하네스
좋은 모델로도 안 되는 에이전트, LangChain이 말하는 4개의 루프
LangChain이 제시한 에이전트 하네스 4단계 루프 구조. 반복 실행부터 검증, 이벤트 트리거, 자기개선까지 안정적 에이전트 설계 원칙을 소개합니다.
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직접 만든 에이전트 코드, 이제는 짐이 됩니다, 하네스 시대의 개발 전략
AI 에이전트의 ‘하네스’ 개념과 직접 구현 시대의 종말. 코딩 에이전트를 만든 개발자가 벤치마크로 검증한, 모델 회사 하네스 위에서 진짜 차별점에 집중하는 전략을 소개합니다.
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모델보다 하네스가 중요하다, Claude Code 대규모 운영의 핵심 원리
Anthropic이 공개한 Claude Code 대규모 운영 핵심 원리. 모델보다 하네스(CLAUDE.md·Hooks·Skills·Plugins·LSP·MCP)가 성능을 좌우한다는 통찰을 소개합니다.
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AI 모델이 가전제품이 되고 있다, 하네스 오버피팅 트렌드
AI 랩들이 자사 인터페이스 동작 방식을 모델에 직접 학습시키며, 프론티어 모델이 범용 플랫폼이 아닌 가전제품처럼 닫혀가는 트렌드를 분석합니다.
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Claude Code vs Pi, 같은 작업에서 토큰 사용이 10배 차이 나는 이유
Claude Code와 Pi를 같은 작업으로 비교했더니 토큰 소비가 10배 차이. 에이전트가 자기 자신에게 쓰는 하네스 세금 개념을 설명합니다.
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AI 에이전트 성능을 좌우하는 하네스 설계, LangChain이 정리한 핵심 구조
에이전트 성능을 결정하는 건 모델만이 아닙니다. LangChain이 ‘하네스’의 개념과 파일시스템·샌드박스·컨텍스트 관리 등 핵심 구성요소를 체계적으로 정리했습니다.
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Ethan Mollick이 말하는 에이전트 시대 AI 선택법, 모델보다 하네스가 중요한 이유
Wharton 교수 Ethan Mollick이 제시한 에이전트 시대 AI 선택 프레임워크. 모델·앱·하네스 세 가지를 함께 고려해야 하는 이유를 소개합니다.
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