출처: LangChain Blog / Cisco guest post 문서유형: 번역·해설 #AgenticEngineering #AIAgent #MultiAgent #LangChain 핵심 요약 AI 코딩 도구를 이야기할 때 우리는 보통 “코드를 얼마나 빨리 짜느냐”에 집중합니다. 그런데 LangChain 블로그의 글 **“Agentic Engineering”**이 던지는 질문은 조금 다릅니다. ...
출처: Letta Blog 문서유형: 원문 해설 #AIAgent #AgentMemory #ContextEngineering #MemGPT #Letta 핵심 요약 Letta의 글 **“Agent Memory: How to Build Agents that Learn and Remember”**는 에이전트 메모리를 “대화를 저장하는 기능”보다 훨씬 넓게 설명합니다. 핵심은 이겁니다. 에이전트가 기억한다는 것은, 결국 지금 이 순간 컨텍스트 윈도우 안에 어떤 토큰을 넣을지 설계하는 일입니다. ...
출처: MahlerLab YouTube 문서유형: 영상 해설 #AIAgent #ResearchWorkflow #ClaudeCode #MCP #ContextEngineering 핵심 요약 MahlerLab의 **“연구자를 위한 AI Agent 입문 강의”**는 연구자가 AI 에이전트를 어떻게 이해하고 활용해야 하는지 차분하게 정리한 강의입니다. 핵심은 “AI Agent가 더 똑똑한 챗봇인가?”가 아니라, 연구자가 AI를 대화 상대에서 작업 동료로 다루기 시작하면 무엇이 달라지는가입니다. ...
출처: LangChain Blog 문서유형: 원문 해설 #LangChain #LangSmith #AgentObservability #LLMEvaluation #AIAgent 핵심 요약 LangChain의 글 **“You don’t know what your agent will do until it’s in production”**은 프로덕션 AI 에이전트 운영에서 가장 중요한 문제를 짚습니다. 전통적인 소프트웨어는 입력 경로가 어느 정도 정해져 있지만, LLM 에이전트는 자연어를 입력으로 받고, 도구를 호출하고, 여러 단계의 추론을 거쳐 결과를 만듭니다. 그래서 단순히 latency, error rate, CPU 사용률만 봐서는 에이전트가 “잘 일하고 있는지” 알 수 없습니다. ...
출처: Metics Media YouTube 문서유형: 영상 해설 #PaperclipAI #AIAgent #ZeroHumanCompany #OpenClaw #ClaudeCode #Codex 핵심 요약 이 영상은 Paperclip AI로 ‘제로 휴먼 컴퍼니’를 세팅하는 전 과정을 보여줍니다. 여기서 말하는 제로 휴먼 컴퍼니는 사람이 완전히 사라진다는 뜻이라기보다, 사람이 매번 프롬프트를 던지는 방식에서 벗어나 목표, 조직도, 예산, 업무 티켓, 승인 흐름을 가진 AI 에이전트 조직을 운영한다는 뜻에 가깝습니다. ...
출처: Outlook Respawn / Opera Newsroom 문서유형: 뉴스 해설 #GameMaker #ClaudeCode #GMRT #AICoding #GameDev 핵심 요약 GameMaker가 2026년 봄 업데이트에서 **GMRT(GameMaker Runtime)**와 GM-CLI, 그리고 Anthropic Claude Code 통합을 공개했습니다. 겉으로는 “게임 엔진에 AI가 붙었다”는 뉴스처럼 보이지만, 실제 의미는 조금 더 큽니다. ...
출처: Ionuț Dogariu YouTube 문서유형: 영상 해설 #Claude #VertexAI #ADK #MCP #AgentEngine #A2A 핵심 요약 이 영상은 Claude를 Vertex AI 위에서 사용해 프로덕션 AI 에이전트를 만드는 방법을 다룹니다. 단순히 에이전트를 만드는 법이 아니라, 프로토타입을 실제 운영 환경에 올릴 때 필요한 스택을 설명합니다. ...
출처: Hugging Face YouTube 문서유형: 영상 해설 #AutoResearch #MultiAgent #OpenSourceModels #OpenCode 핵심 요약 Hugging Face의 영상 **“Multi-Agent AutoResearch with Open Source Models”**는 Andrej Karpathy의 AutoResearch 아이디어를 오픈소스 모델과 오픈소스 코드 하네스인 OpenCode로 재구성한 실험을 보여줍니다. ...
출처: Sequoia Capital YouTube 문서유형: 영상 해설 #AndrejKarpathy #VibeCoding #AgenticEngineering #Software3 핵심 요약 Andrej Karpathy는 Sequoia Capital 인터뷰에서 AI 코딩의 변화가 단순히 “코드를 더 빨리 쓰는 도구”의 문제가 아니라고 말합니다. 핵심은 LLM을 새로운 컴퓨터처럼 다루고, 인간은 코드 한 줄보다 스펙, 검증, 판단, 취향을 설계하는 쪽으로 이동한다는 점입니다. ...