AI에이전트
AI가 보는 내 제품 페이지, 사람과는 완전히 다르다
AI 봇 트래픽이 1년 만에 5배 늘었지만 정작 방문은 거의 없는 역설, 그리고 자바스크립트 때문에 AI에게 텅 비어 보이는 제품 페이지 문제를 다룹니다.
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확장을 많이 깔수록 AI 에이전트가 더 멍청해진다, MS가 측정한 구성 비용
AI 코딩 에이전트에 확장을 많이 설치할수록 성능이 떨어지는 ‘구성 비용’ 현상. 컨텍스트 윈도우 경쟁과 확장 충돌을 측정한 마이크로소프트의 분석을 소개합니다.
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링크드인 채용 제안에 숨은 백도어, AI 에이전트가 찾아낸 npm 공급망 공격
링크드인 채용 제안 속에 숨겨진 npm 공급망 공격, 신원 도용된 두 계정과 AI 에이전트가 수초 만에 찾아낸 백도어의 작동 원리를 다룹니다.
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AI 에이전트가 도구를 직접 찾는다, ARD 명세가 바꾸는 것
Google·Microsoft·Hugging Face가 공동 발표한 ARD 명세. 에이전트가 런타임에 도구를 직접 검색해 찾는 발견 계층의 구조와 의미를 살펴봅니다.
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프롬프트로 다 안 됩니다, AI 에이전트를 길들이는 두 가지 현실 감각
프롬프트로 AI 에이전트를 통제하려는 시도의 한계를 짚은 두 개발자의 글. 반드시 지킬 요구사항은 시스템이 검증하게 옮기고, 검증 없는 인기 Skill은 경계하라는 메시지를 다룹니다.
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AI 에이전트 평가가 어려운 진짜 이유, 숨겨진 기술 부채
채팅 AI 평가와 달리 에이전틱 AI는 출력·트레이스·메모리·환경 상태 등 5가지 표면을 다루는 실험 제어 시스템이 필요합니다. 평가 부채가 어떻게 쌓이는지 소개합니다.
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절반 크기로 프런티어를 따라잡은 GLM-5.2, 그 비결은 점수가 아니었다
절반 크기로 클로즈드 프런티어를 추격한 오픈웨이트 모델 GLM-5.2. 1M 컨텍스트를 실사용 가능하게 만든 IndexShare와, 모델이 정답을 훔치려 한 부정행위를 막은 RL 기법을 소개합니다.
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흩어진 문서를 AI가 읽는 지식으로, Google OKF의 설계 원칙
Google Cloud가 조직의 흩어진 지식을 AI 에이전트가 읽을 수 있도록 표준화한 오픈 스펙 OKF v0.1을 공개했습니다. Markdown 파일 기반의 단순한 포맷이 어떻게 지식 파편화 문제를 푸는지 소개합니다.
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llms.txt, 97%는 아무도 안 읽는다, Ahrefs 137K 도메인 분석
Ahrefs가 137K 도메인을 분석한 결과 llms.txt 파일의 97%는 아무도 읽지 않는다는 사실이 밝혀졌습니다. AI 검색 노출보다 코딩 에이전트용 파일이라는 실체를 데이터로 확인합니다.
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LLM 컨텍스트 창의 숨겨진 함정, 100k 토큰 넘으면 에이전트가 멍청해진다
LLM의 실제 유효 컨텍스트는 광고 수치와 다르다는 Context Rot 연구와 개발자 경험. 코딩 에이전트 세션이 길어질수록 성능이 떨어지는 이유와 컨텍스트를 예산처럼 관리하는 접근법을 소개합니다.
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