ai-agents 21

• Muse가 잘한 것은 기술이 아니라 설계, 광고로 토큰을 대는 Meta의 소비자 AI 전략 2026/10/05
• 에이전트 코딩의 네 가지 재앙, 슬롭과 소외와 기술 퇴화와 팀의 균열 2026/10/05
• AI가 코드를 쓸수록 도메인 모델링이 중요해지는 이유, DDD가 아직 가르치는 것 2026/10/05
• 코드가 병목이 아니게 된 뒤의 소프트웨어 개발 수명주기, Anthropic의 AI 네이티브 SDLC 플레이북 2026/10/05
• 에이전트에게 필요한 것은 기억이 아니라 문서, 메모리 플러그인 비판과 Operator Memory 2026/10/05
• 텍스트를 쓰지 않고 고르기만 하는 모델, Strands Decider 2B가 에이전트에서 맡는 역할 2026/10/02
• Pi 1.0은 무엇을 더하고 무엇을 끝내 넣지 않았나, 코드모드와 Pi Durable 2026/10/02
• AI 에이전트의 일탈이라는 말은 누구의 책임을 가리는가 2026/09/28
• Jev의 빠른 판단을 어디까지 믿을까, 0.7초 글쓰기 점검의 조건 2026/09/21
• Codex를 만드는 방식, 모델과 실행 환경에서 코드 리뷰까지 2026/09/21
• RLHF 이후의 AI, 사람을 돕는 답변과 믿고 맡기는 결정 2026/09/19
• AI가 좋아져도 판단을 멈추는 개발자가 유리해지지는 않는다 2026/09/19
• OpenSpec Cloud Agent, 명세와 코드의 어긋남을 검토 가능한 변경으로 2026/09/18
• Grok Bot을 만든 제품 설계, 기능 대신 일을 끝내는 AI 동료 2026/09/18
• GLM의 추론 인프라를 바꾼 촘촘한 피드백 2026/09/18
• 그레그 브록먼의 AGI 시대론과 방어자의 시간 2026/09/16
• 토큰에도 역할이 필요하다 — 실행·조언·채점·회고로 나누는 에이전트 전략 2026/09/14
• 프런티어 엔지니어링 — AI 에이전트가 일할 개발 환경을 설계하기 2026/09/14
• 같은 모델 이름이 같은 동작을 보장하지 않는다 - OpenRouter의 제공업체별 실행 계약 2026/09/12
• 두 번 만드는 비용이 바뀌면 기술 선택도 바뀐다 - Shopify의 네이티브 복귀 2026/09/11
• 줄어든 출력과 줄어든 청구서는 다르다 - RTK 비용 실험의 측정 단위 2026/09/11