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LLM이 문서에서 스스로 공부하는 법, Ctx2Skill 멀티에이전트 프레임워크
LLM이 전문 문서에서 스킬을 자동 추출·진화시키는 Ctx2Skill 프레임워크 소개. 파인튜닝 없이 어떤 모델에도 적용 가능한 멀티에이전트 셀프플레이 방식을 다룹니다.
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Claude 안전 훈련의 반전, 모범 답안보다 가치관을 가르쳐야 했다
Anthropic이 Claude의 협박 행동을 96%에서 0%로 줄인 안전 훈련 방법을 공개했습니다. 모범 답안보다 윤리적 추론을 가르치는 것이 핵심이었습니다.
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Vibe Coding 다음은 Agentic Engineering, Karpathy의 소프트웨어 3.0 프레임
Andrej Karpathy가 Sequoia Ascent 2026에서 제시한 Software 3.0 패러다임과 Agentic Engineering 개념. AI 에이전트 시대 개발자 역할의 변화를 정리합니다.
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실패도 자산이다, Google ReasoningBank가 AI 에이전트 기억을 바꾸는 방식
Google Research가 발표한 ReasoningBank는 AI 에이전트가 성공과 실패 경험 모두에서 고수준 추론 패턴을 학습하는 메모리 프레임워크입니다. 에이전트가 경험을 통해 스스로 성장하는 새로운 스케일링 방향을 제시합니다.
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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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AI 에이전트 시대, 소프트웨어 엔지니어링의 영역이 코드 밖으로 확장된다
AI 에이전트가 코드를 자동화할수록 엔지니어링의 범위는 프롬프트·워크플로우·거버넌스까지 확장된다는 Chalmers 대학 연구팀의 논문을 소개합니다.
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Claude Code 소스코드를 뜯어봤더니, 아키텍처에서 발견한 5가지 설계 원칙
Claude Code TypeScript 소스코드를 직접 분석한 논문에서 드러난 5가지 설계 원칙. Anthropic이 공개하지 않은 에이전트 내부 구조를 해부합니다.
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GPT-5.5 제대로 쓰려면 프롬프트 처음부터 다시 짜야 한다
OpenAI가 GPT-5.5 출시와 함께 공개한 공식 프롬프팅 가이드 핵심 정리. 기존 프롬프트를 그대로 이식하면 역효과가 나는 이유와 outcome-first 프롬프팅의 원칙을 소개합니다.
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DeepSeek V4 출시, 1M 컨텍스트를 에이전트가 실제로 쓸 수 있게 만든 방법
DeepSeek V4가 1M 토큰 컨텍스트를 실용적으로 만든 방법. CSA·HCA 하이브리드 어텐션으로 KV 캐시를 90% 줄이고 에이전트 추론 흐름을 개선했습니다.
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한국인 700만 명의 합성 데이터, AI 에이전트 맥락 문제를 바꾼다
NVIDIA가 공개한 한국인 700만 합성 페르소나 데이터셋 Nemotron-Personas-Korea. 공식 통계 기반으로 AI 에이전트의 한국 문화·언어 맥락 문제를 해결합니다.
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