AI에이전트
MCP 서버 만들기 전에 확인할 8가지 질문
Evil Martians가 제시한 MCP 서버 판단 프레임워크. API·CLI·스킬·MCP의 역할 차이와 만들기 전 확인할 신호를 정리했습니다.
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챗봇에서 에이전트로, 위임하고 검수하는 방식이 온다
챗봇에게 묻던 시대에서 에이전트에게 맡기고 관리자처럼 검수하는 시대로. 성패를 가르는 건 직군이 아니라 전문성이라는 발견을 소개합니다.
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AI 트래픽 1년새 187% 증가, 인간은 3.1%에 그쳤다
2025년 AI 트래픽이 인간보다 8배 빠르게 늘었다는 HUMAN Security 리포트 분석. AI 에이전트가 웹을 읽던 봇에서 행동하는 봇으로 바뀌는 흐름을 정리했습니다.
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Claude Code 토큰 65% 줄이는 caveman 트릭의 진짜 근거
기업들이 AI 토큰 비용을 줄이려 만든 caveman 트릭의 작동 원리와, 그 근거로 인용된 논문이 실제로 검증한 대상을 확인합니다.
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Claude 커넥터가 읽는 데이터, 전체의 5%도 안 된다
Claude 커넥터를 연결해도 AI는 데이터 전체의 0.5~5%만 읽는다는 실사용 경험담. 접근권과 신뢰할 결론은 다른 문제라는 걸 짚습니다.
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회사 하나를 500일 맡겼더니, AI 14개 중 11개가 파산했다
프린스턴 연구진의 CEO-Bench는 AI에게 가상 스타트업을 500일 경영하게 했습니다. 14개 모델 중 3개만 생존하고 단순 규칙 봇이 대부분을 이긴 결과를 소개합니다.
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AI 에이전트는 왜 매번 처음부터 시작할까, 메모리 설계의 7가지 갈래
LLM은 원래 아무것도 기억하지 못합니다. 에이전트 메모리의 7가지 유형과, 모델 안에 저장할지 바깥에 둘지를 가르는 두 갈래 설계 접근을 정리했습니다.
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프롬프트 인젝션 6000번 공격, AI 에이전트가 다 막아낸 실험
2,000명이 6,000번 공격했지만 비밀은 새지 않았다. Claude Opus 4.6 기반 AI 비서를 대상으로 한 프롬프트 인젝션 실험과, 개인 사용자가 읽어야 할 의미를 짚습니다.
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답하는 AI에서 끝내는 AI로, 텐센트가 정리한 5단계 진화
텐센트 Youtu Lab이 LLM의 진화를 챗봇부터 디지털 동료까지 5단계로 정리한 서베이 논문. ‘답하기’에서 ‘일 끝내기’로의 전환과 워크스페이스+스킬 패러다임을 풀어봅니다.
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GLM-5.2, 보안 취약점 탐지에서 클로드 코드를 이기다
오픈웨이트 모델 GLM-5.2가 Semgrep 보안 벤치마크에서 프롬프트만으로 Claude Code를 6분의 1 비용에 앞섰습니다. 결과의 의미와 한계, 그 뒤의 엔지니어링을 짚습니다.
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