🚀 Antigravity 2.0 초보자를 위한 10가지 철칙 — Google의 멀티 에이전트 기반 활용하기

Google의 새로운 멀티 에이전트 오케스트레이션 플랫폼인 Antigravity 2.0의 활용 가이드입니다. 초보자를 위한 모드 선택법, Planning 모드 활용, 직접 코멘트 방식, 에이전트 간 작업 영역 분리 등 실전 운영 철칙을 다룹니다.

OpenAI의 Function Calling을 활용하여 도구 호출 메커니즘을 수행하는 대화형 에이전트 구축 과정을 다룹니다. LLM의 한계를 이해하고, 에이전트 설계 시 도구 호출과 상태 관리(State Management)의 중요성을 강조합니다.

AI 학습 과정을 동양의 연단술에 비유하며, 서버 구축부터 드라이버 설치까지의 기술적 난관을 에세이 형식으로 풀어낸 글입니다. Ubuntu 환경에서 NVIDIA 드라이버와 커널 호환성 문제, Docker 설정 등 실무적인 하드웨어/소프트웨어 세팅 경험을 다룹니다.

AI 에이전트 사고의 초동 대응이 늦어지는 팀을 위한 30분 인시던트 런북 (Runbook)

AI 에이전트를 실무 환경에서 운영할 때 발생하는 이상 세션 및 자동화 폭주 사고에 대응하기 위한 30분 인시던트 런북을 제안합니다. OpenAI, GitHub, Anthropic의 최신 동향을 바탕으로 사고 확산 방지를 위한 세션 조사 및 출력 관리 전략을 다룹니다.

OpenAI의 Codex-ChatGPT 통합, Meta의 고가 에이전트 Hatch, Google의 Gemma 4 12B 출시 등 주요 AI 기술 동향을 다룹니다. 또한 Nvidia의 휴머노이드 로봇 협력과 Apple의 Google Gemini 도입 계획 등 하드웨어와 소프트웨어의 융합 사례를 요약합니다.

AI 에이전트의 효율적인 기억 관리를 위해 정보를 가설, 확정, 실동의 3단계 티어로 나누는 '기억 티어링' 방식을 제안합니다. 참조 빈도와 TTL(Time To Live)을 활용해 정보를 승격하거나 강등함으로써 비용을 절감하고 데이터 신뢰도를 유지합니다.

Copilot Studio를 활용한 업무 효율화에 대하여

Microsoft Copilot Studio를 활용하여 노코드/로코드로 업무 효율화 에이전트를 구축하는 방법을 소개합니다. SharePoint Online을 지식 베이스로 연동하여 사내 문의 대응과 업무 프로세스 자동화를 구현하는 과정을 다룹니다.

【Build 2026 속보】 Microsoft Foundry를 모델, 에이전트, 도구, 지식, 메모리, 평가, 가드레일, 모니터링, 배포를

Microsoft Build 2026에서 발표된 Microsoft Foundry는 에이전트 개발을 프로토타입 단계에서 운영 단계로 격상시키기 위한 통합 플랫폼입니다. 모델, 도구, 메모리, 평가, 가드레일 등을 아우르는 생태계를 구축하여 에이전트의 구축, 배포, 운영 전 과정을 지원합니다.

FX 자동 매매를 단순 매매 봇이 아닌, 시장 상태에 따라 전략을 전환하는 운용 시스템으로 설계하는 방법을 다룹니다. 시장 분류, 전략 선택, 리스크 제어 및 데이터 로그 축적을 통해 재량 판단을 최소화하고 지속적인 개선이 가능한 구조를 제안합니다.

numpy 라이브러리를 활용하여 외부 벡터 데이터베이스 없이 간이 벡터 검색 엔진을 구축하는 실전 RAG 구현 과정을 다룹니다. 텍스트 청킹, 임베딩, 코사인 유사도 계산을 통해 질문과 가장 유사한 문맥을 찾아내는 원리를 학습합니다.

【Google AI Threat Defense】AI를 이용한 공격에 AI로 대응한다. AI 보안 통합 플랫폼이란 무엇인가

Google이 발표한 Google AI Threat Defense는 AI를 활용한 고속 사이버 공격에 대응하기 위한 통합 보안 플랫폼입니다. Gemini, Wiz, Mandiant 등을 결합하여 스캔부터 코드 복구까지 엔드 투 엔드 보안 워크플로우를 제공합니다.

【2026년】AI 에이전트 설계 용어집｜Prompt・Context・Harness 및 주변 용어

AI 에이전트 설계를 위한 핵심 엔지니어링 개념인 Prompt, Context, Harness의 정의와 관계를 정리한 용어집입니다. 에이전트의 성능을 결정하는 세 가지 계층적 요소와 관련 기술 용어들을 상세히 다룹니다.

AI가 작성한 코드, 동작은 하지만 '뭔가 어긋나는' 이유 — Spec-Driven Development(仕様駆動開発)로 AI를 '설계도대로'

AI 코딩 시 발생하는 모호함과 설계 불일치 문제를 해결하기 위해 '사양 주도 개발(Spec-Driven Development)' 방식을 제안합니다. 단순한 프롬프트 전달(Vibe Coding)의 한계를 넘어, 구조화된 사양을 설계도로 활용하여 코드의 일관성과 유지보수성을 높이는 전략을 다룹니다.