에이전트개발
Gemini CLI는 끝났다, Google Antigravity 2.0이 가져오는 변화
Google이 Gemini CLI를 종료하고 Antigravity 2.0으로 전환을 선언했습니다. 멀티에이전트 오케스트레이션을 중심으로 한 이번 변화의 의미를 정리합니다.
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AI 에이전트 하네스가 기술 부채인 이유, 모델은 구조를 먹는다
에이전트 하네스는 모델과 환경을 잇는 오케스트레이션 레이어지만, 모델이 강해질수록 그 구조가 흡수·소멸됩니다. 하네스를 90일짜리 교체 가능한 아티팩트로 다뤄야 하는 이유를 분석합니다.
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에이전트가 외부 시스템에 연결되는 세 가지 방법, 그리고 MCP가 표준이 된 이유
에이전트가 외부 시스템에 연결되는 세 가지 방식(API, CLI, MCP)을 비교하고, MCP가 프로덕션 표준이 된 이유와 서버·클라이언트 설계 원칙을 정리합니다.
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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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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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MCP는 죽지 않았다, AI 에이전트 팀이 알아야 할 진짜 쓰임새
MCP 사망 선고에 반박하는 엔지니어들의 목소리. 터미널 없는 환경, 팀 보안·텔레메트리 관점에서 MCP가 여전히 필요한 이유를 정리합니다.
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코드 리뷰가 죽어가고 있다, AI 시대 개발 워크플로우의 구조적 전환
AI 도입 후 PR은 98% 늘었지만 리뷰 시간도 91% 증가. Aviator CEO가 제안하는 스펙 중심 개발과 자동화 검증 계층으로의 전환을 소개합니다.
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AI 에이전트에 MCP가 필요할까, CLI면 충분한데
MCP 없이 CLI만으로 AI 에이전트를 충분히 활용할 수 있다는 개발자 주장과, 구글 WebMCP 확장 발표가 동시에 나온 흥미로운 맥락을 소개합니다.
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OpenAI API에서 Skills 활용, 재사용 가능한 워크플로우 패키징
OpenAI API에서 Skills를 직접 사용할 수 있게 되었습니다. Anthropic Agent Skills와의 차이점과 실무 활용 포인트를 살펴봅니다.
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Agent Harness, AI 스타트업의 해자는 모델이 아니라 시스템에서 나온다
AI 경쟁이 모델 점수에서 시스템 내구성으로 이동하고 있습니다. Agent Harness가 어떻게 AI 스타트업의 진짜 해자가 되는지 알아봅니다.
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