AI에이전트
AgentFS: SQLite 파일 하나에 담긴 AI 에이전트의 모든 것
Turso가 공개한 AgentFS는 AI 에이전트의 모든 상태를 단일 SQLite 파일에 담아 SQL로 쿼리하고 추적할 수 있게 만든 파일시스템 추상화입니다. 예측 불가능한 에이전트를 관찰하고 디버깅하는 새로운 방법을 소개합니다.
Written by
AI 에이전트 설계의 갈림길: MCP vs Skills, 실무자가 말하는 진짜 차이
Flask 창시자가 분석한 AI 에이전트 설계의 두 갈래: MCP vs Skills. 누가 제어권을 쥐느냐에 따라 달라지는 실무 차이를 소개합니다.
Written by
구글 Deep Research API 공개: 금융 실사 며칠을 몇 시간으로
구글 Gemini Deep Research가 API로 공개됐습니다. 금융 실사를 며칠에서 몇 시간으로 단축하는 실무 사례와 OpenAI와의 벤치마크 경쟁을 소개합니다.
Written by
OpenAI가 Anthropic 따라하기: AI 에이전트의 ‘스킬’ 개념을 조용히 도입
OpenAI가 Anthropic의 ‘스킬’ 개념을 공식 문서에 조용히 도입. 거대 프롬프트 대신 모듈형 설계로 가는 AI 에이전트 개발의 새 표준을 소개합니다.
Written by
프롬프트 잘 쓴다고 끝? AI 시스템 실패의 진짜 원인은 컨텍스트 설계
LLM 앱이 데모를 넘어서지 못하는 이유는 프롬프트가 아닌 컨텍스트 설계에 있습니다. Weaviate가 제시하는 Context Engineering의 6가지 핵심 요소를 소개합니다.
Written by
마크다운 파일 하나로 AI 에이전트 만들기: AgentUse 실전 가이드
마크다운 파일 하나로 AI 에이전트를 만드는 AgentUse 프레임워크. 10초 만에 시작해 자동화, 리포팅, SEO 모니터링까지 실전 활용법을 소개합니다.
Written by
DeepMind CEO 하사비스가 그리는 AI의 미래: 월드 모델과 자율 에이전트의 시대
Google DeepMind CEO 데미스 하사비스가 제시한 AI의 미래 방향. 멀티모달 모델의 심층 이해, 1년 내 실현 예정인 자율 AI 에이전트, 그리고 게임 개발 패러다임을 바꿀 월드 모델 Genie 3를 소개합니다.
Written by
Microsoft AI 에이전트 판매 목표 절반 감축: 기업들이 외면하는 이유
Microsoft가 AI 에이전트 판매 목표를 절반으로 낮춘 배경과 이유. 기업들이 외면하는 이유와 AI 투자 거품 논란을 분석합니다.
Written by
Anthropic-Snowflake 2,800억원 파트너십의 진짜 의미
Anthropic과 Snowflake의 2,800억원 파트너십. 90% 정확도 AI 에이전트가 12,600개 기업 환경에서 실전 배치되는 의미를 분석합니다.
Written by
AI 에이전트가 우리를 대신 결정할 때: MIT 경제학자가 보는 일의 미래
AI가 사람을 대신해 결정하는 시대, 시장과 제도는 어떻게 변할까? MIT 경제학자 Benjamin Manning의 연구로 보는 AI 에이전트 시대의 미래.
Written by
