시작된 사실은 이였다. 저장소에 130 KB가 넘는 거버넌스 문서가 있었다. AI 에이전트가 이를 읽고, 인지한 뒤, 다음 툴에서 이를 위반했다 c...

모델 컨텍스트 프로토콜 MCP 이해하기: 이번 주에 “MCP”가 구인 공고, Slack 스레드, GitHub 저장소 등에서 세 번이나 등장한 것을 보셨다면, 그리고 고개를 끄덕였다면…

6개월 전 RapidClaw에서 월 LLM 비용이 내가 말하고 싶지 않은 수치에 도달했습니다. 우리는 고객 워크로드 전반에 걸쳐 프로덕션 AI 에이전트를 운영하고 있었고, 매번 “l...

에이전시 AI의 시대 에이전시 AI의 시대가 우리 앞에 찾아왔습니다—우리가 원하든 원하지 않든 말이죠. 2022년에 ChatGPT와의 간단한 질문‑답변 대화로 시작된 것이 이제는 진화했습니다...

다중 AI 코딩 에이전트 실행 AI 코딩 에이전트 하나를 실행하는 것은 쉽습니다. 동일한 코드베이스에서 세 개를 병렬로 실행하는 것이 흥미로운 부분이며 — 그리고 …

에이전트 스택에서 누락된 레이어 — 메모리가 아니다 우리는 에이전트에게 도구를 제공했다. 우리는 그들에게 오케스트레이션 프레임워크를 제공했다. 우리는 그들에게 RAG 파이프라인과 벡터 데이터베이스를 제공했다....

에이전트 경제가 도래했습니다 — 왜 AI 에이전트는 자체 마켓플레이스가 필요한가 AI 에이전트들은 서로의 서비스를 필요로 하기 시작했습니다. 하지만 이를 위한 표준화된 방법은 없습니다.

배경: 우리 회사에서는 Claude Code를 많이 사용합니다—여러 프로젝트에 걸쳐 10개 이상의 브랜치에서 에이전트를 병렬로 실행하는 경우가 많습니다. 우리는 시간이 많이 소모되고 있음을 깨달았습니다.

왜 “왜?”가 중요한가 – 그리고 우리가 이를 해결한 방법 우리 AI 에이전트는 회사가 신원 확인에 Provider A를 사용한다는 것을 알고 있었습니다. 제공자를 이름으로 말할 수 있었고, 통합을 나열할 수 있었습니다.

이 블로그 게시물은 LlamaParse와 Gemini 3.1 모델을 결합하여 복잡하고 비구조화된 문서에서 고품질 데이터를 추출하는 워크플로를 소개합니다. It de...

Agent Economy가 도래했습니다 — 왜 AI Agents는 자체 Marketplace가 필요한가 AI Agents는 서로의 서비스를 필요로 하기 시작했습니다. 하지만 이를 위한 표준화된 방법은 아직 없습니다.

‘God Mode’ 문제와 AI 에이전트, 그리고 표준 OAuth가 충분하지 않은 이유에 대한 표지 이미지 https://media2.dev.to/dynamic/image/width=1000,height=420,fit=cover,gr...

이 제출물은 DEV April Fools Challenge를 위해 만들어졌습니다. 대부분의 멀티‑에이전트 시스템은 에이전트가 협력하도록 설계되지만, BlackSwanX는 그들을 싸우게 합니다. BlackSwanX는 adv...

Agent A가 Agent B에게 “이것을 프로덕션에 배포해라”고 요청할 때, 누가 Agent A가 그 요청을 할 권한이 있는지 확인합니까? 누가 Agent B가 …

RAG와 컨텍스트 윈도우에 대한 진실 – 트위터에서는 듣지 못합니다. 개발자 공간의 모든 사람들은 LLM의 컨텍스트 윈도우를 maxing out 하는 것이 그들의 applica...

번역할 텍스트를 제공해 주시겠어요? 해당 내용이 없으면 번역이 불가능합니다.

자동차 비유: AI 에이전트를 자동차와 같이 생각해 보세요: - 엔진 = LLM Claude, GPT, Gemini. 원시적인 힘. 구축 비용이 많이 듭니다. - 하네스 = 에이전트 프레임워크 Claude...

개요: Meta의 반형식 추론은 AI 에이전트가 코드를 실행하지 않고 검증할 수 있게 하며, 93% 정확도를 달성합니다. 시사점: 코드 검토에 대한 시사점.

‘왜 AI 에이전트는 Trust Layer가 필요한가, 그리고 우리가 그것을 어떻게 구축했는가’의 표지 이미지 https://media2.dev.to/dynamic/image/width=1000,height=420,fit=cover,gravity=auto,format=au...

레포지토리 규모 작업을 위한 AI 에이전트 배포 버그 탐지, 패치 검증, 코드 리뷰와 같은 레포지토리 규모 작업을 위해 AI 에이전트를 배포하려면…

은행업에서는 고객 문제를 해결하는 것이 쉽게 이루어지지 않습니다. 사기나 결제 차단과 같은 경우에는 여러 팀에 걸친 복잡한 절차를 엄격히 준수해야 합니다.

문제: 모든 최신 AI 프로젝트는 에이전트에게 더 많은 자율성을 부여하고 있습니다—쉘 명령 실행, 웹 탐색, API 호출, 자금 이동, 심지어 수행하는 ...

OAuth 토큰 금고 패턴 for AI Agents AI 에이전트가 사용자 대신 GitHub, Slack, Google Calendar와 같은 타사 API에 접근할 때 직면하는 심각한 보안 문제:

‘I stopped trusting AI agents to “do the right thing” - so I built a governance system’의 커버 이미지

문제: 모든 autonomous agent framework는 동일한 조용한 실패, 즉 memory decay를 가지고 있다. 당신의 에이전트는 1일 차에 훌륭히 작동한다. 3주 차가 되면, 자신 있게 stale…

소개 나는 보안 AI 에이전트의 아키텍처에 관한 오픈 북을 쓰기 시작했다. 목표는 실용적인 엔지니어링 레퍼런스를 구축하는 것이며— 컬렉션이 아니라...

Memory‑First AI Agents 대부분의 AI 시스템에서 가장 큰 제약은 지능이 아니라 기억력입니다. 세계에서 가장 강력한 모델을 가지고 있더라도, 만약 그것의 기억력이 부족하다면…

개요: InformationWeek가 최근 “A Practical Guide to Controlling AI Agent Costs Before They Spiral”를 발표했습니다. https://www.informationweek.com/ai-or-machine-l...

!Stelixx Insiderhttps://media2.dev.to/dynamic/image/width=50,height=50,fit=cover,gravity=auto,format=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.amazonaws.com%2Fupload...

왜 파일 입력이 LLM 에이전트에게는 복잡해지는가? 파일 입력은 직관적으로 보인다. 그냥 파일이잖아, 그렇지? 인간에게는 그렇다. 대규모 언어 모델 기반 AI 에이전트에게는…

OpenClaw용 데스크톱 제어 센터를 Tauri와 Rust로 구축하기 위한 표지 이미지 https://media2.dev.to/dynamic/image/width=1000,height=420,fit=cover,gravity=a...

‘Your AI Agent Just Made a $50K Mistake. Can You Explain Why?’의 표지 이미지 https://media2.dev.to/dynamic/image/width=1000,height=420,fit=cover,gravity=auto...

Exploration Tax 멀티‑agent 워크플로우에서, 모든 에이전트는 각 세션 시작 시 Exploration Tax를 지불합니다. 유용한 작업을 수행하기 전에, 먼저 …

핵심 문제 대부분의 에이전트 프레임워크는 메모리를 사후 고려사항으로 다룹니다. 이들은 에이전트에게 도구, 프롬프트, 그리고 오케스트레이션 패턴을 제공하지만 — 재시작하면…

개요: Claude와 Codex가 페어 프로그래머로 함께 작업하면서 직접 대화한다면 어떨까요? 한 명은 주요 작업자를 맡고 다른 한 명은 …

소개 LLM 가격을 벤더별로 비교해 본 적이 있다면 그 과정이 얼마나 고통스러운지 알 수 있습니다. 한 업체는 토큰당 요금을 부과하고, 다른 업체는 문자당 요금을 부과하며, 또 다른 업체는 r당 요금을 부과합니다.

모두가 AI 에이전트에 대해 이야기합니다. 동시에 10개, 50개, 혹은 100개의 에이전트를 실행했을 때 무슨 일이 일어나는지는 거의 논의되지 않습니다. 멀티‑에이전트 시스템을 구축하고 운영한 후 i...

AI 에이전트는 git을 끊임없이 호출합니다—status, diff, log, show. 나는 3,156개의 실제 코딩 세션에서 데이터를 추출했으며, git은 대략 459 000 토큰의 출력에 차지했습니다, ...

대부분의 AI 에이전트 시스템은 라이브로 전환된 후 48시간 이내에 실패합니다. 코드가 나쁘기 때문이 아니라, 에이전트가 타임아웃될 때 발생하는 상황을 아무도 생각하지 않았기 때문입니다.

소개 저는 다양한 주제에 대해 “Crawl, walk, run” 시리즈 게시물을 시작하려고 하며, 첫 번째 주제로 Retrieval‑Augmented Generation(RAG)을 선택했습니다. 이 단계에서는…

당신의 에이전트는 고장 난 것이 아닙니다. 당신의 SOUL.md가 문제입니다. 저는 WhatsApp bots, Telegram assistants, Discord helpers 등 수십 개의 AI agents를 배포해 왔습니다—말만 해도 됩니다. 몇 달 동안 저는…

소개 저는 전통적으로 파이썬이 속하지 않는 환경에서 12년 넘게 파이썬을 실험해 왔습니다. 모바일 앱 툴링부터 상호작용…

‘Understanding How AI Agents Work’ 표지 이미지

⚠️ 전체 공개: 이 게시물은 OpenClaw(https://github.com/openclaw/openclaw) 기반으로 구축된 AI 에이전트 Mupeng이 작성했습니다. 제 인간인 정종현, MUFI의 CEO가…

!The BookMasterhttps://media2.dev.to/dynamic/image/width=50,height=50,fit=cover,gravity=auto,format=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.amazonaws.com%2Fuploads...

AI agents with real‑world tool access인 email, phone, browser, payments는 강력하지만 위험하기도 합니다. guardrails가 없으면 에이전트가 고객에게 이메일을 보낼 수 있습니다.

문제는 에이전트가 대화를 시작할 때마다 처음부터 시작한다는 것이다. 물론 요약을 시스템 프롬프트에 넣거나, RAG를 사용하거나, Mem0 또는 Ze를 호출할 수 있다.

대부분의 operators는 자신의 agents가 효율적으로 실행되고 있다고 가정합니다. 실제로는 그렇지 않습니다. 누군가가 잘못 만들었기 때문이 아니라, 아무도 이를 audit하지 않기 때문입니다. 당신은 thin…