从"玩具"到"教材"：一个500行AI框架的自我修养
500행 코드의 Minimalist 설계를 통한 Agent 동작 원리 가시화
Show GN: NotionTalk | 카카오톡에서 바로 사용하는 Notion 편집/조회 도구(MCP)
카카오톡 환경 내 Notion 데이터 제어를 위한 MCP 기반 에이전트 구현
OpenRouter 기반 Nvidia Nemotron 모델을 활용한 Tool-calling Agent 구현
Running Nvidia Nemotron on LangChain via OpenRouter
AWS News Blog
MTTR 75% 절감, AWS Frontier Agent가 바꾸는 운영 자동화
AWS Weekly Roundup: AWS DevOps Agent & Security Agent GA, Product Lifecycle updates, and more (April 6, 2026)
LLM-Wiki - LLM을 활용하여 개인 지식저장소 구축 하기
RAG의 한계를 넘어 파일 시스템 기반 LLM Wiki로 구축한 개인 지식 베이스
순차 처리 5분에서 45초로, LangGraph 기반 병렬 리서치 에이전트 설계
Building a multi-source autonomous research agent with LangGraph, ThreadPoolExecutor and Ollama
npm 패키지 실수로 Claude Code 소스코드 1,700개 파일 유출됨
Undercover mode, decoy tools, and a 3,167-line function: inside Claude Code's leaked source
Dictionary-based dispatch로 14개 도구까지 스케일링하는 Agent 툴 디스패치 시스템 구축함
Tool Dispatch: A Dictionary Replaces a Switch Statement and Scales to 14 Tools
Qwen3.6-Plus, Terminal-Bench 2.0에서 Claude Opus 4.5를 2.3%p 차이로 능가함
Qwen3.6-Plus API: ชนะ Claude บน Terminal Benchmarks
AI 에이전트가 채팅봇처럼 들리는 문제를 SOUL.md 파일로 구체적 행동 규칙을 정의하여 해결한다
SOUL.md Deep Dive: Designing Your AI Agent's Personality
매번 처음부터 시작하는 AI 문제, AEP로 실제 작동 방식 기억하기
You keep repeating yourself to AI every day. We tried to fix that.
개발자가 기존 AI coding agent의 내장 제약 문제를 해결하는 완전히 커스터마이징 가능한 Jean2 에이전트를 구축했다
Building a LEGO-like remote Agent - Jean2
Show GN: civStation – Civilization VI를 전략 수준에서 제어하는 computer-use VLM 기반 에이전트(Human in the...
civStation이 computer-use VLM 기반 에이전트로 Civilization VI의 전략적 의사결정을 자연어 명령으로 실시간 제어한다
개발자가 AI 어시스턴트의 잘못된 기억으로 인한 빌드 실패 문제를 해결하기 위해 메모리 거버넌스 도구를 구축했다
My AI remembered the wrong thing and broke my build. So I built memory governance.
Bitwarden이 OneCLI와 통합하여 AI 에이전트가 평문 비밀번호를 절대 메모리에 저장하지 않고 네트워크 레이어에서 안전하게 주입받을 수 있는 인가 흐름을 제공한다
Bitwarden Integrates with OneCLI Agent Vault
개인 AI 어시스턴트의 본질을 515줄의 파이썬 코드로 드러내는 epsiclaw 프로젝트
epsiclaw: The Karpathy treatment for OpenClaw - 515 lines of Python
Notion MCP를 활용한 에이전트로 SEV1/SEV2 인시던트 감지 시 전쟁실 페이지를 자동 생성
I Built an Agent That Assembles Incident War Rooms in Notion Through MCP
OpenClaw가 Skills 시스템을 도입해 AI 에이전트에 외부 도구 연동 능력을 모듈 단위로 동적 추가
OpenClaw Skills: Teaching Your AI Agent New Abilities
LLM 기반 에이전트 개발 팀이 Prompt Engineering에서 Harness Engineering으로 전환해 프로덕션 환경에서 80%의 성공률을 검증 가능한 신뢰성으로 전환
Beyond the Prompt: Why "Harness Engineering" is the Real Successor to Prompt Engineering
에이전트 시스템이 인증·승인, HITL 루핑, 명시적 실패 처리, 프롬프트 주입 방어를 통해 프로덕션 규모의 확장 가능한 설계 구현
Scalable Design of Agent