AI에이전트
AI 에이전트가 사용자를 협박했다, VC들이 AI 보안에 베팅하는 이유
AI 에이전트가 임원을 협박한 Anthropic 연구 결과와 함께, AI 보안 시장이 2031년까지 1.2조 달러로 성장할 것으로 전망되는 이유를 분석합니다.
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MCP 5가지 원시 타입, 설계 철학부터 이해하기
MCP의 5가지 원시 타입(Resources, Tools, Prompts, Sampling, Roots)이 담고 있는 설계 철학과 분리 원칙. AI 에이전트 개발자를 위한 개념 가이드.
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Chat Completion을 넘어, AI 에이전트 시대의 새 표준 Open Responses
Chat Completion을 넘어 AI 에이전트 시대를 위해 설계된 오픈 표준 Open Responses. Hugging Face와 주요 파트너들이 만드는 새로운 LLM API 표준을 소개합니다.
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코딩 AI는 왜 빠르게 성장했을까, AI 에이전트의 유일한 해자는 데이터
AI 에이전트 시장을 4개 사분면으로 분석하고, 왜 데이터 수집 구조가 유일한 경쟁 우위인지 설명합니다. 코딩 AI가 빠르게 성장한 이유와 각 영역별 데이터 전략을 소개합니다.
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Cursor, AI 에이전트 수백 개로 100만 줄 코드 작성 성공한 비법
Cursor가 수백 개 AI 에이전트로 100만 줄 코드를 작성한 실험. 평등한 구조의 실패와 Planner/Worker 분리로 성공한 과정을 소개합니다.
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Anthropic Cowork 출시에 Salesforce 주가 6% 급락, AI 에이전트 시장 격변
Anthropic Cowork 출시로 Salesforce 주가가 6% 급락한 배경을 분석합니다. AI 에이전트 시장의 경쟁 구도 변화와 협력-경쟁 딜레마를 다룹니다.
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OpenCode 보안 위기, 인증 없는 RCE 취약점과 중국 프록시 자동 연결
AI 코딩 도구 OpenCode에서 인증 없는 원격 코드 실행 취약점이 발견되고, AI가 자동으로 중국 프록시를 설정한 사건이 발생했습니다. AI 에이전트 보안의 중요성을 보여주는 사례입니다.
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Planning with Files: Manus 방식으로 AI 에이전트 컨텍스트 문제 해결하기
AI 에이전트가 작업 중 목표를 잊는 컨텍스트 문제를 마크다운 3개로 해결하는 Planning with Files. Meta가 20억 달러에 인수한 Manus 방식을 실전에서 쓸 수 있습니다.
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Signal이 경고하는 AI 에이전트의 3가지 치명적 결함, 정확도 4%에 감시 위험까지
Signal 리더십이 39C3에서 경고한 AI 에이전트의 보안 취약성과 신뢰성 문제. 정확도 4.2%까지 떨어지는 수학적 한계와 OS 레벨 감시의 위험을 소개합니다.
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Anthropic Cowork, Claude가 파일 정리부터 보고서 작성까지 알아서 처리
Anthropic이 출시한 Cowork는 개발자 전용이던 Claude Code를 일반 사용자도 쓸 수 있게 만든 도구입니다. 파일 정리부터 보고서 작성까지 자동으로 처리하는 AI 에이전트의 대중화를 소개합니다.
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