<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>MultiAgent on TechLLM</title><link>https://techllm.github.io/tags/multiagent/</link><description>Recent content in MultiAgent on TechLLM</description><generator>Hugo</generator><language>ko</language><lastBuildDate>Mon, 04 May 2026 11:00:00 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://techllm.github.io/tags/multiagent/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Sakana AI Conductor: 7B 모델이 GPT-5·Claude·Gemini를 지휘한다</title><link>https://techllm.github.io/posts/sakana-conductor-orchestrate-agents-iclr2026/</link><pubDate>Mon, 04 May 2026 11:00:00 +0900</pubDate><guid>https://techllm.github.io/posts/sakana-conductor-orchestrate-agents-iclr2026/</guid><description>Sakana AI가 ICLR 2026에서 발표한 Conductor는 7B RL 모델이 자연어 워크플로우로 프론티어 AI들을 오케스트레이션한다. LiveCodeBench 83.9%, GPQA-Diamond 87.5% 달성.</description></item><item><title>에이전틱 엔지니어링: AI 코딩 도구 다음 단계는 ‘팀 운영 방식’이다</title><link>https://techllm.github.io/posts/langchain-agentic-engineering-software-team/</link><pubDate>Sat, 02 May 2026 09:15:00 +0900</pubDate><guid>https://techllm.github.io/posts/langchain-agentic-engineering-software-team/</guid><description>LangChain의 Agentic Engineering 글을 바탕으로, AI 코딩 도구 이후 소프트웨어 엔지니어링이 왜 다중 에이전트 팀 운영 방식으로 이동하는지 정리한다.</description></item><item><title>오픈소스 모델로 AutoResearch를 돌리는 법: 멀티 에이전트 실험실의 가능성</title><link>https://techllm.github.io/posts/multi-agent-autoresearch-open-source-models/</link><pubDate>Fri, 01 May 2026 17:12:00 +0900</pubDate><guid>https://techllm.github.io/posts/multi-agent-autoresearch-open-source-models/</guid><description>Hugging Face 영상 Multi-Agent AutoResearch with Open Source Models를 바탕으로, Karpathy의 AutoResearch를 오픈소스 모델과 OpenCode 하네스로 재구성하는 방법과 핵심 인사이트를 정리한다.</description></item><item><title>TradingAgents: 금융 트레이딩을 멀티 에이전트로 나누면 무엇이 달라질까</title><link>https://techllm.github.io/posts/tradingagents-multi-agent-trading-framework/</link><pubDate>Fri, 01 May 2026 12:30:00 +0900</pubDate><guid>https://techllm.github.io/posts/tradingagents-multi-agent-trading-framework/</guid><description>TauricResearch의 TradingAgents 저장소를 바탕으로, LLM 기반 멀티 에이전트 금융 트레이딩 프레임워크의 구조와 실무적 의미를 정리한다.</description></item><item><title>좋은 AI 에이전트를 만드는 5가지 실전 원칙</title><link>https://techllm.github.io/posts/google-agent-bakeoff-better-ai-agents/</link><pubDate>Fri, 01 May 2026 10:15:00 +0900</pubDate><guid>https://techllm.github.io/posts/google-agent-bakeoff-better-ai-agents/</guid><description>Google Developers Blog의 Agent Bake-Off 사례를 바탕으로, 프로덕션급 AI 에이전트를 만들 때 필요한 멀티 에이전트 구조, 모듈성, 멀티모달, 오픈 프로토콜, 결정론적 실행 원칙을 정리한다.</description></item><item><title>Anthropic이 멀티 에이전트 리서치 시스템을 만든 방식</title><link>https://techllm.github.io/posts/anthropic-multi-agent-research-system/</link><pubDate>Thu, 30 Apr 2026 17:25:00 +0900</pubDate><guid>https://techllm.github.io/posts/anthropic-multi-agent-research-system/</guid><description>Anthropic의 Claude Research 설계 경험을 바탕으로 멀티 에이전트가 언제 강력하고, 왜 비용이 커지며, 우리 시스템에 어떻게 적용할 수 있는지 정리한다.</description></item></channel></rss>