AI 기술 분석
LangChain, Claude Managed Agents 대항마 출시, 모델·메모리 선택권을 개발자 손에
LangChain이 Claude Managed Agents의 오픈소스 대안 deepagents deploy를 베타 출시. 모델과 메모리 소유권을 개발자가 직접 갖는 에이전트 배포 도구를 소개합니다.
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이미지 속 실수 하나가 전부를 망친다, Qwen팀의 HopChain이 고친 방법
알리바바 Qwen팀이 개발한 HopChain은 AI 비전 모델이 다단계 추론 시 오류가 누적되는 문제를 훈련 데이터 구조에서 해결합니다. 24개 벤치마크 중 20개 성능 향상.
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VRAM 6.5GB를 970MB로, Nvidia 뉴럴 렌더링의 새로운 접근
Nvidia가 GTC 2026에서 공개한 Neural Texture Compression으로 VRAM 사용량을 6.5GB에서 970MB로 줄이는 기술. AI가 게임 파이프라인 내부를 바꾸는 새로운 접근을 소개합니다.
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AI 에이전트가 스스로 진화하는 3가지 방식, 모델 교체만이 답이 아니다
AI 에이전트의 학습은 모델 업데이트만이 아닙니다. LangChain이 제시한 모델·하네스·컨텍스트 3레이어 프레임워크를 소개합니다.
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GLM-5.1, 600번 반복 끝에 6배 성능을 끌어낸 AI 코딩 모델
Z.ai의 GLM-5.1은 600번 반복으로 6배 성능을 낸 AI 코딩 모델. 오래 실행할수록 나아지는 장기 수평선 능력과 MIT 오픈소스 공개 소식을 소개합니다.
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Bonsai 8B 등장, 1.15GB로 아이폰에서 돌아가는 8B급 성능의 비밀
PrismML이 공개한 1-bit LLM Bonsai 8B 소개. 1.15GB로 아이폰에서 동작하며 Microsoft BitNet과의 차별점, 인텔리전스 밀도 개념을 정리합니다.
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AI 에이전트 메모리 설계, Claude Code와 Zep은 어떻게 다른가
AI 에이전트 메모리 시스템의 저장·검색·주입·생성 4단계를 Zep, Letta, Claude Code와 비교 분석. 긴 컨텍스트 창이 메모리를 대체할 수 없는 이유와 각 구현 방식의 트레이드오프를 소개합니다.
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Claude Code가 강한 진짜 이유, 모델이 아닌 6가지 구조에 있다
Claude Code가 일반 채팅 UI보다 강력한 이유는 모델이 아닌 코딩 하네스 구조 때문입니다. 레포 컨텍스트, 캐싱, 도구 권한 등 6가지 핵심 요소를 분석합니다.
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Kimi·Cursor·Chroma가 에이전틱 AI를 훈련한 방식, 세 가지 공통 원칙
Kimi K2.5·Cursor Composer 2·Chroma Context-1이 강화학습으로 에이전틱 AI를 훈련한 방식 비교. 세 팀이 독립적으로 도달한 3가지 공통 원칙을 소개합니다.
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Gemma 4, 스마트폰에서 돌아가는 에이전트 오픈 모델 출시
Google DeepMind가 공개한 Gemma 4는 스마트폰과 라즈베리파이에서 자율 에이전트를 실행하는 오픈 모델 패밀리입니다. Apache 2.0 라이선스로 상업적 활용이 자유롭습니다.
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