에이전트

토큰을 많이 태울수록 좋다는 시대가 저물고, 모델의 능력을 전력으로 나눈 ‘와트당 지능’이 새 잣대로 떠올랐다. 로컬 모델로 무게중심이 옮겨가는 흐름과, 막상 에이전트 루프에 끼워 넣을 때 만나는 세 개의 벽, 그리고 실제 도입 경로를 정리한다.

Anthropic이 Claude Code에 출시한 동적 워크플로우 해설. Claude가 작업마다 즉석에서 JS 하니스를 작성해 서브에이전트를 spawn·조율한다. 단일 컨텍스트의 3대 실패 모드를 우회하는 6가지 합성 가능한 패턴과 10가지 활용 사례를 카탈로그로 정리한다.

5월 마지막 주, 다섯 통의 토큰 청구서가 같은 분기에 도착했다. 에이전트 FOMO와 토큰 맥싱이 흔들리는 자리에서, 그 다음으로 가는 네 단의 사다리를 그린다.

한 사람이 자기 자신을 위해 22개의 AI 코딩 에이전트 구독을 운영하며 14개의 도구와 6종의 Rust 클린룸 재구현을 짓고 있다. 그는 2025년 1월 NVIDIA 시총 6,000억 달러를 떨어뜨린 12,000단어 글의 저자이기도 하다.

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.