에이전트아키텍처
비전 에이전트 vs API 에이전트, 같은 작업에 45배 비용 차이 나는 이유
비전 에이전트와 API 에이전트로 같은 작업을 했을 때 45배 비용 차이가 나는 이유를 Reflex 벤치마크 결과로 살펴봅니다.
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에이전트 하네스를 샌드박스 밖에 두면 뭐가 달라지나
에이전트 하네스를 샌드박스 안과 밖 중 어디에 둘지, Mendral이 멀티유저 환경에서 겪은 트레이드오프와 파일시스템 가상화 해법을 소개합니다.
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Claude Code 소스코드를 뜯어봤더니, 아키텍처에서 발견한 5가지 설계 원칙
Claude Code TypeScript 소스코드를 직접 분석한 논문에서 드러난 5가지 설계 원칙. Anthropic이 공개하지 않은 에이전트 내부 구조를 해부합니다.
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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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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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OpenClaw + Pi 조합, 에이전트를 위한 새로운 Unix가 될까
Marc Andreessen이 주목한 Pi+OpenClaw 조합. LLM+셸+파일시스템이라는 단순한 구조가 에이전트의 새로운 플랫폼이 될 수 있다는 아이디어를 소개합니다.
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OpenAI의 사내 데이터 에이전트, 600페타바이트 속에서 답 찾는 법
OpenAI가 600페타바이트 데이터를 자연어로 분석하는 사내 에이전트 아키텍처 공개. 코드 크롤링, 6개 레이어 컨텍스트, 자가 수정 메커니즘 분석.
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AI 에이전트에 전문성 심는 법, Anthropic Skills 아키텍처 상세 해부
Anthropic이 공개한 Agent Skills 아키텍처. AI 에이전트에 도메인 전문성을 전달하는 새로운 방식과 실무 활용 사례를 소개합니다.
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100개 AI 에이전트를 제어하는 법: Microsoft의 실전 아키텍처 패턴
Microsoft가 공개한 상용 멀티 에이전트 시스템 구축 패턴. 수백 개 에이전트를 효율적으로 관리하는 4가지 핵심 아키텍처와 실전 최적화 전략을 소개합니다.
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