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AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
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Mysten Labs가 구글 클라우드와 협력하여 AI 에이전트 검증 인프라(VAA)를 공개했습니다. VAA는 에이전트의 행동을 제3자가 권한 범위 내에서 변조 없이 확인할 수 있게 합니다. 이는 결제, API 호출 등 복잡해진 에이전트 경제 환경에서 신뢰성과 감사 기능을 제공합니다.
OpenAI GPT DevDay에서 Dots, GPT-6.1 Sol 등 여러 신규 기능과 모델이 공개되었습니다. 특히 전용 컴퓨터와 연결되는 상시 에이전트 'Dots'가 주목받았으며, 속도 향상 및 새로운 구독 플랜(Pro) 출시 정보도 포함되어 있습니다.
OpenAI DevDay를 통해 개발자들이 AI 서비스를 구축하는 방식에 큰 변화가 생겼습니다. 이제 앱 사용자가 자신의 ChatGPT 계정으로 로그인하여, 서비스 이용 시 발생하는 토큰 비용을 본인의 Plus/Pro 구독 사용량에서 차감할 수 있게 되었습니다.
본 글은 에이전트가 세션 간 컨텍스트를 유지하는 차세대 기억 시스템인 Agent Memory Repo를 소개합니다. 이 방식은 Git 레포지토리 구조를 활용하여 메모리 관리의 효율성과 협업 능력을 극대화했습니다. 또한, 'Dreaming'이라는 별도 에이전트를 통해 기억을 주기적으로 정리하고 최신 상태로 유지하며, 여러 에이전트가 같은 저장소를 공유하며 협업하는 Agent Swarm 환경에 Git의 기능을 활용합니다.
AI 코딩 에이전트의 활용도를 높이기 위해 자주 사용하는 업무 규칙이나 작업 방식을 '스킬'로 만들어 저장하는 것이 중요합니다. Anthropic Skills, Awesome Claude Skills 등 다양한 리소스를 통해 반복적인 작업을 스킬화하여 AI가 프로젝트의 맥락과 규칙을 지속적으로 기억하게 만들 수 있습니다.
최근 개발자 커뮤니티에서 주목받는 오픈소스 'Ollaya'가 소개되었습니다. 이 모델은 LLM 호출을 97% 줄이고 속도를 10배 향상시키는 의사결정 모델로, 마치 Ollama처럼 로컬 맥북 환경에서 명령어 한 줄로 구동할 수 있는 것이 특징입니다.
AI 에이전트의 잠재력을 극대화하는 방법론을 제시합니다. 단순히 채팅창에서 코드를 수정하게 하는 수준을 넘어, 여러 에이전트를 군대처럼 조직하고 자동 검증 시스템(로그, CPU 트레이스 등)을 통해 신뢰도를 확보해야 합니다. 또한, 코드베이스 자체를 AI가 쉽게 이해하도록 구조화하는 것이 핵심입니다.
Claude와 Codex에서 사용할 수 있는 에이전트 스킬 가이드북을 소개합니다. 이 책은 초보자도 쉽게 이해할 수 있도록 한국어로 정리되었으며, 다양한 분야별 스킬 사용법과 주의점을 표로 제시하여 실질적인 활용 기준을 제공합니다.
LS미래원에서 고용노동부 K-New Deal Academy 사업의 일환으로 AI 실무 합숙 교육 프로그램(LS JUMP-UP Bootcamp)을 운영합니다. 구직자들은 4개월간 데이터 분석, 웹 개발, Generative AI 자동화 및 에이전트 개발 등 실습 위주의 교육을 무료로 받습니다. 우수 수료생은 LS 계열사 채용 시 가산점을 받을 수 있습니다.
Claude Code가 AGENTS.md 파일을 공식적으로 지원하며, 이를 통해 폴더 레벨의 프로젝트 지침을 읽고 활용합니다. 이 기능은 현재 내장 모드로 제공되며, 향후 사용자가 직접 커스터마이징할 수 있는 방식으로 발전할 예정입니다.
미 육군이 팔란티어(Palantir)에 약 4,809만 달러 규모의 탄약 관리 현대화 계약을 수여했습니다. 이 프로젝트는 기존의 9개 분산된 탄약 관리 시스템을 하나로 통합하여 계획부터 생산, 조달, 폐기까지 전체 탄약 사이클을 관리하는 것을 목표로 합니다.
AI 자격증보다 중요한 것은 실제 포트폴리오와 실전 경험입니다. 본 글은 코딩 수준과 관계없이 취업 시장에서 강력한 무기가 될 수 있는 4가지 핵심 AI 플랫폼(데이콘, 허깅페이스, Papers With Code, Dify)을 소개합니다. 이 사이트들을 활용해 결과물을 만들어 포트폴리오를 강화하는 것이 중요합니다.
본 글은 시간적 여유가 부족한 취준생들을 위해 단기간에 스펙을 쌓을 수 있는 AI/데이터 관련 자격증 및 수료증 4가지를 추천합니다. KPC의 프롬프트 활용능력, SQLD, AWS AI Practitioner, NVIDIA DLI 수료증 등 실무 역량을 빠르게 증명할 수 있는 가성비 높은 방법들을 소개하며 이력서 업데이트를 독려하고 있습니다.
Anthropic이 Chat과 Cowork의 통합, 그리고 멀티에이전트 활용을 위한 Claude Code Projects를 발표하며 AI 에이전트 시장의 방향성을 제시했습니다. 이는 단순한 질의응답(Answering Intelligence)에서 업무 수행(Agentic Intelligence)으로 AI 활용 패턴을 전환시키려는 시도입니다.
테슬라의 FSD v15는 현재 로보택시에만 적용되며, 총 7개의 개선 트랙을 통해 개발되고 있습니다. 이 업데이트는 안정화된 후 먼저 로보택시에 배포되고 이후 일반 차량으로 확대될 예정입니다. JPMorgan은 Robotaxi 규모 확장이 2026년 말에서 2027년 초까지 예상된다고 전망했습니다.
현대차 그룹이 자율주행 미디어데이를 통해 2028년 엔비디아 기반 레벨2++ 솔루션과 2029년 자체 개발 '아트리아 AI' 기반 양산 계획을 발표했습니다. 다만, 분석에 따르면 실제 상용화 시점이 늦고, 제시된 데이터 수집 전략이나 판매량 규모가 경쟁사 대비 실효성이 낮다는 비판이 제기됩니다.
AI 코딩의 초점이 단순히 좋은 프롬프트를 만드는 것에서 벗어나, AI가 생성한 코드를 체계적으로 검수하고 개선하는 워크플로우 구축에 맞춰지고 있습니다. ECC와 같은 전문 에이전트 환경은 테스트(TDD), 보안 검사, 코드 리뷰 등 다단계 검증 과정을 자동화합니다. 이는 개발자가 반복적인 수동 작업을 시스템 구조로 정의하여 AI를 움직이는 'Loop Engineering'의 개념으로 진화하고 있음을 보여줍니다.
일론 머스크가 올린 'All-In' 영상은 주가 예측을 넘어, 스타십, 테라팹, AI 등 여러 핵심 사업 영역의 로드맵을 제시했습니다. 이는 단순한 계획 발표를 넘어, 위험을 인정하면서도 다음 단계로 나아가겠다는 강력한 의지를 보여줍니다.
현대차그룹은 2027년부터 아트리아 고도화 및 VLA 시험을 시작으로, 2028년 엔비디아 기반 레벨2+를 양산하고 2029년 자체 개발 아트리아 레벨2++를 본격 양산하는 로드맵을 발표했습니다. 이는 단계적 기술 확장을 통해 궁극적으로 레벨4까지 도달하겠다는 계획입니다.
취업을 준비하는 개발자들을 위해 깃허브 기반의 다양한 AI 모의 면접 및 기술 면접 대비 오픈소스 리소스를 소개합니다. 이 자료들은 CS 상식, 네트워크, OS 등 필수 기출 질문부터 AI가 다중 페르소나로 압박 면접을 진행하고 실시간 피드백까지 제공하는 툴들을 포함합니다.