개요 LangChain이 6월 16일 공개한 글에서 Fleet의 설계 의도를 처음으로 정리해 풀어 놨습니다. 핵심 주장은 단순합니다. 에이전트는 일의 모양에 맞춰 두 종류로 나뉘어야 한다는 것이죠. 일회성 질문에는 범용 채팅(General Purpose Chat)이 맞고, 같은 절차로 매주 도는 일에는 전문 에이전트(Specialized Agents)가 따로 필요하다는 이야기입니다. 두 갈래를 한 채팅창에 욱여넣으면 매번 프롬프트를 다시 쓰게 되고, 결국 채팅 스레드가 운영 매뉴얼 역할까지 떠맡게 된다는 진단이 출발점입니다. ...
개요 알파벳 주식(GOOG)이 6월 29일 개장 전 다우존스 산업평균지수에 편입됩니다. 자리를 비워주는 종목은 버라이즌입니다. 같은 주, 알파벳이 던진 다른 세 가지 소식도 한꺼번에 나왔습니다. 2030년까지 하이퍼스케일러 가운데 가장 빠른 데이터센터 증설을 예고했고, Gemini 3.5 Pro 출시는 2026년 7월로 미뤘으며, 송장과 계약을 자동 매칭하는 AI 에이전트로 연 2억 달러를 절감하기 시작했습니다. 네 조각을 따로 보면 평범하지만, 한 줄에 세우면 그림이 달라집니다. 자본 시장이 알파벳을 ‘대형 기술주’에서 ‘미국 대표 산업주’로 옮겨 분류하기 시작했고, 그 사이 회사는 AI 인프라에 더 깊이 베팅하고 있다는 신호입니다. ...
개요 지금까지 에이전트에게 도구를 붙이는 방식은 늘 “먼저 설치하고 나중에 부른다” 였습니다. 개발자가 설정 파일에 URL을 박아 넣고, 사용자가 플러그인 메뉴에서 일일이 연결해 주고, 그 결과를 모두 LLM의 컨텍스트 창에 욱여넣어 모델이 알아서 고르게 하는 구조였죠. ...
개요 Nous Research가 자체 오픈소스 에이전트인 Hermes Agent에 비동기 서브에이전트 기능을 붙였습니다. 핵심 변화는 한 문장으로 정리됩니다. delegate 도구가 더 이상 부모 채팅을 멈추지 않습니다. 이전까지는 부모 에이전트가 자식에게 일을 맡기면, 자식이 끝날 때까지 부모 쪽 채팅창이 그대로 얼어붙었습니다. 이번 업데이트로 자식 작업이 백그라운드에서 돌고, 그 사이에 부모는 다른 일을 계속할 수 있습니다. 기존 사용자는 hermes update 한 줄로 바로 켤 수 있습니다. ...
출처: TechLLM 문서유형: 블로그 포스트 #Polymarket #Anthropic #Claude #OpenAI #예측시장 #ChatbotArena #LMArena #AI순위 개요 요즘 AI 업계 사람들 사이에서 슬쩍 회자되는 시장이 하나 있습니다. Polymarket의 “2026년 6월 말 기준 가장 좋은 AI 모델을 가진 회사는?” 시장입니다. 단순한 여론조사가 아니라, 실제 돈이 걸린 베팅 시장이라는 점이 다릅니다. 거래대금만 약 1,500만 달러(한화 약 200억 원). 그리고 지금 이 시장의 결론은 한 줄로 요약됩니다. ...
📌 개요 한국 대기업이 AI를 대하는 태도가 1년 새 완전히 뒤집혔습니다. 2023년 삼성 직원이 사내 소스코드를 ChatGPT에 올린 사건 이후 굳게 닫혔던 외부 생성형 AI의 문이, 2026년 들어 삼성·SK·LG에서 동시에 열리고 있습니다. 분위기가 “유출이 무섭다"에서 “안 쓰면 뒤처진다"로 완전히 옮겨간 것이죠. ...
매 세션마다 같은 아키텍처를 재설명하고, 같은 버그를 다시 발견하고, 같은 코딩 컨벤션을 재학습시키는 데 질려본 사람이라면 주목할 만한 프로젝트가 나왔다. agentmemory — Claude Code, Cursor, Codex CLI, Gemini CLI 등 모든 AI 코딩 에이전트에 영구 메모리를 붙여주는 오픈소스 엔진이다. 출시 직후 GitHub 10K 스타를 넘겼고, Karpathy의 LLM Wiki 패턴을 확신 점수·수명 주기·지식 그래프·하이브리드 검색으로 확장한 구현체로 평가받고 있다. ...
OpenAI 엔지니어 Ryan Lopopolo가 9개월간 에디터를 금지하고 에이전트만으로 개발하며 터득한 하네스 엔지니어링 원칙. ‘코드는 무료다’라는 선언에서 시작해 티켓→에이전트→스킬 워크플로우, 금요일 가비지 컬렉션 데이, 리뷰어 에이전트까지 실전 노하우를 정리한다.
핵심 요약 AI 에이전트를 만들 때 가장 먼저 떠올리는 질문은 보통 “어떤 모델을 쓸까?”입니다. 물론 모델 선택은 중요합니다. 하지만 최근 에이전트 연구와 실무 사례를 보면, 성능 차이는 모델 자체보다 모델을 감싸는 실행 구조, 즉 하네스(harness) 에서 더 크게 벌어지고 있습니다. ...