#AI 에이전트
42개의 포스트
에이전트를 만들지 말고 스킬을 만들라 — 앤트로픽 「Agent Skills」 완전 해부: 업무 매뉴얼로 범용 에이전트를 전문가로 만드는 법
"300 IQ 수학 천재와 15년 경력 세무사 중 누구에게 세금 신고를 맡기겠습니까?" 앤트로픽에서 Agent Skills를 만든 배리 장과 마헤시 무라그는 2025년 11월 뉴욕 무대에서 이 질문으로 발표를 시작했다. 제목은 「에이전트를 만들지 말고 스킬을 만들라」. 업무마다 전용 에이전트를 새로 설계하는 대신, 범용 에이전트가 필요할 때 꺼내 읽는 업무 안내서, 즉 폴더 하나를 만들라는 주장이다. 이 특집은 16분짜리 발표 전문과 그 바탕이 된 엔지니어링 글, 오픈 스탠다드 사양, 저작 가이드를 처음부터 끝까지 읽고, 스킬이 긴 프롬프트와 어떻게 다른지, 왜 파일과 폴더인지, 점진적 공개가 컨텍스트 창을 어떻게 지키는지, 그리고 2026년 2월 드러난 공급망 위험까지 따진다. 마지막에는 견적 업무 매뉴얼을 스킬로 바꾸는 절차를 위젯으로 직접 해 본다. 인터랙티브 위젯 7종과 삽화를 함께 싣는다.
논문이 에이전트가 되었다 — Nature 「Paper2Agent」 완전 해부
2022년 하버드 데이터버스 연구는 공개된 연구용 R 코드 9,000개를 깨끗한 환경에서 돌려 보고 74%가 첫 실행에서 실패한다고 보고했다. 논문은 읽을 수 있지만 돌아가지 않는다. 2026년 9월 16일 Nature에 실린 「Paper2Agent」는 이 문제를 논문의 형식 자체를 바꿔서 풀자고 제안한다 — 논문을 MCP 서버로 바꿔 말이 통하는 에이전트로 만드는 것이다. 이 특집은 커누스의 1984년부터 시작하는 40년 계보를 훑고, 여섯 단계 파이프라인과 다섯 전문가 에이전트를 하나씩 뜯고, AlphaGenome·Scanpy·TISSUE 사례와 100편 규모 평가를 숫자로 따라가고, 일부러 망가뜨린 저장소를 에이전트가 고쳐 낸 실험을 재현하고, 에이전트 세 개가 건선의 인과 유전자를 지목한 발견 사례까지 간다. 인터랙티브 위젯 6종과 논문 원본 그림을 함께 싣는다.
행성 예측 엔진(Planetary Prediction Engine): 구글이 만든 '지구를 예측하는 AI 데이터 과학자' 완전 해부
전문가 팀이 몇 주 걸리던 지리공간 예측 모델링을, 자연어 질문 한 줄로 몇 분 만에 끝내는 자율 AI 시스템이 나왔다. 에볼라 확산 예측 Recall@10 83.3%, 나이지리아 식량안보 예측 정확도 2배. 구글 Earth AI의 '행성 예측 엔진'이 왜 등장했는지, 어떻게 작동하는지, 그리고 그 안에 숨은 실무 노하우 — 데이터 누수 차단, 공간 교차검증, 임베딩 융합 — 를 사례 중심으로 깊이 풀어본다.
플랫폼 엔지니어링: 개발자에게 '포장된 길'을 깔아주는 일
왜 '데브옵스'라는 좋은 말이 개발자 번아웃으로 끝났고, 그 자리에 '플랫폼 엔지니어링'이라는 이름이 붙었을까? 아마존의 2006년 선언부터 쿠버네티스 복잡도 폭발, 팀 토폴로지의 인지 부하 진단, Spotify·Netflix·아디다스의 실제 숫자, 그리고 2026년 AI 에이전트가 플랫폼의 새로운 '사용자'가 된 지금까지 — 60년짜리 재사용 경제학을 도로 비유 하나로 끝까지 따라간다.
프롬프트 테크닉 지도 — 실무 이슈 12가지로 다시 읽는 프롬프트·컨텍스트·이미지 엔지니어링
블로그 44편을 다시 읽으며 발견한 사실 — 실무에서 부딪히는 문제는 결국 12가지로 수렴하고, 테크닉은 그 처방이다. 프롬프트에서 컨텍스트, 하니스, 루프, 그리고 이미지 프롬프트까지. 증상별 처방전과 글로벌 필독 자료 10선을 한 장의 지도로 묶었다.
MCP가 세션을 지웠다 — 지키지 못한 약속을 인정하기까지의 21개월
2026년 7월 28일, MCP가 출시 이후 가장 큰 변화를 발표했다. initialize 핸드셰이크와 세션 ID가 사라졌다. 그런데 진짜 이야기는 '세션을 없앴다'가 아니라 '세션은 애초에 작동한 적이 없었다'는 고백이다. ChatGPT는 도구 호출마다 세션을 새로 만들고 있었다. 명세 문서와 SEP 원문, 그리고 1,000개 저장소 조사 결과를 따라가며 무엇이 왜 바뀌었는지 정리했다.
AI가 린 스타트업을 무너뜨리고 있는가 — 패트릭 콜리슨의 '공격적 탈상관' 선언
2026년 7월, Stripe의 Patrick Collison이 YC Startup School 무대에서 던진 한 문장이 창업 판을 흔들었다. "AI 시대에는 더 공격적으로 탈상관해야 할지도 모른다." 도요타 공장에서 태어나 Steve Blank와 Eric Ries를 거쳐 20년간 전 세계 창업의 표준 문법이 된 린 스타트업이, 코드값이 0에 수렴하는 시대에 왜 흔들리는가. MVP의 진짜 정의부터 Management Science 논문의 RCT 증거, Dropbox·Zappos·Stripe·Anduril의 대비되는 사례, 인지적 L1 캐시 비유, 그리고 2026년 데이터까지 — 인터랙티브 시뮬레이터 3종과 함께 특집으로 풀어낸다.
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.