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24개의 포스트
컨텍스트 엔지니어링 완전 정복: 프롬프트의 시대는 끝났다
프롬프트 한 줄로 AI를 다루던 시대가 저물고 있다. 2026년, AI 에이전트 시대의 핵심 역량은 '컨텍스트 엔지니어링'이다. 역사적 배경부터 핵심 개념, 실전 사례까지 — Anthropic의 가이드를 바탕으로 완전 해부한다.
AI 에이전트 완전 가이드 — 프로토타입에서 프로덕션까지, 2026년 스타트업이 알아야 할 모든 것
AI 에이전트란 무엇인가? 왜 지금 모든 스타트업이 에이전트를 만들고 있는가? Google의 64페이지 기술 가이드를 바탕으로, 핵심 아키텍처부터 프로덕션 운영까지 완전 해부합니다. 풍부한 사례와 인터랙티브 시뮬레이터로 직접 체험해보세요.
Claude Code 플러그인 완전 가이드 2026: 설치 수 기준 인기 플러그인 Top 10과 실전 추천
Claude Code의 플러그인 생태계가 9,000개를 넘었다. Frontend Design(32만 설치), Superpowers(18만 설치), Context7(17만 설치) 등 인기 플러그인의 기능과 설치법을 정리하고, 용도별 추천 조합까지 제안한다.
AI 에이전트 생태계 지도 2026: 프로토콜, 프레임워크, 그리고 새로운 전쟁
2026년 3월, AI 에이전트 생태계는 단일 프로젝트가 아니라 산업 전체의 전환이다. 프로토콜(MCP, A2A)에서 프레임워크(OpenClaw, LangGraph, CrewAI), 엔터프라이즈(NemoClaw, Bedrock), 중국 생태계까지 — 전체 지형도를 그린다.
A2A 프로토콜: AI 에이전트의 HTTP가 탄생했다 — Google이 만들고 Linux Foundation이 품은 표준
LangGraph 에이전트와 CrewAI 에이전트가 서로 대화할 수 있다면? A2A(Agent-to-Agent) 프로토콜은 AI 에이전트 간의 발견·통신·협업을 표준화한다. Google이 설계하고, 50개 이상의 기업이 지지하며, Linux Foundation에 기증된 이 프로토콜의 핵심을 풀어본다.
AI에게 스킬이 필요한 이유: 논문에서 프로토콜까지, 도구를 쥔 AI의 진화
수학 올림피아드를 푸는 AI가 오늘 날씨를 모른다. LLM의 구조적 한계에서 출발해, Toolformer·ReAct·Voyager 등 핵심 논문의 원리를 풀어보고, Function Calling에서 MCP·스킬 시스템까지 이어지는 산업의 대응을 추적한다.
CrewAI 완전 가이드: AI 에이전트를 '팀'으로 조직하는 가장 직관적인 방법
AI 에이전트가 혼자가 아니라 '팀'으로 일한다면? CrewAI는 역할·목표·배경 스토리를 가진 에이전트들이 실제 조직처럼 협업하는 프레임워크다. PwC의 코드 생성 정확도 700% 개선부터 일일 1,200만 실행까지 — 핵심 개념, 실전 패턴, 프로덕션 노하우를 총정리한다.
MCP 서버를 직접 만들어보자 — 프로토콜부터 구현까지 (Part 2)
MCP의 내부 구조를 JSON-RPC 프로토콜부터 파헤치고, Python FastMCP로 메모 서버를 직접 만들어 Claude Desktop에 연결해봅니다.
MCP(Model Context Protocol) 완전 이해 — AI 세계의 USB-C (Part 1)
AI가 외부 세계와 소통하는 표준 규격, MCP. 왜 이런 개념이 등장했고, 왜 지금 중요한지를 USB-C 비유와 풍부한 사례로 쉽게 설명합니다.
에이전트 AI 특집: 민스키의 상상에서 AAIF까지, 70년의 여정
1950년대 튜링의 사고하는 기계에서 2026년 에이전트 간 프로토콜 표준화까지. AI 에이전트 70년의 궤적을 추적하고, 지금 일어나고 있는 구조적 전환의 본질을 파악한다.
OpenClaw — 주말 프로젝트가 AI의 다음 챕터가 되기까지
오스트리아의 한 개발자가 WhatsApp으로 AI와 대화하고 싶었다. 6개월 뒤, 그 주말 프로젝트는 GitHub 역사상 가장 빠르게 성장한 오픈소스 프로젝트가 되었다. OpenClaw의 탄생부터 기술 원리, 글로벌 열풍, 그리고 보안의 그림자까지.
Toolformer 해부: AI가 스스로 도구 사용법을 깨우친 날
1750억 GPT-3도 못하는 산수를 67억 모델이 해냈다. 비결은 '스스로 도구 쓰는 법을 배운 것.' 2023년 Meta AI의 Toolformer 논문이 열어젖힌 도구 사용 AI의 세계를, 2026년 MCP 시대의 시점에서 되짚는다.