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#AI
2026-10 4편
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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
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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
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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
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작업자와 도구의 분리
연재 1편. 업무가 여러 제품에 걸치면서 범용 에이전트가 작업자가 되고 제품은 그 도구가 됩니다. 전문 소프트웨어가 내놓을 것과 남는 가치를 다룹니다
2026-09 1편
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ego-browser와 Aside는 다르게 실패한다
ego-browser는 에이전트 탭을 따로 두고 Aside는 사용자의 실제 탭을 씁니다. ego는 빗나간 클릭에도 성공을 반환했고 Aside는 오류로 멈췄습니다
2026-05 11편
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잠재상태로서의 요구사항
요구사항의 실체는 문장이 아니라 잠재 상태이고 자연어는 그 관측값이다. 이 관점에서 EARS, 스펙 기반 개발, 하네스, 에이전트가 질문할 시점을 다룬다
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스킬과 하네스
스킬은 어떻게 행동할지를 압축하고, 하네스는 그 행동이 목표에 가까워졌는지 판단하는 구조를 짠다. 그런데도 구현에서 둘이 서로를 품는 이유
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환경으로서의 하네스
벡터 DB에 경험을 수천 건 채워도 에이전트는 달라지지 않는다. 무엇을 바꿀지, 성공을 어떻게 판별할지, 실패하면 어디까지 되돌릴지 정하는 하네스가 필요하다
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적응으로서의 기억
장기 실행 에이전트에서 메모리가 working·episodic·semantic·procedural로 나뉘고 RAG 저장소에서 정책 적응의 기반이 된 이유
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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
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데이터베이스에서 AI까지 떠맡아야 할까
Oracle 23ai · EDB AIDB · PostgresML · Timescale pgai · pg_aidb — 다섯 시스템 비교와 추상화 경계 논의
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autocorrect.zsh — 167줄짜리 명령어 자동 정정 zsh 스크립트
Gemini Flash structured output + zsh preexec/precmd 훅 — 실패한 명령어를 그 자리에서 정정합니다
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NVIDIA NIM API — GLM·Kimi·Nemotron·Gemma 4 무료 추론
build.nvidia.com의 오픈소스 모델 100개 이상을 무료로 쓰는 OpenAI 호환 API. 최대 40 RPM, Claude Code·Cursor 연결법
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초간단 벤치마크로 본 OpenAI 모델 10종
OpenAI 모델 10종을 추론 문제 3종으로 30회씩 실험했다. gpt-5-nano minimal은 4.4%, o1은 47.8%로 gpt-4o보다 낮았다
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GitHub Models Inference API — 무료 모델 추론 실험
GitHub 개인 액세스 토큰과 OpenAI SDK로 GitHub Models의 GPT-4.1, DeepSeek R1 등을 무료로 호출하는 방법과 사용 한도
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GPT-5 Responses API 웹 검색 도구 실험
GPT-5 Responses API의 웹 검색은 gpt-5에서 동작했고 gpt-5-chat-latest에서는 400 오류가 났다. 파라미터별 관찰도 정리했다
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