llm-canary는 프롬프트 변경이나 모델 교체 시 발생하는 LLM 애플리케이션의 성능 저하를 CI 단계에서 검지하는 오픈소스 도구입니다. 정답 데이터 없이도 의미적 유사도 기반의 회귀 테스트와 에이전트 행동 로그에 대한 정책 검사를 지원합니다.

4. harness가 agent를 강하게 만들었다고는 말할 수 없다. 하지만 PR을 통해 agent work의 경계, 검증 결과, 재사용

harness를 활용한 에이전트 작업의 효과성 측정 및 벤치마크 구축 과정을 다룹니다. 에이전트가 즉각적으로 똑똑해지지는 않더라도, 작업 경계와 검증 결과, 실패 사례를 기록하여 향후 비교를 위한 초기 벤치마크를 형성하는 가치를 설명합니다.

【파괴적 변경】 MCP에서 '세션'이 사라진다! 7월 28일 신규 사양으로 인해 발생하는 문제와 지금 해야 할 준비 완전 가이드

2026년 7월 예정된 MCP(Model Context Protocol)의 대규모 사양 변경에 대해 설명합니다. 기존의 세션 기반 방식에서 스테이트리스(Stateless) 구조로 전환됨에 따라 발생하는 변화와 대응 방안을 다룹니다.

AI 에이전트의 작업을 어떻게 검품할 것인가──Trace, Eval, Pre-CI Review의 사고방식 제2회

AI 에이전트의 대량 작업 발생 시 발생하는 리뷰 부채 문제를 해결하기 위한 검품 전략을 다룹니다. Trace, Triage, Eval 등의 계층적 구조를 통해 인간의 리뷰 부담을 줄이고 에이전트의 작업 신뢰도를 높이는 방법론을 제시합니다.

AI 에이전트에게 전달할 사양서 작성법──거대한 요청을 깨뜨리지 않고 작게 전달하기 제1회

AI 에이전트에게 작업을 요청할 때 프롬프트 문장 자체보다 중요한 것은 명확한 사양(Specification)을 전달하는 방식입니다. 에이전트가 추측으로 인한 오류를 범하지 않도록 작업의 경계를 설정하고, 구현 전 판단 기준을 명확히 하는 사양서 작성법을 제안합니다.

ASD(자폐 스펙트럼 장애)의 특성과 AI 프롬프트 엔지니어링 원칙 사이의 놀라운 유사성을 분석합니다. 두 영역 모두 모호함을 배제하고 명확한 규칙과 수치를 사용하는 로우 컨텍스트(Low-context) 소통이 핵심임을 강조합니다.

Claude Code, Cursor 등 AI 코딩 에이전트를 단순 도구가 아닌 개발 공정의 일부로 통합하는 사고방식을 제안합니다. AI의 빠른 속도가 오류를 확산시키지 않도록 Plan, Work, Review, Compound의 4단계 공정 구축을 강조합니다.

이용자의 지갑을 망가뜨리지 않는 AI 플러그인 설계 ― 토큰 비용은 누구에게 귀속되는가

AI 플러그인 설계 시 발생하는 토큰 비용 귀속 문제와 이용자 이탈 방지를 위한 설계 전략을 다룹니다. 이용자에게 API 키를 요구할 것인지, 제작자가 비용을 부담할 것인지에 따른 장단점과 비용 통제 방안을 제시합니다.

Windows 생태계 내 혼란스러운 AI 관련 용어들을 사용자 기능, 하드웨어 요구 사항, 개발자 기반의 세 가지 관점으로 도식화하여 정리합니다. Copilot과 Copilot+ PC의 차이점 및 NPU의 역할을 명확히 구분합니다.

연재: AI에게 일자리를 빼앗길 불안에서 시작하는 하네스(Harness) 작성 입문 제3회 - AI에게 코드를 쓰게 하는 것만으로는 부족한 이유

AI 코딩 에이전트의 코드 생성 능력을 넘어, 이를 실제 업무 성과로 연결하기 위한 '운용(Operation)' 관점의 중요성을 다룹니다. 검증, 로그, 승인, 재현성이라는 4가지 핵심 요소를 통해 AI를 안전하게 제어하는 '하네스(Harness)'의 개념을 소개합니다.

AI 에이전트를 업무 환경에 안전하게 도입하기 위한 4가지 핵심 경계(기억, 세션, 실행 환경, 감사)를 다룹니다. OpenAI의 메모리 업데이트와 GitHub의 샌드박스 공개 사례를 통해 구현 레벨에서의 보안 및 관리 전략을 제시합니다.

AI 에이전트 도입, 진정한 성숙도는 어디인가? 엔지니어가 알아야 할 5단계 모델과 구현의 현실

AI 에이전트 도입의 성숙도를 5단계 모델로 정의하고, 각 단계별 아키텍처 차이와 엔지니어링 요구사항을 분석합니다. 단순 어시스턴트 활용부터 도구 호출 및 자율 실행 단계까지의 구현 방식과 리스크 관리 방안을 다룹니다.

GitHub Copilot의 과금 체계 변화에 따라 AI 에이전트 운영 시 토큰 비용 관리가 중요해졌습니다. 본 기사는 입력, 출력, 모델 선택, 컨텍스트 관리를 통한 효율적인 토큰 절감 기법을 제안합니다.

OpenClaw로 「AI 경영 OS」를 구축해 보았다: 9개 에이전트의 설정 방법과 경영 효과 【2026년】

Claude Code를 기반으로 9개의 전문 AI 에이전트를 구성하여 경영 자동화 프레임워크인 OpenClaw를 구축하는 방법을 소개합니다. 각 에이전트의 역할 정의부터 스킬 구현, 자율 동작을 위한 훅 설정까지 엔지니어 관점의 상세 구현 과정을 다룹니다.

고전 어드벤처 게임 Zork I의 시나리오 데이터를 Python 기반의 Z-machine인 xyppy를 활용해 실시간으로 일본어 번역하며 플레이하는 과정을 다룹니다. GoogleTrans 라이브러리를 사용하여 텍스트를 번역하고, 캐싱 및 호출 간격 조절을 통해 안정적인 번역 환경을 구축하는 방법을 소개합니다.

Meta, 자사 앱 내 AI 생성 '뉴스 형식 기사' 배포 논란에 대응하여 기능 철회

Meta AI가 자사 앱의 'For You' 피드에 주제, 이미지, 본문 전체를 AI로 자동 생성한 뉴스 형식 기사를 제공했던 기능이 논란 끝에 철회됩니다. 이 기능은 사용자 콘텐츠가 아닌 운영자가 대량으로 가짜 뉴스 형태의 콘텐츠를 생산할 수 있게 했다는 점에서 문제가 되었습니다.