<?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>OpenCode on TechLLM</title><link>https://techllm.github.io/tags/opencode/</link><description>Recent content in OpenCode on TechLLM</description><generator>Hugo</generator><language>ko</language><lastBuildDate>Fri, 01 May 2026 17:12:00 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://techllm.github.io/tags/opencode/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><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></channel></rss>