AI기술
오늘의 기술 동향은 에이전트를 둘러싼 표준과 신뢰 경계가 빠르게 재편되는 흐름으로 모였습니다. Anthropic이 Agent Skills를 재단에 기부하며 스킬 형식이 벤더 중립 표준으로 넘어갔고, 한쪽에서는 MCP 인증 흐름을 노린 코딩 에이전트 취약점이 공개됐습니다. 여기에 도구 호출 방식을 코드 실행으로 되돌리려는 논의, 도구 간에 이식 가능한 계층형 메모리, MCP로 디스어셈블러를 붙인 리버스
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오늘의 주제는 하나의 흐름으로 이어집니다. 코딩 에이전트를 어떻게 평가할 것인가(Microsoft Scope), 이해하지 못하는 AI 작성 코드를 출하해도 되는가(Hacker News의 대규모 논쟁), 인터넷에 노출된 에이전트 도구가 그대로 공격 표면이 된 사건(Cairn 악용 보도), 그리고 온디바이스 에이전트용으로 설계된 MoE 모델과 코딩 에이전트가 만든 검증 병목을 푸는 테스트 하네스까지 — 공통
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오늘의 논의는 검색·하네스·실행 환경을 다시 설계하는 쪽으로 모입니다. 벡터 검색을 건너뛰고 문서 구조를 따라가는 RAG, 자기 하네스를 스스로 고치는 코딩 에이전트 연구, 규제 산업 은행에서 하루 1,800건을 처리하는 사내 에이전트, 에디터 안에 격리된 에이전트 호스트를 넣은 VS Code, 그리고 종료 일정이 잡힌 평가 플랫폼까지 — 모델 교체보다 그
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오늘의 기술 논의는 ‘추론을 어디서, 어떤 형태로 할 것인가’와 ‘에이전트를 어떤 통제 아래 둘 것인가’로 모입니다. 잠재 공간 추론과 텍스트 추론을 오가는 하이브리드 에이전트, 런타임 컨텍스트 엔지니어링의 실무 정리, Anthropic 내부의 다층 코드 리뷰, 평가 하네스에서 실제로 새어 나간 네트워크 사고, 그리고 소비자용 GPU에서 추측 디코딩만으로 얻은 4.
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오늘 모은 논의는 하나의 방향으로 모입니다. 에이전트를 잘 만드는 일은 이제 모델을 잘 고르는 일이 아니라, 역할을 나누고, 평가자를 지키고, 도구의 노출 면을 줄이고, 데이터와 디자인에 ‘검증된 정의’를 공급하는 일이라는 것입니다. 실무 사례와 보안 연구, 그리고 현장에서 나온 작은 실패담까지 함께 정리했습니다. Cockroach Labs의 ‘티칭 호스피털’ — 코딩 에이전트에도 역할
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오늘은 모델 자체보다 그 주변의 운영 현실이 두드러졌습니다. 온디바이스 에이전트용으로 속도에 올인한 모델이 능력과의 트레이드오프를 드러냈고, 에이전트 사고의 원인이 '통제 불능의 자율성'이 아니라 허술한 격리였다는 지적, 그리고 코드 생산량은 늘었지만 리뷰가 병목이 됐다는 대규모 현장 데이터가 함께 나왔습니다. 평가(evals)를 건너뛰는 팀이 절반에 가깝다는 조사와, 플랫폼이
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오늘은 화려한 모델 발표보다 운영 단계의 과제가 두드러졌습니다. 오래 실행되는 에이전트를 어떻게 중단 없이 이어 가는지, 코드 실행을 어디까지 격리해야 하는지, 그리고 기능 검사를 통과한 코드가 왜 보안 검사에서는 무너지는지를 다룬 논의가 테크 커뮤니티에서 이어졌습니다. 추론 서빙 쪽에서는 멀티턴 대화의 첫 토큰 지연을 줄이는 방법도 구체적인 수치와 함께 공유됐습니다. Pi
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리버스 엔지니어링(역분석)이 다시 뜨거운 주제로 떠올랐습니다. 계기는 새로운 디컴파일러가 나와서가 아닙니다. 2025년 3월 이후 IDA Pro와 Ghidra를 LLM 에이전트가 직접 조작할 수 있게 연결한 MCP(Model Context Protocol)가 사실상 표준이 되면서, 수년 훈련한 전문가의 영역이던 분석 작업의 단가가 급격히 내려갔기 때문입니다. 여기에 구글·마이크로소프트·Anthropic의 자율 취약점
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일반 AI 뉴스와는 별도로, 시스템을 설계하고 개발하는 엔지니어가 알아 두면 좋은 기술 흐름만 골랐습니다. 오늘은 에이전트를 '만드는 법'보다 '운영 가능한 소프트웨어로 다루는 법'에 대한 논의가 중심입니다. 선언형 정의, 측정 하네스의 신뢰성, 추론 가속, 변경 영향 범위, 공급망, 신원 프로토콜까지 — 에이전트가 코드베이스와 실제 거래에 닿기
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일반 AI 뉴스와는 별도로, 시스템을 설계하고 개발하는 엔지니어가 알아 두면 좋은 기술 흐름만 골랐습니다. 오늘은 에이전트 규모의 개발 인프라와, 병목이 된 검증·리뷰에 대한 논의가 중심입니다. Anthropic은 왜 Git를 버리고 자체 소스 관리 'Scion'을 만들었나 Anthropic이 모노레포의 버전 관리를 Git에서 자체 시스템 Scion으로 교체한 엔지니어링 글을 공개해
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구글 딥마인드의 새 최상위 모델 Gemini 4 Argon을 정리했습니다. 2026년 9월 30일 사이버보안 전문가들에게 제한 공개된 뒤, 10월 13일 전 세계 개발자·기업·유료 사용자를 대상으로 본격 출시됐습니다. 무엇이 달라졌고, 어떻게 쓸 수 있고, 평가는 어떤지 모았습니다. Argon이란 — 7개월 만의 새 플래그십 Gemini 4 Argon은 구글이 2월의 Gemini 3.1
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일반 AI 뉴스와는 별도로, 시스템을 설계하고 개발하는 엔지니어가 알아 두면 좋은 기술 흐름만 골랐습니다. 오늘은 에이전트 거버넌스와 컨텍스트 설계에 대한 커뮤니티 논의가 중심입니다. "에이전트는 위키를 읽지 않는다" — 가드레일은 프롬프트가 아니라 시스템에서 강제해야 dev.to에서 공감을 얻은 글의 지적은 단순합니다. 시스템 프롬프트에 "main에 푸시하지 마라"고 적어