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#Agent

2026-10 4편

  1. 에이전트 시대, 전문 소프트웨어 공급자가 고를 수 있는 범위

    연재 4편. 에이전트 기능을 전용 에이전트 안에 묶을지, 어떤 작업자든 쓸 수 있는 도구와 업무 자산으로 내놓을지가 공급자가 팔 수 있는 범위를 가릅니다

    AI·Agent #39

  2. 씨앗과 발아: 현장에서 진화하는 소프트웨어

    연재 3편. 사람과 에이전트가 제품을 고객 현장에 맞추는 일, 제품이 실행 중 환경 차이에 대응하는 구조, 현장 경험을 다음 버전에 돌려주는 방법

    AI·Agent #38

  3. 모든 조직은 에이전트 실행환경을 가져야 한다

    연재 2편. 분리망 조직도 결국 업무용 PC에 범용 에이전트 런타임을 두게 되는 이유와, 이를 조직의 모델과 도구에 연결하는 방법

    AI·Agent #37

  4. 작업자와 도구의 분리

    연재 1편. 업무가 여러 제품에 걸치면서 범용 에이전트가 작업자가 되고 제품은 그 도구가 됩니다. 전문 소프트웨어가 내놓을 것과 남는 가치를 다룹니다

    AI·Agent #36

2026-09 2편

  1. tgrep·CodeGraph·Mantic·ripwire는 ripgrep을 대신할 수 있나

    저장소 8개에서 측정해 보니 tgrep은 쿼리, CodeGraph는 언어 커버리지, Mantic은 파일 이름, ripwire는 질문 방식이 성패를 갈랐습니다

    AI·Agent #35

  2. ego-browser와 Aside는 다르게 실패한다

    ego-browser는 에이전트 탭을 따로 두고 Aside는 사용자의 실제 탭을 씁니다. ego는 빗나간 클릭에도 성공을 반환했고 Aside는 오류로 멈췄습니다

    AI·Agent #34

2026-05 5편

  1. 잠재상태로서의 요구사항

    요구사항의 실체는 문장이 아니라 잠재 상태이고 자연어는 그 관측값이다. 이 관점에서 EARS, 스펙 기반 개발, 하네스, 에이전트가 질문할 시점을 다룬다

    AI·Agent #30

  2. 스킬과 하네스

    스킬은 어떻게 행동할지를 압축하고, 하네스는 그 행동이 목표에 가까워졌는지 판단하는 구조를 짠다. 그런데도 구현에서 둘이 서로를 품는 이유

    AI·Agent #29

  3. 환경으로서의 하네스

    벡터 DB에 경험을 수천 건 채워도 에이전트는 달라지지 않는다. 무엇을 바꿀지, 성공을 어떻게 판별할지, 실패하면 어디까지 되돌릴지 정하는 하네스가 필요하다

    AI·Agent #28

  4. 적응으로서의 기억

    장기 실행 에이전트에서 메모리가 working·episodic·semantic·procedural로 나뉘고 RAG 저장소에서 정책 적응의 기반이 된 이유

    AI·Agent #27

  5. Weights, Prompts, Codes as Parameters

    에이전트 문제를 넓은 의미의 POMDP로 보면 가중치, 프롬프트, 코드는 한 정책 공간의 서로 다른 층위 파라미터다. 세 층위가 이 순서로 열린 이유도 다룬다

    AI·Agent #26

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