AI Agent 70
- "문제는 모델이 아니라 에이전트다" — 딥시크가 이틀 만에 열어젖힌 세 개의 전선
- "가엾은 에이전트에게 결정론을 강요하지 말라" — Uncle Bob Martin
- 에이전트가 코드를 "기억"하게 만드는 법: CodeGraph와 Code Review Graph
- AI 에이전트는 왜 자꾸 실패하는가 — 하네스, 루프, 그래프라는 세 개의 층
- "에이전트 그래프"란 무엇인가: 프롬프트 시대 이후의 멀티 에이전트 검증 구조
- "클로드는 작업 완료 안 하고 했다고 뻥친다" — AI 코딩 에이전트 체감 후기
- 디지털 동료는 RAG로 만들어지지 않는다 — 원문 해설과 2026년 현재의 산업 동향
- 에이전트가 토큰을 90% 아끼는 법, 그리고 "Claude가 왜 이겼는가"라는 질문
- 채팅형 AI 에이전트의 구조적 한계와 아티팩트 — "Last One Mile"을 줄이는 법
- 제로에서 시작하는 에이전틱 AI — 클로드 코워크와 코드로 만드는 나만의 AI 팀
- 《클로드 에이전트 협업의 기술》 — 클로드 코워크와 코드로 구축하는 멀티 에이전트 시스템
- "사내 AI 에이전트, 굳이 우리가 다시 만들어야 할까?" — 커스텀 에이전트 구축의 함정과 대안
- 여러 개의 마이크로서비스를 넘나드는 AI Agent 활용법
- AI 에이전트 엔지니어링 핵심 개념 30가지
- AI 3대장 경험치 근황: Gemini·Opus·GPT의 역할 분담과 Fable 5의 충격
- 에이전트는 자동화가 아니다 — 워크플로우의 자유와 "내 재료"로 만드는 콘텐츠
- 6개월의 궤적: 정지된 시스템에서 '자가 진화' 엔진으로
- nb-cli: AI 에이전트와 Jupyter 노트북 자동화를 위한 커맨드라인 인터페이스
- Managed Agents: 2026년의 핵심 트렌드
- 에이전트에게 필요한 것은 더 많은 프롬프트가 아니라 제어 흐름이다
- Trigger.dev: "Zapier for Devs"에서 AI 에이전트 인프라의 핵심으로
- AI 에이전트 스캐폴딩 - 프롬프트·스킬·플러그인·MCP의 계층 구조
- AI 에이전트 평가(Eval), 어떻게 해야 제대로인가
- Tokenmaxxing: 400명 엔지니어의 일을 AI로 해내는 법
- AI가 갑자기 멍청해지는 이유: Context Rot, 고착 현상, 그리고 탈출 전략
- Consumer AI의 숨겨진 문제: 예측 격차(Anticipation Gap)
- 코딩 에이전트 하네스 아키텍처 정의서
- 코딩 에이전트 하네스 구축 완전 가이드
- Agentic Design Patterns: AI 에이전트 설계 패턴 완전 가이드
- Agentic Design Patterns: 지능형 시스템 구축을 위한 실전 가이드 완전 분석
- 나만의 에이전트 운영체제(AgentOS) 구축 방법
- 랄프(Ralph)는 Hype일까
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- 🎭 DOT Studio & Dance of Tal (DOT)
- AI 에이전트 엔지니어링의 진화: Weights → Context → Harness (2022–2026)
- AI 에이전트 메모리 완전 정복: 망각하지 않는 에이전트 만들기
- AI 엔지니어링 패러다임 전환
- Multica: 코딩 에이전트를 진짜 팀원으로 — 관리형 에이전트 플랫폼 (오픈소스)
- 당신의 AI 에이전트에게는 주인이 둘이다 — Francis Zhang (zCloak.AI)
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- 지금 당장 만들 수 있는 25가지 강력한 AI 스킬, 에이전트 & 자동화
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