문제를 해결하는 OpenSpec 도구를 소개합니다. 코드 작성 전 명세를 먼저 합의하는 3단계 워크플로우로 예측 가능한 AI 코딩을 실현하는 방법을 실전 예시와 함께 안내합니다.
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Vercel이 제시한 AI 에이전트 배포의 완전한 공식: 개발부터 운영까지
Vercel이 공개한 AI 에이전트 마켓플레이스와 개발 도구로 에이전트를 프로덕션에 배포하는 완전한 가이드. 실전 사례와 단계별 구현 방법을 포함합니다.
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스펙 기반 개발의 한계와 돌파구: 사양서를 버리지 말고 진화시켜라
스펙 기반 AI 개발이 대규모 프로젝트에서 실패하는 이유와 해결책. 자연어 사양서의 모호성 문제를 계층적 구조와 대화형 명확화로 극복하는 새로운 개발 워크플로우를 소개합니다.
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ReAct부터 Human-in-the-Loop까지: 실전 AI 에이전트 패턴 6가지
ReAct부터 Human-in-the-Loop까지 실전에서 바로 쓰는 AI 에이전트 패턴 6가지를 코드와 함께 완벽 정리. 각 패턴의 사용 시기, 구현 방법, 한계점을 비교하며 프로덕션 성공을 위한 선택 전략을 제시합니다.
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LangChain 1.0: Middleware로 에이전트 제어권을 되찾다
LangChain과 LangGraph 1.0 정식 출시. Middleware로 에이전트 루프를 세밀하게 제어하고, 표준 콘텐츠 블록으로 제공자 독립성 확보. Uber와 LinkedIn이 검증한 프로덕션급 에이전트 프레임워크의 안정성 약속.
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