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개념의 뼈대, 발전의 과정, 날짜가 박힌 사건 기록. 아래 목록은 발행 글만 싣는다.
AI가 조사·작성한 초안이며 사람의 감수를 주장하지 않는다.
실린 글 36편 · 개념 12 · 과정 3 · 기록 21
개념 뼈대12편
주제를 관통하는 개념의 뼈대 글이다. 사건 기록을 읽기 전에 여기를 먼저 읽는다.
AI 평가: 무엇을 어떻게 측정할 것인가
벤치마크의 역할과 한계, GSM8K와 SWE-bench의 평가 사례를 살펴보고 점수를 비교할 때 확인해야 할 조건을 정리한다.
AI의 기억과 컨텍스트
언어모델의 파라미터, 컨텍스트, 외부 저장소가 각각 어떤 역할을 하는지 살펴보고 긴 입력과 에이전트 메모리의 한계를 정리한다.
ChatGPT dots 활용 사례: 조사·초안·주간 보고를 맡기는 방법
공개 사용기의 쇼핑·여행·업무 정리 사례를 살펴보고, 실행하지 않은 가상 프롬프트 세 개로 자료 범위와 권한, 완료 증거, 후속 판단을 구체화한다.
ChatGPT dots: 목표와 권한을 정해 지속 업무 맡기기
ChatGPT dots의 지원 범위와 세 종류의 연결, 클라우드·개인 컴퓨터, 로그인·승인·예약·중단을 공개 문서로 확인하고, 가상 프롬프트와 도해로 지속 업무를 맡기는 방법을 살펴본다.
Hindsight: 에이전트 기억을 저장하고 찾고 활용하기
Hindsight는 에이전트가 세션을 넘어 기억을 활용하도록 정보를 구조화하는 오픈소스 기억 시스템이다. 네 가지 기억 종류와 저장·검색·추론, RAG와의 역할 분담을 살펴보고, 실행하지 않은 세 가지 사용 예시와 다른 기억 기술과의 비교를 개념도·논문 그림과 함께 설명한다.
검색 증강 생성(RAG)의 구조와 한계
외부 문서를 검색해 답변 생성에 활용하는 RAG의 구조와 원 논문의 실험 결과를 살펴보고, 검색과 긴 컨텍스트를 함께 활용할 때의 주의점을 정리한다.
검토 게이트와 병합: 기록에서 머지 큐까지
이슈와 명세, 결정 기록, 설계 검토, 풀 리퀘스트, 보호 브랜치, 머지 큐와 머지 트레인까지, 병합 전에 필요한 기록과 검토 절차를 살펴본다.
도메인 경계와 영향 범위 CI: 작은 변경을 작게 검증하기
업무 단위로 도메인을 나누고, 바뀐 곳과 그에 의존하는 부분만 골라 테스트하며, 경로 필터로 건너뛴 테스트가 병합을 막는 함정을 피하는 검증 방법을 살펴본다.
언어모델의 추론
중간 풀이를 제시하는 chain-of-thought와 도구 사용을 결합한 ReAct를 살펴보고, 실험에서 확인한 추론 능력과 아직 설명하지 못한 부분을 구분한다.
에이전트와 도구 사용
추론과 행동을 번갈아 수행하는 ReAct, 도구 사용을 학습하는 Toolformer, Anthropic이 정리한 구현 방식을 통해 에이전트의 구조를 살펴본다.
역할별 혼합 모델: 에이전트 팀의 비용과 품질 설계
역할마다 다른 모델을 배정하고, 토큰 사용량과 단가로 비용을 계산하며, 실제 과제에 맞춘 평가로 품질을 확인하는 방법을 살펴본다.
예약 실행 코딩 에이전트: 스모크 테스트와 머지 큐를 통한 병합
코딩 에이전트의 야간 작업을 예약하고, 격리된 환경에서 실행한 뒤, 스모크 테스트와 사람의 검토를 거쳐 머지 큐로 병합하는 절차를 살펴본다.
발전 과정3편
한 주제가 시간 속에서 어떻게 바뀌었는지 따라가는 발전 과정 에세이다.
AI 기억의 발전: Transformer에서 에이전트 메모리까지
2017년 Transformer, 2020년 RAG, 2023년 긴 입력과 에이전트 기억 연구, 2025년 A-MEM을 통해 AI가 정보를 저장하고 활용하는 방식의 변화를 살펴본다.
AI 평가의 발전: 벤치마크에서 실제 개발 과제까지
정해진 문제를 푸는 벤치마크, chain-of-thought와 ReAct의 평가, 2023년 SWE-bench를 통해 평가 대상이 어떻게 넓어졌는지 살펴본다.
에이전트 연구의 발전: ReAct에서 실무 적용까지
2022년 ReAct, 2023년 Toolformer와 Generative Agents, 2024년 Anthropic의 글을 통해 도구 사용·학습·기억·자율성에 관한 논의가 어떻게 발전했는지 살펴본다.
사건 기록21편
날짜가 박힌 사건의 기록이다. 사건일과 발행일·원문 대조일을 분리해 적는다.
Anthropic OSS Scanner: 무료 AI 보안 보고서를 받는 유지관리자의 실무 안내
무료 신청형 OSS Scanner의 등록·빌드·보고서 수신 경로를 확인하고, 오픈소스 유지관리팀의 재현·패치 검토·중단·복구 절차를 정리합니다.
Google Gemini agent로 반복 업무 맡기기: 주간보고·미팅 준비와 승인 경계
2026년 10월 8일 발표한 Gemini agent의 모델 선택·도구·스킬·기억을 구분하고 주간보고와 미팅 준비를 자료 조회부터 승인·복구까지 시험하는 한국어 실무 가이드입니다.
Claude Haiku 5.5, 한국어 반복 업무의 비용과 분류 품질 확인하기
100K 가격 구간과 새 토크나이저, effort 설정을 확인하고 공식·독립 벤치마크의 차이를 비교합니다. 한국어 분류와 숫자 추출을 검증할 표본·정답표·검수·비용 기준도 제안합니다.
GPT-6 Intelligent UI로 한국어 정산 도구 만들기: Chat 탭과 검수 절차
GPT-6 Intelligent UI의 Chat 탭 제공 범위와 44% 첫 답변 시작 지표를 구분하고 가상 회식 정산 예제로 입력 규칙·화면 요청·금액 검수 방법을 살펴봅니다.
Rasp 영업 자동화 사례 읽기: 리드 분류부터 CRM 기록과 실패 복구까지
OpenRouter의 Rasp 사례를 검토하고 리드 분류·미팅 준비·회의록·CRM 기록을 권한과 사람 검토, 비용 측정, 기능별 중단으로 연결하는 실무 안내입니다.
ChatGPT 오디오 업로드로 한국어 회의록과 후속 업무 정리하기
ChatGPT가 녹음 파일 업로드를 공식 안내했다. 지원 형식과 512MB 한도, 한국어 회의록 프롬프트, 화자·숫자 검증과 개인정보 설정을 함께 살펴본다.
Claude로 Google Docs·Sheets·Slides 작업하기: 회의록부터 보고 자료까지
Google 파일 안의 Claude 사이드바와 채팅 편집 커넥터를 구분하고, 회의록·예산표·보고 슬라이드를 한국어 프롬프트로 검수하는 실무 가이드입니다.
ElevenAgents Architect로 고객 응대 AI를 점검하고 개선하는 방법
실패한 상담을 조사하고 수정안과 테스트를 준비하는 ElevenAgents Architect가 공개됐다. 환불 상담 예제로 살펴보는 활용법과 승인 모드, 개인정보, Alpha 무료 범위.
Mistral Large 4 프리뷰의 가격과 성능을 확인하는 방법
Mistral Large 4가 API 프리뷰로 공개됐다. 할인 가격과 가중치 공개 계획, 서로 다른 공식 사양, 독립 평가와 실제 개발자 실험을 구별해 살펴본다.
Nano Banana 2.1로 한국어 상품 배너를 만들고 검수하는 방법
Nano Banana 2.1의 공식 기능과 이미지 출력 요금, 폴란드어 소규모 실험을 살펴봅니다. 상품 배너와 반복 편집에 쓸 가상 한국어 프롬프트 및 승인 절차를 제안합니다.
Eleven v4 출시: 한국어 음성 AI 도입 전에 확인할 것들
감정 표현, 실시간 응답, 목소리 일관성이 달라졌다. 콘텐츠 제작과 고객 응대에 적용하려면 모델 선택부터 한국어 검수, API 연결 방식, 이용 조건까지 함께 살펴봐야 한다.
A-MEM 프리프린트 공개 (2025)
A-MEM은 구조화된 노트와 동적 연결, 기존 기억을 갱신하는 memory evolution으로 에이전트가 기억을 스스로 정리하게 하는 시스템이다. 2025년 2월 17일 arXiv에 공개된 프리프린트(정식 출판 전 공개 논문)의 제안을 소개한다.
Anthropic의 Building Effective Agents (2024)
Anthropic은 2024년 12월 19일 공개한 엔지니어링 글에서 워크플로와 에이전트를 구분했다. 여러 팀과 협업하며 관찰한 단순하고 조합 가능한 구현 패턴을 정리한다.
SWE-bench 공개 (2023)
SWE-bench는 실제 GitHub 이슈에서 뽑은 2,294문제로 소프트웨어 수정 능력을 평가한다. 2023년 10월 10일 arXiv에 공개된 평가의 구성과 2023년에 보고한 결과를 정리한다.
Lost in the Middle 공개 (2023)
긴 입력의 중간에 놓인 정보를 모델은 얼마나 잘 활용할까. 2023년 7월 6일 arXiv에 공개된 연구는 정보의 위치에 따라 성능이 달라진다고 보고했다. 그 관찰을 정보 배치의 관점에서 읽는다.
Generative Agents 논문 공개 (2023)
2023년 4월 7일 arXiv에 공개된 Generative Agents 논문은 25개 에이전트가 사는 가상 마을을 실험했다. 경험을 기록·성찰·회상하는 구조가 행동에 어떻게 쓰였는지 소개한다.
Toolformer 논문 공개 (2023)
Toolformer는 외부 도구에 기능 실행을 요청하는 API 호출을 모델이 익히도록, 데이터에서 학습 신호를 얻는 자기감독 학습을 적용했다. 2023년 2월 9일 arXiv에 공개된 논문이 제안한 학습 방식과 실험 결과를 설명한다.
ReAct 논문 공개 (2022)
ReAct는 추론 과정과 행동을 번갈아 생성하는 방식이다. 2022년 10월 6일 arXiv에 공개된 논문을 바탕으로 이 구조와 과제별 실험 결과를 소개한다.
Chain-of-Thought 논문 공개 (2022)
중간 추론 단계를 담은 예시만으로 복잡한 추론의 성능을 높일 수 있을까. 2022년 1월 28일 arXiv에 공개된 CoT 프롬프팅 논문의 보고와 그 적용 조건을 설명한다.
RAG 논문 공개 (2020)
RAG는 모델 가중치에 담긴 파라메트릭 기억과 별도 저장소에 두는 비파라메트릭 기억을 결합한다. 2020년 5월 22일 arXiv에 공개된 논문의 구조와 사실 지식이 필요한 과제에서 보고한 결과를 설명한다.
Attention Is All You Need 공개 (2017)
2017년 6월 12일 arXiv에 공개된 Transformer 논문은 순환과 합성곱을 입력 정보 사이의 관련성을 계산하는 attention으로 대체했다. 구조가 어떻게 달라졌는지와 번역 과제에서 어떤 결과를 보고했는지 살펴본다.