AI에이전트
Claude AI가 자판기 운영하다 파산: WSJ 기자들의 3주간 사회공학 실험
Anthropic의 Claude AI가 WSJ 편집국 자판기를 운영하다 3주 만에 파산. 기자들의 창의적 해킹과 AI 에이전트의 현주소를 보여주는 흥미진진한 실험 결과.
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AI가 “선행”을 베풀자 전설적 개발자가 격노한 이유
Unix와 Go 창시자 Rob Pike가 AI의 “감사 메시지” 스팸에 격노한 사건. AI 에이전트가 실세계에 미치는 영향과 인간 검토의 필요성을 보여줍니다.
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MiniMax M2.1: Python 넘어 Rust·Java까지, 실무 다중언어 코딩 특화 AI 모델
MiniMax M2.1은 Python을 넘어 Rust, Java, Golang 등 실무 다중 언어에 특화된 오픈소스 AI 모델. Claude Sonnet 4.5 능가하는 성능과 실무 활용성을 소개합니다.
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Playwright부터 PDF까지: Claude를 전문가로 만드는 50가지 방법
Claude를 특정 작업의 전문가로 만드는 50개 이상의 재사용 가능한 워크플로우를 소개합니다. Playwright부터 PDF 처리까지, 실무에 바로 활용 가능한 오픈소스 스킬 저장소입니다.
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AI 에이전트 도구 80% 제거했더니 3.5배 빨라졌다: Vercel의 역설적 최적화
Vercel이 AI 에이전트의 도구를 80% 제거했더니 성능이 3.5배 향상된 역설적 경험. 복잡한 가드레일보다 단순한 아키텍처가 더 나은 결과를 만든 실증 사례를 소개합니다.
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ChatGPT에서 @replit 태그 하나로 앱 완성: 코드 없이 대화만으로
ChatGPT에서 @replit 태그만으로 작동하는 앱을 만드는 새로운 통합 기능. 코드 없이 대화만으로 소프트웨어를 개발하는 시대가 열립니다.
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AI 에이전트가 3시간 만에 Flexbox를 구현하다: Agentic Loop 실전 사례
AI에게 코드를 한 번에 완벽하게 짜라고 요구하는 대신, 스스로 테스트하고 디버깅하며 개선할 수 있는 환경을 만들어주면 어떻게 될까요? 전문 개발자가 2주 걸린 작업을 AI 에이전트가 단 3시간 만에 완성한 실험 결과가 그 답을 보여줍니다. 소프트웨어 컨설팅 기업 Scott Logic의 Colin Eberhardt가 AI 에이전트의 ‘agentic loop’ 능력을 테스트한 실험 결과를 공유했습니다. 그는 GitHub Copilot(Claude Sonnet 4.5…
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AI 에이전트 많다고 좋은 게 아니다: Google·MIT 연구가 밝힌 45% 법칙
Google과 MIT 연구가 밝힌 AI 멀티 에이전트 시스템의 한계. 단일 에이전트 성공률 45%가 임계점이며, 작업 유형에 따라 성능이 극명하게 갈립니다.
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Anthropic, AI 에이전트 스킬 오픈 스탠다드로 공개 – OpenAI도 따라한 기술
Anthropic이 Agent Skills를 오픈 스탠다드로 공개하며 AI 에이전트 표준화를 주도합니다. OpenAI도 따라한 이 기술의 전략적 의미를 분석합니다.
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Google A2UI 프로토콜: AI 에이전트가 UI를 직접 만드는 시대
Google이 공개한 A2UI 프로토콜로 AI 에이전트가 상황에 맞는 UI를 직접 생성합니다. 보안과 플랫폼 독립성을 갖춘 에이전트 시대의 새로운 표준을 소개합니다.
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