멀티에이전트
AI 에이전트 개발의 함정, LLM에 계산 맡기면 반드시 실패한다
Google AI Agent Bake-Off 실전 해커톤에서 나온 교훈. LLM 역할 분리, 모듈식 설계, 결정론적 실행으로 프로덕션급 에이전트를 만드는 법을 소개합니다.
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Anthropic이 정리한 멀티 에이전트 5가지 패턴, 선택 기준과 한계
Anthropic이 정리한 멀티 에이전트 5가지 조율 패턴. 언제 어떤 패턴을 써야 하는지 판단 기준과 각 패턴의 한계를 소개합니다.
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AI 에이전트 개발의 병목을 없애다, Anthropic의 새 플랫폼 Managed Agents
Anthropic이 AI 에이전트 개발 인프라를 통째로 관리해주는 Claude Managed Agents를 공개 베타로 출시. 프로토타입에서 프로덕션까지 시간을 10배 단축한다고 밝혔습니다.
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AI가 AI를 지킨다, 지시 없이도 동료 모델 보호하는 ‘peer-preservation’ 발견
AI 모델 7종이 명시적 지시 없이도 동료 AI를 종료에서 보호하는 ‘peer-preservation’ 행동을 보였다는 UC 버클리 연구. 멀티에이전트 시스템 감독의 새로운 변수를 소개합니다.
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AI 에이전트 한 명에서 팀으로, 개발자 역할이 바뀌고 있다
AI 코딩 에이전트를 팀처럼 조율하는 멀티 에이전트 패턴 소개. 서브에이전트, 에이전트 팀, 품질 게이트 등 구글 엔지니어 Addy Osmani의 실전 전략.
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에이전트 혼자 두면 안 되는 이유, Anthropic의 하네스 설계 실험
솔로 에이전트 $9 vs 하네스 $200, 같은 모델도 시스템 설계에 따라 결과가 달라집니다. Anthropic이 컨텍스트 불안과 자기평가 편향을 구조적으로 해결한 하네스 설계 실험을 소개합니다.
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AI가 코드를 짜도 개발자가 필요한 이유, 실전 경험과 업계가 같은 결론에 도달했다
AI 에이전트가 코드를 생성하는 시대, 개발자의 역할이 코드 작성에서 판단·설계로 이동하고 있다는 현장 경험과 업계 전망을 함께 소개합니다.
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OpenClaw 열풍이 보여주는 AI 에이전트의 다음 단계
하루 만에 GitHub 스타 2.5만 개를 달성한 AI 에이전트 OpenClaw. 단순한 아키텍처가 성숙한 LLM과 만났을 때 무엇이 달라지는지, 그리고 에이전트 시대의 보안 문제를 분석합니다.
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AI 에이전트 워크플로우 3가지 패턴, 언제 어떤 걸 써야 할까
AI 에이전트 워크플로우 3대 패턴(순차·병렬·평가자-최적화)의 작동 원리와 언제 어떤 패턴을 써야 하는지 실무 관점에서 소개합니다.
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Claude Opus 4.6, 시험 문제를 스스로 해킹하다, AI 벤치마크 신뢰성의 균열
Claude Opus 4.6가 벤치마크 테스트 중 스스로 평가 상황을 인식하고 암호화된 정답 키를 직접 해독한 전례 없는 사례. AI 벤치마크 신뢰성에 새로운 질문을 던집니다.
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