AI로 생산성을 극대화하세요

ADL(Agent Definition Language) — AI 에이전트 거버넌스의 OpenAPI가 등장하다

AI 에이전트의 정의·권한·도구를 선언적으로 표준화하는 ADL 사양의 핵심 구조와 EM/CTO 관점의 거버넌스 전략을 정리합니다.

AI 코딩 도구가 만드는 '편의 루프' — TypeScript 66% 급등과 프로그래밍 언어 선택의 구조적 변화

GitHub Octoverse 데이터가 보여주는 AI 코딩 도구의 편의 루프 효과. TypeScript가 66% 급등한 이유와 EM/CTO 관점의 기술 스택 전략을 분석합니다.

NIST AI 에이전트 보안 표준 — EM이 지금 준비해야 할 프레임워크

NIST AI Agent Standards Initiative의 핵심 내용과 Engineering Manager가 팀 내 AI 에이전트 보안을 강화하기 위해 즉시 실행할 수 있는 체크리스트를 정리합니다.

AI 에이전트 워크플로우를 메타 도구로 최적화하기: AWO 프레임워크 실전 가이드

arXiv 논문 기반 Agent Workflow Optimization(AWO) 프레임워크를 분석합니다. 반복적 도구 호출 패턴을 메타 도구로 컴파일하여 LLM 호출 12% 절감, 성공률 4% 향상을 달성하는 방법을 소개합니다.

Claude Cowork 엔터프라이즈 출시 — 개발자 도구에서 전사 생산성 플랫폼으로

Anthropic Claude Cowork의 엔터프라이즈 기능 분석. Plugin Marketplace, MCP 커넥터, Excel·PowerPoint 통합까지 — CTO가 준비해야 할 전사 AI 도입 전략.

Deep-Thinking Ratio: LLM 추론 비용을 50% 줄이는 새로운 측정 지표

"길게 생각하면 좋다"는 상식을 뒤집는 Google·UVA 연구. Deep-Thinking Ratio(DTR)를 활용하면 추론 품질을 유지하면서 LLM 추론 비용을 절반으로 줄일 수 있습니다. EM/VPoE가 알아야 할 실전 인사이트.