에이전트 | 서소영의 서재

Optimizing your website for generative AI features on Google Search

Google이 공식 공개한 생성형 AI 검색 최적화 가이드. AEO/GEO는 결국 SEO이며, llms.txt·청킹·AI 전용 리라이팅 같은 시중의 해킹은 효과가 없다는 입장을 명시한다.

이미지 한 장에서 5분 안에 3D 환경·오브젝트·사운드를 만들어내는 Claude 스킬셋. World Labs Marble, FAL Hunyuan 3D, ElevenLabs SFX를 8개의 원자 스킬로 오케스트레이션한다.

벡터 DB도 청킹도 없이, LLM이 문서의 계층적 트리 인덱스를 추론하며 탐색하는 Vectorless RAG 프레임워크. FinanceBench 98.7% 정확도를 달성했다.

UC San Diego/Cornell 연구팀이 현장 관찰 13명과 설문 99명으로 밝힌 결론: 전문 개발자는 바이브 코딩을 하지 않는다. 계획하고, 소단위로 위임하고, 모든 출력을 검증한다.

ARC Prize가 GPT-5.5와 Opus 4.7을 ARC-AGI-3으로 평가한 분석 보고서. 두 모델 모두 1% 미만의 점수를 기록했지만, 진짜 발견은 점수가 아니라 실패의 질적 차이에 있다.

Anthropic 공식 문서. Claude 최신 모델(Opus 4.7, Opus 4.6, Sonnet 4.6)의 프롬프트 엔지니어링 종합 가이드로, effort 매개변수 활용부터 에이전트 시스템 운영까지 실전 패턴을 정리한다.

에이전트 스킬 문서를 3계층 JSON 그래프(스케줄링·구조·논리)로 정규화하는 SSL 표현을 제안하고, 스킬 디스커버리와 리스크 평가에서 텍스트 기반 베이스라인을 유의미하게 이긴 논문.

코딩 에이전트는 생각보다 단순한 구조로 이루어져 있습니다.

에이전트의 정의는 놀라울 만큼 단순합니다.