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41개의 기록을 최신순으로 정리했습니다.
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- Codex 하나로 돌아온 뒤, 하네스를 또 만들었다새 도구를 따라 Codex와 Hermes를 나눠 쓰고 Drig 자동화 그래프까지 만들었다가, 다시 단일 도구로 돌아온 개발 회고입니다.
- OpenCode 멀티 에이전트, 토큰이 먼저 녹았다OpenCode로 멀티 에이전트 하네스를 굴리다가, 본 개발보다 토큰 비용이 먼저 커져 멈춘 AI 코딩 실패기입니다.
- Hermes, Grok Bot, Buzz: 같은 AI 에이전트로 비교하면 놓치는 것Hermes, Grok Bot, Buzz를 초기 사용 경험과 공식 자료를 바탕으로 비교했습니다. 범용 자동화, 클라우드 컴퓨터 사용, 영업 아웃리치라는 서로 다른 역할을 기준으로 정리합니다.
- 소프트웨어의 종말이 찾아오고 있나AI 에이전트와 최근 프로젝트를 진행하며, 코드 작성보다 책임과 검증이 더 중요한 일이 되어가는 과정을 돌아봅니다.
- 샌드박스가 깨진 뒤, Luthn은 무엇을 막아야 하나AI 에이전트가 격리 환경을 넘어선 사건을 계기로, Luthn에 적용된 메모리·민감정보·권한 경계를 실제 저장소와 테스트 기준으로 점검했습니다.
- 보안은 데이터를 감추는 일이 아니라, 권한을 설계하는 일이었다민감한 AI 접근을 제한된 요청·안전한 projection·명시적 승인·만료·실패 테스트로 설계하며 얻은 개발 회고입니다.
- Dograh, 내 서버에서 직접 운영하는 오픈소스 음성 에이전트Dograh의 셀프호스팅 음성 에이전트 스택과 통제권의 의미, 도입 전에 확인해야 할 운영 조건을 공식 자료 중심으로 정리합니다.
- 한국 AI, 반도체 다음을 만들 수 있을까?Motif 3, K-EXAONE 2.0, A.X K2, Solar Open 2를 비교하며 한국 AI가 벤치마크를 넘어 산업으로 갈 조건을 살펴봅니다.
- SpaceX 품에 안긴 Cursor, 개발자의 선택권은 남을까Cursor가 SpaceX의 컴퓨팅 자원을 얻게 됐습니다. 더 강한 작업 환경과 모델·비용·데이터·운영 선택권을 함께 지킬 수 있는지가 다음 관전 포인트입니다.
- OpenAI는 데이터를 보관하지 않고 안전성을 살필 수 있을까Private Safety Processing은 적격 Zero Data Retention 환경에서 여러 상호작용의 오용 패턴을 찾으려는 OpenAI의 초기 프리뷰입니다.
- Higgsfield는 AI 영상 도구를 넘어 제작 스튜디오가 될까카메라 제어형 AI 영상 생성에서 Supercomputer와 Apps까지 확장한 Higgsfield의 문제의식, 최근 뉴스, 비용, 시장성과 한계를 살펴봅니다.
- 에이전트의 기억은 많을수록 좋아지지 않는다연구와 Luthn의 제한된 recall 설계를 바탕으로 에이전트 기억이 신뢰성·탐색 다양성·컨텍스트 비용 사이에서 만드는 trade-off를 설명합니다.
- Stripe의 OpenRouter 인수 보도, 모델 라우팅이 AI 인프라가 되는 순간Stripe의 OpenRouter 인수 보도는 모델 선택·사용량 추적·AI 청구가 하나의 인프라 계층으로 묶이는 흐름을 보여줍니다.
- Grok 4.6의 질주, Cursor는 어디까지 바뀔까SpaceX의 Cursor 인수와 Grok 4.6 공식 발표를 바탕으로 Cursor가 코드 편집기를 넘어 AI 에이전트 작업장으로 변화할 가능성과 한계를 살펴봅니다.
- 개발 자동화를 그만두고, 다시 개발의 재미로 돌아온 이유Drig를 모든 개발 단계를 맡는 그래프에서 제한된 기획·증거·QA·배포 경계로 좁히고 Codex와 직접 협업하게 된 프로젝트 회고입니다.
- 오픈 웨이트 모델은 어디까지 실무에 들어왔나오픈 웨이트 모델은 로컬 에이전트와 작업별 AI 스택을 직접 설계하는 실무 선택지가 되고 있습니다. Meta Muse Glimmer와 DeepSeek V4 Flash 사례로 가능성과 한계를 살펴봅니다.
- Lovable: 아이디어를 웹앱으로 바꾸는 AI 공동창업자코드를 모르는 창업자와 팀이 자연어로 웹앱을 만들고 배포하는 Lovable의 강점, 비용, 시장성, 한계를 살펴봅니다.
- Claude의 워터마크가 드러낸 AI 생태계의 두 방향Anthropic의 보이지 않는 워터마크와 계정 경계가 통제되는 AI 서비스와 들여다볼 수 있는 개발자 도구의 차이를 보여줍니다.
- 에이전트의 장기기억은 저장보다 감사가 어렵다장기기억은 저장과 검색만의 문제가 아니라 유효성·관계·출처·접근·사용 이력을 감사할 수 있어야 한다는 점을 연구와 Luthn 사례로 살펴봅니다.
- 한국에서 바이브코딩으로 시작된 폐해들바이브코딩이 낮춘 개발 장벽 뒤에서 운영·보안·책임의 비용이 누구에게 넘어가는지, 한국 시장의 과열된 기대를 중심으로 짚어봅니다.
- Needle 2가 보여준 ‘어디에나 들어가는’ 특화 LLM의 가능성Needle 2를 통해 작은 온디바이스 모델에서는 도착할 기기, 도구 계약, 신뢰도 기준, 상위 경로까지 모델 설계의 일부가 된다는 점을 살펴봅니다.
- 에이전트 도구 호출이 특허 지형에 들어오면Mistral의 코드 구현 도구 호출 미국 특허가 에이전트 개발자에게 더 구체적인 질문을 던졌습니다. 도구 호출의 일반적인 개념과 특허 청구항에 가까운 런타임 구현을 어떻게 구분할지 정리합니다.
- Meta의 Muse Glimmer, 로컬 에이전트를 위한 30B 선택Meta의 Muse Glimmer는 로컬 에이전트 실행을 구체적인 하드웨어 선택으로 만들지만, 메모리·런타임·개인정보 경계는 여전히 주변 시스템이 결정합니다.
- 출시를 늦추는 AI 모델, 이제 안전 평가가 일정표를 바꾼다최근 사이버 평가를 계기로 격리·모니터링·출시 게이트가 프런티어 모델 개발의 일부가 되는 이유를 살펴봅니다.
- 에이전트에게 필요한 건 계정이 아니라 신원이다AI 에이전트가 사람을 대신해 행동할수록 계정 발급보다 위임된 권한과 행동의 증명이 중요한 이유를 정리합니다.
- 에이전트 메모리에는 검색보다 권한 모델이 먼저다Luthn을 개발하며 owner 격리·safe projection·보호 정보 접근 흐름과 검색 튜닝 전에 실행해야 할 테스트를 정리했습니다.
- 브라우저는 이제 사람만 쓰는 도구가 아니다Playwright, Computer Use, Browser Use, Cloudflare Browser Run을 비교하며 AI 에이전트 시대에 브라우저가 실행 환경으로 바뀌는 이유를 살펴봅니다.
- 에이전트 평가에서 빠진 변수, 하네스Harness-Bench 연구를 바탕으로 컨텍스트·도구·권한·복구·검증을 제공하는 실행 구성이 에이전트 성능에 미치는 영향을 정리합니다.
- 로컬 LLM 에이전트는 장기기억을 감사해야 한다작은 오픈 웨이트 모델을 개인 장비에서 돌릴수록 에이전트의 장기기억을 분류·검증·감사하는 설계가 중요해지는 이유를 정리합니다.
- AI 슬롭이 많아질수록 중요한 것은 더 좋은 구분이다AI가 만든 대량 콘텐츠가 정보의 신호대잡음비를 바꾸는 방식과, 기술 커뮤니티와 개발자가 사실과 해석을 구분해야 하는 이유를 살펴봅니다.
- Codex 업데이트는 모델보다 작업 환경을 먼저 바꾸고 있습니다최근 OpenAI의 Codex 업데이트를 GPT-5.6 제공 범위, 브라우저 디버깅, 원격 작업, 재사용 가능한 워크플로 관점에서 정리합니다.
- AI 에이전트 권한 승인에서 사람이 놓치는 것4만 회 이상 진행된 실험을 바탕으로 익숙한 명령어, 승인 피로, 휴먼 인 더 루프 통제가 코딩 에이전트에 충분하지 않은 이유를 정리합니다.
- Codex 모델 하나에게 모든 일을 맡기지 않는 법에이전트를 많이 늘리는 대신 기획·구현·리뷰·QA를 책임·모델 경로·증거·권한으로 나눠본 프로젝트 기록입니다.
- 구글의 거대한 생태계는 AI 성장 엔진이 될 수 있을까구글은 누구보다 큰 AI 생태계를 갖고 있습니다. 문제는 그 생태계가 OpenAI와 Anthropic이 만든 집중력과 시장의 추진력까지 만들어낼 수 있느냐는 데 있습니다.
- GLM-5.2가 보여준 오픈 웨이트 AI의 안전 격차GLM-5.2의 성능 추격과 독립 평가에서 드러난 오픈 웨이트 모델의 안전장치·검증·배포 문제를 정리합니다.
- AI 에이전트의 행동은 외부 감사 로그에 남아야 한다AI 에이전트가 실제 시스템에 접근하는 시대에 필요한 외부 감사 로그, 권한 경계, 실시간 탐지의 기본 원칙을 정리했습니다.
- AI 에이전트의 문제는 똑똑함이 아니라 권한 설계다최근 사이버보안 평가 사건은 에이전트의 안전성이 프롬프트나 모델 성능보다 권한 경계와 실행 환경에 달려 있음을 보여줍니다.
- EU AI Act 이후, AI 규제는 어떻게 퍼질까EU AI Act의 시행 변화와 미국·한국의 대응 전망, EU 대상 AI 서비스 배포를 준비하는 개발자 체크리스트를 정리했습니다.
- 오픈소스라는 이름은 타인의 데이터를 허락하지 않는다K-skill과 블루리본 논란을 통해 오픈소스 라이선스와 외부 데이터 사용 권한의 차이, 바이브 코딩 시대의 개발 책임을 살펴봅니다.
- GPT-5.6 Luna 가격 80% 인하, OpenAI가 준비하는 다음 단계OpenAI가 GPT-5.6 Luna와 Terra의 API 가격을 낮췄습니다. 달라진 가격과 개발자들의 반응, 그리고 이 변화가 향하는 곳에 대한 생각을 정리했습니다.
- AI를 더 편하게 쓰기 위한 도구를 만들며실제 작업 흐름에 AI를 맞추기 위해 제한된 맥락, 명시적 권한, 검토 가능한 결과를 중심으로 도구를 만들어가는 기록입니다.
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