#AI 에이전트
35개의 포스트
이해가 새로운 병목이다 — AI가 코드를 다 짜는 시대, 인간에게 남은 진짜 일
AI 에이전트가 코드를 초당 수백 줄씩 쏟아낸다. 생성은 공짜가 됐고, 검증도 점점 자동화된다. 그런데 병목 하나가 조용히 남았다 — 사람이 그걸 아직 이해하고 있는가? Geoffrey Litt의 2026년 7월 에세이 「Understanding is the new bottleneck」을 축으로, 왜 '이해'가 새로운 병목이 됐는지 파헤친다. 앨런 케이의 50년 전 꿈부터 페퍼트의 '매쓰랜드', 마투셰크의 간격 반복 퀴즈, 스토리 교수의 '인지 부채(cognitive debt)'까지 — 개념의 뿌리를 쉽게 따라가고, /explain-diff·마이크로월드·공유 공간이라는 세 가지 무기를 사례로 만난다. 마지막엔 독자가 직접 '이해 게이트'를 통과해 본다. '루프 밖으로 나가는 게 아니라, 더 깊이 루프 안으로.'
직원 0명, 매출 수백만 달러 — AI가 '팀'을 대체하자 벌어진 일: 솔로프리너 시대의 경제학과 아키텍처
혼자서 연 수백만 달러를 버는 사람들이 늘고 있다. Stripe의 수석 이코노미스트가 데이터로 증명한 '솔로프리너의 시대'는 진짜일까, 거품일까? 미국 400만 명·2023→2025 백만장자 솔로프리너 2배라는 숫자의 정체부터, 이걸 가능케 한 AI 에이전트 아키텍처(ReAct·MCP·멀티에이전트)를 논문 도해와 함께 뜯어본다. Pieter Levels라는 진짜 영웅과 Medvi라는 가짜 유니콘, 그리고 2026년 한국의 1인 창업가에게 이 모든 게 의미하는 것 — 인터랙티브 시뮬레이터 3종과 함께.
루프를 쌓는 기술: LangChain이 그린 '4중 루프'와 스스로 진화하는 에이전트
LangChain의 글 한 편이 개발자 타임라인을 뒤흔들었다. '에이전트를 프롬프트하지 말고, 루프를 쌓아라(loopcraft).' 핵심은 네 개의 루프를 겹겹이 포개는 것 — 일하는 에이전트 루프, 채점하는 검증 루프, 스스로 깨어나는 이벤트 루프, 그리고 자기 자신을 고쳐 쓰는 힐 클라이밍 루프. ReAct(2022)와 Reflexion(2023)이라는 두 논문에서 뿌리를 찾고, LangChain의 '문서 봇' 사례로 네 루프가 하나로 포개지는 순간을 눈으로 확인한다. swyx의 'Salty Lesson'부터 2026년의 복리 효과까지, 용어가 생소해도 그림과 사례로 끝까지 쉽게.
엔지니어링 리더십의 규칙이 새로 쓰였다 — Will Larson이 18개월 만에 자기 원칙을 뜯어고친 이유
『Staff Engineer』의 저자이자 Stripe·Uber·Calm·Carta를 거친 전설적 엔지니어링 리더 Will Larson이, 하이퍼그로스 핀테크 Imprint에서 18개월간 AI를 도입한 뒤 자신의 리더십 규칙을 '개정'했다. 마이그레이션은 이제 개인 프로젝트가 됐고, 프로세스의 기본 케이스는 에이전트가 삼킨다 — 그런데도 왜 그는 '천재 1인 엔지니어' 신화를 정면으로 반박할까. 5대 개정 규칙을, 그 뒤를 떠받치는 에이전트 하니스 아키텍처(ReAct·Reflexion 논문)까지 쉽고 자세하게 풀어본다.
232명의 AI 전문가를 한 폴더에: '디 에이전시(The Agency)'로 읽는 멀티 에이전트 아키텍처의 모든 것
레딧 스레드에서 시작해 GitHub 별 12만 개를 모은 오픈소스 저장소 'The Agency'. 프론트엔드 마법사부터 '현실 점검관'까지 232명의 AI 전문가가 어떻게 하나의 팀으로 움직이는가. 만능 AI 하나가 아니라 왜 전문가 팀이어야 하는지 — 민스키의 '마음의 사회'부터 2026년 오케스트레이터-서브에이전트 합의까지, 그리고 프로덕션을 견디는 멀티 에이전트 아키텍처의 다섯 가지 위상(topology)을 깊이 있게 풀어본다.
오픈 날리지 포맷(OKF) — 흩어진 지식을 에이전트가 읽는 하나의 표준으로
AI 에이전트에게 '주간 활성 사용자를 어떻게 계산하지?'라고 물으면, 답은 메타데이터 카탈로그·위키·코드 주석·시니어의 머릿속에 흩어져 있습니다. 2026년 6월 Google Cloud가 내놓은 답이 OKF입니다. 더블린 코어와 시맨틱 웹부터 Karpathy의 LLM 위키까지, 30년에 걸친 '데이터를 함께 쓰자'는 꿈의 역사와, 왜 이번엔 '그냥 마크다운'이 답이 되었는지를 사례와 함께 쉽게 풀어드립니다.
루프가 밤새 일할 때 — 비용, 보안, 그리고 사라지는 주니어
‘에이전트를 프롬프트하는 시스템을 설계하라’는 루프 엔지니어링이 화제가 되자, 곧바로 반대편의 목소리도 커졌습니다. 그냥 크론잡 아니냐는 리브랜딩 논쟁, 하룻밤 $437·주말 $4,200의 비용 폭주 사고, 자율 루프와 MCP가 만드는 ‘치명적 삼각편대’ 보안 위험, 그리고 사라지는 주니어 파이프라인까지 — 첫 글에서 못다 한 ‘그늘’을 사례와 함께 짚습니다.
루프 엔지니어링 — 더 이상 에이전트에게 프롬프트하지 마라
Addy Osmani의 글 한 편이 개발자 타임라인을 뒤흔들었습니다. '에이전트에게 프롬프트하지 마라. 에이전트를 프롬프트하는 시스템을 설계하라.' 프롬프트→컨텍스트→하니스→루프로 이어진 추상화의 사다리, ReAct·Reflexion부터 2026년 /goal까지의 역사, 루프를 이루는 5가지 빌딩블록과 비용·위험을 논문과 사례로 쉽고 자세하게 풀어드립니다.
비밀은 모델이 아니라 마크다운이었다 — Anthropic은 어떻게 데이터 분석의 95%를 Claude에게 맡겼나
Anthropic이 사내 비즈니스 분석 쿼리의 95%를 Claude로 자동화하고 정확도 ~95%를 달성한 방법을 공개했다. 스킬 없이는 21%였던 정확도가 어떻게 95~99%가 되었는가 — 60년 Text-to-SQL의 역사, 30년 셀프서비스 BI의 좌절부터 4계층 에이전틱 분석 스택, ablation 방법론, 업계 비교, 실무 적용 가이드까지 완전 해부한다.
Claude Cowork 완전 정복 — '답하는 AI'에서 '일을 끝내주는 AI'로
Anthropic의 공식 Claude Cowork 제품 가이드(2026년 6월)를 깊이 읽고 풀어냈습니다. 챗봇은 왜 '답변'에서 멈췄는지, ReAct·Toolformer·MCP·Computer Use로 이어진 4년의 연구가 어떻게 '일을 끝내주는 AI'로 수렴했는지 — 그리고 주간 보고 90분 중 80분을 잡아먹던 '찾는 시간'이 사라지는 7가지 실전 사례까지. 인터랙티브 데모와 함께 정리한 특집입니다.
하니스(Harness) — AI가 스스로 일하는 방식을 설계하다
모델은 같은데 왜 어떤 AI는 50개 작업 중 20개에서 멈추고, 어떤 AI는 6일 만에 Bun을 통째로 다시 쓸까? 답은 '하니스(harness)'에 있습니다. ReAct에서 동적 워크플로우까지 — 모델을 둘러싼 골격이 어떻게 진화해 왔는지, 왜 지금 화제인지를 논문과 사례로 쉽게 풀어드립니다.
HTML의 비합리적인 효과 — 왜 Claude Code는 Markdown을 버리고 HTML로 갔나
Anthropic Claude Code 팀의 글 한 편이 X에서 800만 뷰를 찍으며 'Markdown은 끝났는가'라는 논쟁에 불을 붙였습니다. 제목의 계보(Wigner의 수학 → Halevy의 데이터 → 2026의 HTML)부터, 왜 에이전트 시대에 Markdown이 족쇄가 됐는지, 왜 LLM은 HTML을 '비합리적으로' 잘 만드는지, 그리고 그대로 써먹는 5가지 프롬프트까지 — 인터랙티브 데모와 일러스트로 쉽게 풀었습니다.