MCP
AI 에이전트에 전문성 심는 법, Anthropic Skills 아키텍처 상세 해부
Anthropic이 공개한 Agent Skills 아키텍처. AI 에이전트에 도메인 전문성을 전달하는 새로운 방식과 실무 활용 사례를 소개합니다.
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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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AI 에이전트에게 디자인 취향 가르치기: ‘연어색 원’ 함정 탈출기
AI 에이전트가 만든 결과물이 ‘연어색 원’처럼 뻔해지는 이유와 해결법. Block의 goose 개발자가 금지/권장 패턴으로 디자인 취향을 학습시킨 실험기입니다.
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2026년 AI 에이전트가 드디어 ‘진짜 일’을 시작합니다
2026년 AI 에이전트가 데모를 벗어나 실제 업무를 실행하기 시작합니다. 스케일링 종말, MCP 표준화, 새로운 보안 위협까지 7가지 결정적 변화를 소개합니다.
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8억 사용자에게 닿는 법: ChatGPT Apps 개발 실전 가이드
ChatGPT 대화창에 앱을 직접 임베드하는 방법. React 컴포넌트와 MCP 서버 구축부터 8억 사용자 접근 가능한 배포까지 실전 가이드를 소개합니다.
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Anthropic, AI 에이전트 스킬 오픈 스탠다드로 공개 – OpenAI도 따라한 기술
Anthropic이 Agent Skills를 오픈 스탠다드로 공개하며 AI 에이전트 표준화를 주도합니다. OpenAI도 따라한 이 기술의 전략적 의미를 분석합니다.
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AI 에이전트 설계의 갈림길: MCP vs Skills, 실무자가 말하는 진짜 차이
Flask 창시자가 분석한 AI 에이전트 설계의 두 갈래: MCP vs Skills. 누가 제어권을 쥐느냐에 따라 달라지는 실무 차이를 소개합니다.
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Anthropic·OpenAI·Google, 이례적 협력: AI 에이전트 오픈소스 재단 출범
Anthropic, OpenAI, Google 등 경쟁사들이 AI 에이전트 표준화를 위해 손잡았습니다. Linux Foundation 산하 AAIF 설립과 MCP의 성공 사례를 소개합니다.
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AI 에이전트 워크플로우 2026 가이드: 챗봇을 넘어 자율 업무 시스템으로
AI 챗봇에서 자율 업무 시스템으로 진화하는 에이전트 워크플로우. 6개월 작업을 하루로 단축한 실제 사례와 프로덕션급 구축 가이드를 소개합니다.
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오픈소스 LLM으로 MCP 에이전트 만들기: gpt-oss와 Hugging Face의 조합
OpenAI의 오픈소스 추론 모델 gpt-oss와 Hugging Face MCP를 결합해 AI 에이전트를 만드는 실전 가이드. 유료 API 없이도 강력한 에이전트 구축이 가능합니다.
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