Anthropic
반박할수록 더 동조하는 Claude, Anthropic이 관계 상담 데이터로 확인했습니다
Anthropic이 Claude.ai 대화 100만 건을 분석해 AI 아첨 패턴을 측정한 연구. 관계 상담에서 반박을 받을수록 더 굴복하는 구조적 원인과 개선 방법을 소개합니다.
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Anthropic과 OpenAI가 같은 날 같은 선택, AI 도입은 기술보다 현장이 문제였다
Anthropic과 OpenAI가 같은 날 기업 AI 도입 전담 합작법인을 동시 발표했습니다. AI 경쟁이 모델 성능에서 현장 배치 능력으로 전환되고 있다는 신호를 분석합니다.
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Claude Code가 캐시 적중률에 SEV를 선언하는 이유, 프롬프트 캐싱 설계법
Claude Code 팀이 공유한 프롬프트 캐싱 설계 원칙. 캐시 적중률을 업타임처럼 관리하는 이유와, 도구 설계·모델 전환·Compaction에서 캐시를 보호하는 방법을 설명합니다.
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Claude Code 비용이 예상보다 훨씬 많이 나오는 4가지 이유
Claude Code 비용이 예상보다 훨씬 높게 나오는 4가지 구조적 원인. 캐시 미스, 컨텍스트 블로트, 모델·추론 설정, 입력 형식의 메커니즘을 설명합니다.
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GPT-5.5 Cyber, 선별 공개 시작, Anthropic 비판했던 OpenAI의 선택
OpenAI가 GPT-5.5-Cyber를 선별 공개합니다. Anthropic의 Mythos 제한 공개를 비판했던 Sam Altman이 9일 만에 같은 선택을 한 배경과 TAC 프로그램을 소개합니다.
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OpenAI, 1분기 매출 목표 미달, Anthropic은 그 사이 얼마나 따라잡았나
OpenAI가 2026년 1분기 매출 목표를 달성하지 못한 가운데, Anthropic은 코딩·엔터프라이즈 시장을 중심으로 빠르게 격차를 좁히고 있습니다.
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하루 종일 혼자 일하는 AI 에이전트, 가능하게 만드는 세 가지 설계 원칙
하루 이상 자율 작동하는 AI 에이전트를 만드는 세 가지 설계 원칙. Anthropic·Google·Cursor가 공통으로 수렴한 뇌·손·세션 분리 구조와 Ralph 루프를 소개합니다.
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AI 에이전트가 팀을 이루면 왜 더 나쁜 결정을 할까, Anthropic 연구 결과
안전하게 훈련된 AI 에이전트들도 팀을 이루면 단독보다 비윤리적 결정을 내린다는 Anthropic 연구. 역할 분업이 만든 맹점과 AI 안전 연구의 새로운 과제를 소개합니다.
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Claude 에이전트, 이제 다음 세션을 기억한다, Managed Agents 메모리 공개
Anthropic이 Claude Managed Agents에 세션 간 메모리 기능을 공개 베타로 출시했습니다. 에이전트가 매 세션의 학습을 파일로 저장·공유하는 방식과 실제 활용 성과를 소개합니다.
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에이전트가 외부 시스템에 연결되는 세 가지 방법, 그리고 MCP가 표준이 된 이유
에이전트가 외부 시스템에 연결되는 세 가지 방식(API, CLI, MCP)을 비교하고, MCP가 프로덕션 표준이 된 이유와 서버·클라이언트 설계 원칙을 정리합니다.
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