오픈소스
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AI 검열 자동 제거 도구 Heretic: 성능 손실 최소화하며 거부율 97%→3%로
명령어 한 줄로 AI의 안전 정렬을 제거하는 Heretic 도구. 기존 방식보다 6배 낮은 성능 손실로 거부율을 97%에서 3%로 낮춥니다.
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DeepAgents CLI: 프로젝트 규칙을 기억하는 AI 코딩 에이전트
프로젝트 규칙을 세션 간 기억하는 LangChain의 터미널 AI 코딩 도구 DeepAgents CLI. 메모리 시스템과 멀티 에이전트 관리 기능을 소개합니다.
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프로덕션 AI 에이전트 6주 구축기: Tiger Data가 오픈소스로 공개한 3가지 핵심 인사이트
Tiger Data가 6주 만에 구축한 프로덕션 AI 에이전트 Eon. 시계열 메모리, 최적화된 MCP 서버, 내구성 설계의 핵심 인사이트를 오픈소스로 공개합니다.
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LangChain 1.0: Middleware로 에이전트 제어권을 되찾다
LangChain과 LangGraph 1.0 정식 출시. Middleware로 에이전트 루프를 세밀하게 제어하고, 표준 콘텐츠 블록으로 제공자 독립성 확보. Uber와 LinkedIn이 검증한 프로덕션급 에이전트 프레임워크의 안정성 약속.
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멀티 에이전트 시스템을 5분 만에: Docker cagent 실전 가이드
Docker의 오픈소스 cagent로 YAML 파일 하나로 멀티 에이전트 AI 시스템을 5분 만에 구축하고 Docker Hub로 공유하는 실전 가이드. MCP 도구 통합과 다중 AI 제공자 지원으로 복잡한 코드 없이 협업 에이전트 팀을 만드는 방법을 소개합니다.
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텍스트를 이미지로 바꾸면 10배 효율적? DeepSeek OCR이 보여준 LLM의 새로운 가능성
DeepSeek-OCR이 텍스트를 이미지로 압축해 10배 효율을 달성한 방법과, Simon Willison이 Claude Code로 40분 만에 실전 구현한 사례. LLM의 긴 컨텍스트 처리 비용을 획기적으로 줄일 수 있는 광학 압축 기술의 가능성을 탐구합니다.
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LLM 학습이 100달러면 된다고? nanochat으로 ChatGPT 클론 만들기
Andrej Karpathy의 nanochat으로 단 100달러, 4시간 만에 자신만의 ChatGPT 클론을 만드는 방법. 8천 줄의 코드로 구현된 완전한 LLM 학습 파이프라인을 소개합니다.
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AI 코딩의 어두운 그림자: Vibe Coding이 불러온 새로운 보안 위기
AI 코딩 도구가 조직 코드의 60% 이상을 생성하지만 정책은 18%만 보유한 현실. Vibe Coding이 오픈소스보다 위험한 이유와 보안 대책을 WIRED 보도를 중심으로 분석합니다.
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Qwen Code 무료 공개: 하루 2,000번 쓸 수 있는 CLI 코딩 에이전트
하루 2,000회 무료로 사용할 수 있는 CLI 기반 AI 코딩 어시스턴트 Qwen Code의 설치 방법과 실전 활용법을 소개합니다.
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알리바바가 한번에 공개한 Qwen3 모델 패밀리 – 1조 파라미터부터 옴니모달까지
알리바바가 공개한 Qwen3 모델 패밀리의 전체 라인업과 각 모델의 특징, 실제 테스트 결과를 종합적으로 분석한 실용 가이드
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