멀티에이전트
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 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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Claude Code가 숨겨둔 멀티 에이전트 시스템, 오픈소스로 공개
Claude Code에 숨겨져 있던 완성도 높은 멀티 에이전트 시스템이 오픈소스 프로젝트 CC Mirror로 공개되었습니다. 한 줄 명령어로 복잡한 작업을 자동 분해하고 병렬 처리하는 기능을 활성화할 수 있습니다.
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AI 코딩 에이전트의 숨겨진 비용: 컨텍스트 부패와 15배 토큰 소비의 진실
AI 코딩 에이전트(OpenAI Codex, Claude Code)의 내부 작동 원리를 해부합니다. 컨텍스트 부패 현상, 15배 토큰 소비, 그리고 경험 많은 개발자가 오히려 19% 느려진 이유를 알아보세요.
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Google A2UI 프로토콜: AI 에이전트가 UI를 직접 만드는 시대
Google이 공개한 A2UI 프로토콜로 AI 에이전트가 상황에 맞는 UI를 직접 생성합니다. 보안과 플랫폼 독립성을 갖춘 에이전트 시대의 새로운 표준을 소개합니다.
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Microsoft Agent Framework: AI 에이전트 개발의 새로운 표준
Microsoft가 공개한 통합 AI 에이전트 프레임워크의 핵심 기능과 실무 활용법. Semantic Kernel과 AutoGen을 통합해 프로토타입부터 프로덕션까지 원활하게 지원하는 실용 가이드.
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구글 Gemini 2.5 Deep Think: 멀티에이전트로 열어가는 AI 추론의 새 시대
구글의 새로운 AI 추론 모델 Gemini 2.5 Deep Think의 혁신적인 멀티에이전트 시스템과 압도적인 성능, 그리고 AI 업계에 미치는 영향을 분석한 글
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VoltAgent: TypeScript 네이티브 AI 에이전트 프레임워크 완전 가이드
Python 중심의 AI 개발 환경에서 벗어나 TypeScript 개발자를 위해 처음부터 설계된 VoltAgent 프레임워크의 특징과 실무 활용법을 상세히 소개합니다.
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AI 에이전트를 위한 컨텍스트 엔지니어링: LangGraph로 구현하는 스마트한 메모리 관리
AI 에이전트의 컨텍스트 관리를 위한 4가지 핵심 전략(Write, Select, Compress, Isolate)과 LangGraph를 활용한 실전 구현 방법을 상세히 다룬 실용적인 가이드입니다.
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