Microsoft Agent vs Flow: Agent Framework 1.0이 패턴 선택을 진정한 기술로 만든다

Microsoft Agent Framework의 오케스트레이션 레이어가 Python과 .NET 모두에서 1.0 버전에 도달했습니다. 이번 업데이트를 통해 정적 그래프 방식인 Flow와 달리 런타임에 동적 조정을 지원하는 에이전트 오케스트레이션의 안정성을 확보했습니다.

AgentForger: 단 하나의 링크로 조직 내 AI 내부자를 생성하는 취약점

Zenity Labs가 OpenAI ChatGPT Workspace Agents에서 발견한 'AgentForger' 취약점을 공개했습니다. 단 하나의 피싱 링크로 조직 내 권한을 가진 자율 AI 에이전트를 생성하고 실행할 수 있는 심각한 보안 결함입니다.

브라우저를 통해 휴대폰에서 클라우드 코딩 에이전트를 제어하는 방법

Cloud Run 기반의 코딩 에이전트를 Google Identity-Aware Proxy(IAP)를 통해 모바일 브라우저에서 안전하게 제어하는 방법을 소개합니다. IAP를 활용하면 인스턴스 비용을 최적화하면서도 외부에서 터미널 세션에 쉽게 접속할 수 있습니다.

AI 에이전트가 계속 틀린 추측을 하길래, .NET 의존성 그래프를 위한 대화형 HTML 내보내기 기능을 만들었습니다

AI 에이전트가 .NET 솔루션의 의존성을 정확히 파악하지 못하는 문제를 해결하기 위해 Slnmap을 개발했습니다. Roslyn을 사용하여 의미론적 그래프를 구축하고, 이를 MCP를 통해 에이전트에 제공하거나 대화형 HTML로 시각화할 수 있습니다.

코딩도 과제도 AI가 다 하는 시대, 컴공에서는 무엇을 배워야 할까?

AI 시대에 컴퓨터공학 전공자가 갖춰야 할 핵심 역량과 교육 방향을 다룹니다. 단순 코딩보다는 문제 정의 능력, 비판적 읽기, 그리고 결과물을 평가할 수 있는 기본 지식의 중요성을 강조합니다.

Hugging Face가 AI 에이전트를 구축하고 공개 리더보드에서 경쟁하는 무료 코스를 만들었습니다

Hugging Face가 AI 에이전트 구축 및 배포를 위한 무료 교육 코스를 출시했습니다. 이론을 넘어 smolagents, LlamaIndex, LangGraph 등 실제 프레임워크를 활용해 에이전트를 만들고 리더보드에서 경쟁하는 실습 중심의 과정입니다.

왜 Python 에이전트 게이트웨이가 에이전트 지연 시간(Latency)을 저해하는가 — 그리고 LiteLLM-Rust가 이를 해결하는 방법

Python 기반 비동기 에이전트 게이트웨이가 발생하는 CPU 오버헤드와 지연 시간 문제를 분석합니다. LiteLLM-Rust를 통해 데이터 평면을 Rust로 전환함으로써 에이전트의 응답성을 극대화하는 방안을 제시합니다.

코딩 에이전트(Coding Agent)를 조종하는 가장 간과된 방법: 도구가 반환하는 메시지

코딩 에이전트의 성능을 높이기 위해 프롬프트 수정보다 도구 반환 메시지(Tool results)를 최적화하는 전략을 제시합니다. 예외 대신 구조화된 결과를 반환하고, 실패 시 구체적인 정보를 포함하며, 성공 시에도 주석을 달아 모델의 가이드를 강화해야 합니다.

AI 시대의 디자인 문제

AI가 생성하는 UI는 개별 화면은 아름답지만 전체 프로덕트의 일관성을 유지하지 못하는 문제가 있습니다. 이를 해결하기 위해 디자인 시스템과 Tailwind Plus 같은 컴포넌트 라이브러리를 활용하여 AI에게 명확한 기준을 제공하는 방법론을 제시합니다.

LLM이 계속해서 깨진 JSON을 반환하는 이유와 실제 해결 방법

LLM이 JSON 형식을 완벽하게 준수하지 못해 발생하는 프로덕션 환경의 문제점과 이를 해결하기 위한 '제약된 디코딩(Constrained Decoding)' 기술을 설명합니다. 프롬프트 엔지니어링이나 후처리 방식의 한계를 지적하며, 토큰 샘플링 단계에서 문법을 적용해 유효한 출력만을 보장하는 원리를 다룹니다.

Vercel의 새로운 기능 Eve로 AI 에이전트 배포 자동화하기

MCP 서버를 통해 제공되는 이미지 내부의 숨겨진 지침과 에이전트의 드리프트 현상

MCP 서버를 통해 이미지 내부에 숨겨진 지침을 주입하여 에이전트의 동작을 왜곡하는 공격 방식을 설명합니다. 단 19번의 실행만으로 에이전트가 정답에서 벗어나는 드리프트 현상이 발생하며, 런타임 최소 권한 원칙의 중요성을 강조합니다.

당신의 '비공개' DeepSeek 채팅이 Google Dork 하나로 노출될 수 있습니다

DeepSeek의 '공유' 기능으로 생성된 공개 URL이 Google 검색 엔진에 인덱싱되어 민감한 대화 내용이 노출되는 보안 취약점이 발견되었습니다. API 키, 비밀번호, 독점 코드 등 개인정보가 포함된 채팅이 Google Dork를 통해 누구나 접근 가능한 상태로 노출될 수 있습니다.

localhost의 함정: Windows에서의 10초 걸리는 데이터베이스 연결

Windows 환경에서 RAG 시스템 구축 중 발생한 데이터베이스 연결 지연 문제를 다룹니다. localhost 사용 시 IPv6 우선 순위로 인해 발생하는 TCP 연결 지연 원인과 해결 방법을 설명합니다.

Google, Claude와 경쟁하기 위해 자체 AI 에이전트 프레임워크 구축

Google이 Anthropic의 MCP 프로토콜을 채택하여 자체 AI 에이전트 프레임워크를 구축했습니다. MCP 표준을 사용하면 프레임워크를 전환하더라도 도구 서버를 재작성할 필요 없이 호환성을 유지할 수 있습니다.

이 사람은 Claude를 AI 운영체제(Operating System)로 탈바꿈시켰습니다

Claude를 단순한 챗봇을 넘어 기술, 커넥터, MCP 서버를 결합한 AI 운영체제로 활용하는 워크플로우 구축 방법을 소개합니다. 반복적인 작업을 자동화하고 다양한 앱과 연동하여 상시 가동되는 AI 에이전트 환경을 만드는 것이 핵심입니다.

언제 AI 요청을 백그라운드 작업(Background Job)으로 전환해야 하는가

AI 요청을 동기식 요청으로 유지할지 백그라운드 작업으로 전환할지 결정하는 기준을 제시합니다. 작업의 소유권, 내구성, 재시도 필요성 및 사용자 경험을 고려하여 적절한 실행 모델을 선택하는 방법을 다룹니다.

테스트 자동화를 넘어: Playwright, CI/CD, AI를 활용한 확장 가능한 릴리스 신뢰 플랫폼 구축기

Playwright와 CI/CD, AI를 결합하여 수동 회귀 테스트를 자동화하고 릴리스 신뢰도를 높이는 엔지니어링 플랫폼 구축 사례를 소개합니다. 단순 자동화를 넘어 테스트 커버리지를 분석하고 확장 가능한 아키텍처를 설계하는 과정을 다룹니다.

Aidbase MCP를 활용한 자가 치유형(Self-Healing) 지원 루프 구축하기

Aidbase MCP의 쓰기 도구를 활용하여 Claude Code가 지식 베이스를 직접 업데이트하는 자가 치유형 지원 루프 구축 방법을 소개합니다. 이를 통해 개발자는 수동 문서 업데이트 없이 배포 과정에서 AI 챗봇의 정보를 최신 상태로 유지할 수 있습니다.

아무도 말하지 않는 MCP 서버 디렉토리 문제

MCP(Model Context Protocol) 서버 생태계의 파편화된 발견(Discovery) 문제를 지적하며, 중앙 집중식 레지스트리의 부재로 인한 개발자들의 불편함을 다룹니다. 이를 해결하기 위해 mcp.so가 제안하는 GitHub issue 기반의 큐레이션 디렉토리 활용법을 소개합니다.