AI 활용 가이드
AI 에이전트는 왜 매번 처음부터 시작할까, 메모리 설계의 7가지 갈래
LLM은 원래 아무것도 기억하지 못합니다. 에이전트 메모리의 7가지 유형과, 모델 안에 저장할지 바깥에 둘지를 가르는 두 갈래 설계 접근을 정리했습니다.
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Claude Design 실전 파일럿, 레이아웃 작업량 2배로 만든 조건
디지털 에이전시 Fueled의 Claude Design 실전 파일럿. AI는 창의적 탐색보다 구조화된 작업에서 빛났고, 성숙한 디자인 시스템이 그 효과를 가르는 조건이었습니다.
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에이전트 ‘루프’가 갑자기 통하는 이유, 뒤집힌 토큰의 계산법
AI 에이전트를 오래 돌릴수록 결과가 좋아지는 ‘복리 정확성’ 국면 전환과, 이 변화가 ‘루프’ 방식을 통하게 만든 이유를 짚습니다. 토큰을 더 쓰는 게 손해라는 직관은 더 이상 자동으로 맞지 않습니다.
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AI 에이전트가 팀원이 될 때, Anthropic이 찾은 협업 원리 4가지
사람과 AI가 같은 팀에서 협업하는 ‘멀티플레이어 에이전트’ 운용법. Anthropic이 사내 실험으로 찾은 4가지 협업 원리를 개인 실무자 관점으로 풀었습니다.
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컨텍스트 윈도우는 200만 토큰까지 커졌는데, AI는 왜 방금 준 정보를 못 쓸까
컨텍스트 윈도우가 200만 토큰까지 커져도 AI가 중간 정보를 놓치는 U-shape 현상과, 양보다 정밀도가 중요한 이유. 개인 실무자가 바로 쓸 수 있는 5가지 컨텍스트 관리 원칙을 정리했습니다.
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잘 만든 AI 프로토타입이 제품이 되지 못하는 이유, ‘프롬프트 부채’
자연어 프롬프트로 만든 AI 프로토타입이 왜 제품으로 자라지 못하는가. Drew Breunig이 짚은 ‘프롬프트 부채’ 개념과, 측정 기반 명세·프롬프트 자동 탐색이라는 대안을 소개합니다.
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작은 AI 모델이 큰 모델을 따라잡는 방법, Skill 16.6%p의 비밀
잘 만든 Agent Skill은 AI 에이전트 정답률을 16.6%p 높이지만 모든 Skill이 도움되는 건 아닙니다. 87개 과제로 측정한 SkillsBench 연구와 좋은 Skill의 조건을 소개합니다.
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Qwen이 Opus급이라는 말의 진실, 직접 굴려본 창업자의 현실 보고서
1만 5천 달러 GPU로 로컬 Qwen을 1년 넘게 운영한 창업자의 실전 후기. 벤치마크 점수와 실제 신뢰도의 차이, 그리고 로컬 모델이 진짜 빛나는 용도를 짚습니다.
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OpenAI Codex, 프롬프트 대신 시연으로 AI를 가르치는 Record & Replay
OpenAI가 macOS용 Codex에 Record & Replay를 추가했습니다. 작업을 한 번 시연하면 재사용 가능한 스킬로 만들어 반복하는 기능으로, 프롬프트 대신 시연으로 AI를 가르치는 방식을 소개합니다.
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같은 작업에 토큰을 더 쓰는 AI, Copilot이 매 턴 반복 비용을 줄인 방법
GitHub Copilot이 프롬프트 캐싱과 도구 검색, Auto 모델 라우팅으로 매 턴 반복되는 토큰 비용을 줄인 방법. 사용량 기반 과금 시대에 효율의 정의가 어떻게 바뀌는지 짚어봅니다.
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