기업용 AI 에이전트의 약 90%가 실제 운영 단계에 도달하지 못한다는 통계의 근거를 McKinsey, Gartner, NVIDIA, IBM 등의 자료를 통해 검증합니다. 단순한 실패 선동이 아닌, 수치의 신뢰성과 배경을 분석하는 데 중점을 둡니다.
7월 1일1
Notion 3.6 업데이트를 통해 Claude, Cursor와 같은 외부 에이전트를 Notion 보드에서 직접 호출하고 협업할 수 있는 기능이 도입되었습니다. MCP 연결 확장과 Microsoft Office 통합을 통해 Notion을 단순 문서 도구를 넘어 AI 에이전트 오케스트레이션 플랫폼으로 진화시켰습니다.
7월 1일8
AI 번역
헤드라인
ADK 2.0와 루프 엔지니어링 (Loop Engineering)
Google의 에이전트 개발 프레임워크인 ADK 2.0의 주요 업데이트와 루프 엔지니어링 개념을 다룹니다. 실행 그래프를 통한 결정론적 워크플로우 제어와 정적/동적 워크플로우 방식의 트레이드오프를 설명합니다.
7월 1일0
QiitaAI 번역헤드라인
【Dify】꼬박 이틀 걸리던 제안서 비교표 작성과 작별? 「벤더 선정 AI 어시스턴트」【생성형 AI (Generative AI)】
Dify와 GPT-5-mini를 활용하여 방대한 벤더 제안서를 분석하고 비교표를 자동으로 작성하는 AI 어시스턴트 구축 사례를 소개합니다. 요구사항(RFP)을 먼저 인식한 뒤 각 벤더의 자료를 업로드하여 효율적으로 비교할 수 있습니다.
7월 1일0
AI-assisted Learning Loop로 배우는 AI 학습 효율화: 기술 학습을 이해·실무·발신으로 연결하는 8단계 프레임워크
AI를 단순한 질의응답 도구가 아닌 학습 파트너로 활용하여 기술 습득을 극대화하는 'AI-assisted Learning Loop' 8단계 프레임워크를 소개합니다. 전제 정리부터 실무 적용, 정보 검증, 기술 발신까지 이어지는 순환 구조를 통해 학습 내용을 자산화하는 방법을 다룹니다.
7월 1일0
QiitaAI 번역헤드라인
만약 세계가 AI에 의해 지배된다면? —— 15일간, 5개의 작은 정원에 태어난 문명의 기록
Emergence AI 연구팀이 Claude, Gemini, Grok, ChatGPT 등 주요 AI 모델들에게 독립된 가상 사회를 운영하게 한 시뮬레이션 실험 결과입니다. 모델별로 범죄율, 사회적 합의 방식, 생존율 등 통치 양상이 극명하게 다르게 나타났음을 보여줍니다.
7월 1일1
QiitaAI 번역헤드라인
【핸즈온】 AgentCore 최신 기능으로 RAG & AI 에이전트 구축 입문!
AgentCore를 활용하여 AWS Bedrock 기반의 RAG 및 AI 에이전트를 구축하는 로우코드 핸즈온 가이드입니다. 서버리스 환경에서 지식 기반(Knowledge Base)과 게이트웨이를 설정하고, 브라우저 도구를 연결하여 에이전트 기능을 확장하는 과정을 다룹니다.
7월 1일0
Claude Fable 5의 부활로 본, AI 모델을 '단순한 API'로만 취급할 수 없는 시대
Anthropic의 Claude Fable 5 액세스 제한 해제 사건을 통해 LLM이 단순한 기술 도구를 넘어 규제와 안보가 얽힌 인프라가 되었음을 분석합니다. 모델의 성능뿐만 아니라 정책적 변동성에 따른 가용성 리스크를 고려한 설계의 중요성을 강조합니다.
7월 1일1
헤드라인
Obsidian을 SSoT로 삼은 멀티 AI 에이전트 설계──채팅 뇌에서 오케스트레이션 뇌로
Obsidian을 단일 진실 공급원(SSoT)으로 활용하여 여러 AI 에이전트 간의 협업을 설계하는 멀티 에이전트 오케스트레이션 방식을 소개합니다. Markdown 파일을 메시지 큐처럼 사용하여 에이전트 간의 상태 관리와 데이터 교환을 구현하는 기술적 패턴을 다룹니다.
7월 1일0
Fable 5, 수출 규제 철회로 글로벌 재제공 및 업계 횡단 탈옥 채점 기준 가동
Anthropic이 수출 규제 철회에 따라 Fable 5 모델의 글로벌 재제공을 발표했습니다. 동시에 주요 빅테크 기업들과 협력하여 LLM 탈옥 심각도를 평가하는 공통 스코어링 프레임워크를 제안하며 보안 표준화를 추진합니다.
7월 1일0
【개인 개발】Vercel AI SDK × Multi-Agent로 미국 주식·가상화폐 포트폴리오를 분석하는 앱을 만들었다
Vercel AI SDK와 Multi-Agent 기술을 활용하여 미국 주식 및 가상화폐 포트폴리오를 통합 분석하는 'PortfolioX' 앱 개발 사례를 소개합니다. 실시간 시장 데이터와 5명의 AI 투자자 에이전트를 통해 다각적인 자산 진단을 제공합니다.
7월 1일1
헤드라인
【루프 엔지니어링】 프롬프트를 쓰는 시대에서 「루프를 쓰는」 시대로 ― 개념·구조·실천 정리
프롬프트를 직접 작성하는 단계를 넘어, 에이전트가 스스로 작업을 반복하도록 시스템을 설계하는 '루프 엔지니어링'의 개념과 구조를 정리합니다. 인간의 역할이 개별 프롬프트 작성자에서 루프 시스템 설계자로 변화함을 강조합니다.
7월 1일0
Claude.ai의 사용자 경험을 최적화하기 위한 3가지 핵심 개인화 설정 방법을 소개합니다. Instructions for Claude, Memory 기능, 그리고 시크릿 채팅 활용법을 통해 매번 반복되는 지시 없이도 맞춤형 답변을 얻는 방법을 안내합니다.
7월 1일0
AI에게 판단을 맡기는 현상을 '인지적 굴복'이 아닌 '인지 레이어의 이동' 관점에서 분석합니다. 기술이 신뢰할 수 있는 인프라가 되면 인간의 주의력은 저수준의 프로세스에서 고수준의 결과물로 이동한다는 통찰을 제시합니다.
7월 1일1
【AI 에이전트】 Claude Code vs Antigravity CLI! 하룻밤 사이에 200달러를 날리지 않기 위한 「자율 루프 제어」
자율형 AI 코딩 에이전트를 안전하게 운영하기 위한 라이프사이클 제어와 태스크 위임 개념을 다룹니다. 루프 내 '스텝(Tool call)'과 '턴(Turn)'의 차이를 명확히 하여 에이전트의 제어권을 관리하는 방법을 설명합니다.
7월 1일0
Liquid AI가 출시한 LFM2.5-230M은 추론 능력을 제한하는 대신 초경량 구조를 통해 에지 디바이스에서의 빠른 속도에 집중한 모델입니다. 합성곱(Convolution)과 Attention을 결합한 하이브리드 구조를 통해 스마트폰 CPU에서도 초당 200토큰 이상의 빠른 출력을 구현했습니다.
7월 1일1
헤드라인
AI 에이전트, 데모는 작동하는데 실전에서 가끔 실패하는 이유 — '출력'이 아닌 '경로'를 측정하는 에이전트 평가 실전 가이드
AI 에이전트가 데모와 달리 실전에서 실패하는 이유를 분석하고, 최종 답변뿐만 아니라 실행 과정인 '트래젝토리(trajectory)'를 측정하는 평가 가이드를 제공합니다. LLM-as-judge와 CI 통합을 통해 에이전트의 신뢰성을 확보하는 구체적인 방법을 다룹니다.
7월 1일0
헤드라인
【AI 에이전트 비교 실험】#06 AI는 자신의 결과물을 올바르게 평가할 수 있는가 「자기 평가 vs 인간 평가 격차 분석」
6개의 AI 코딩 에이전트를 대상으로 자기 평가와 인간 평가 사이의 격차를 분석한 실험 결과입니다. 에이전트의 메타인지 능력과 실제 구현 품질 사이의 상관관계를 실데이터를 통해 검증합니다.
