WebMCP가 오리진 트라이얼에 들어왔다 — provideContext는 왜 반년 만에 사라졌나
WebMCP가 Chrome 149 오리진 트라이얼로 배포됐지만 2월 API는 이미 바뀌었다. navigator.modelContext는 document.modelContext로 옮겨졌고 provideContext는 보안 문제로 사라졌다. 지금 등록해야 할 툴 형태를 정리했다.
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44개 글
Agno로 AI 에이전트 만들기 — Gemini와 내장 툴로 직접 돌려봤다
Agno v2.6.17(구 phidata)로 Gemini 기반 AI 에이전트를 직접 구현했다. Calculator·Wikipedia 툴, 구조화 출력, 멀티 에이전트 팀까지 실행 로그로 검증. output_schema 혼동, deprecated 모델 ID 등 실제 트랩도 기록한다.
Mastra.ai 실전 가이드 — TypeScript로 AI 에이전트를 5분 만에 실행하는 법
Mastra.ai TypeScript AI 에이전트 프레임워크를 직접 설치하고 Google Gemini와 연동해 날씨 조회 에이전트를 만들었다. 설치·워크플로우·메모리 통합 등 실습 전 과정과 LangGraph, CrewAI와의 핵심 차이점을 개발자 관점에서 정리했다.
Google ADK vs LangGraph 2026: 두 AI 에이전트 프레임워크를 직접 설치하고 비교했다
Google ADK v1.32.0과 LangGraph v1.1.10을 샌드박스에서 직접 설치해 코드 구조, 의존성, 상태 관리, 조건부 분기, 배포 CLI까지 실험으로 비교했습니다. 어느 상황에서 어떤 프레임워크를 선택해야 하는지 실측 데이터를 바탕으로 명확하게 정리합니다.
PydanticAI 실전 튜토리얼 — 타입 안전한 AI 에이전트를 FastAPI 감각으로 만드는 법
PydanticAI 1.88.0을 실제 설치하고 TestModel, output_type, @agent.tool, 멀티 프로바이더 전환을 직접 테스트한 결과입니다. result_type→output_type 변경 같은 실제 트랩과 FunctionModel 테스트 전략까지 다룹니다.
GPT-5.5 출시 — 에이전트 런타임으로 전환한 OpenAI와 Claude 비교
GPT-5.5는 에이전트 런타임 전용으로 재설계된 모델입니다. SWE-bench 88.7%에 가격은 2배. 단순 벤치마크를 넘어 실제 개발 워크플로우에서 Claude Sonnet 4.6과 직접 비교하며 에이전트 시대의 모델 선택 기준을 솔직하게 따져봤습니다.
AI 에이전트 프레임워크 비교 2026: LangGraph vs CrewAI vs Dapr 선택 기준
LangGraph v1.0, CrewAI v1.10, Dapr Agents v1.0을 실제 프로덕션 기준으로 비교합니다. 아키텍처, 개발 속도, 운영 내구성, 비용을 분석해 상태 관리형·협업형·인프라 통합형 각 유형에서 내 팀에 최적인 멀티에이전트 프레임워크 선택 기준을 제시합니다.
Claude Managed Agents 써봤다 — 인프라 없이 AI 에이전트 30분 배포
Anthropic이 2026년 4월 8일 공개 베타로 내놓은 Claude Managed Agents를 직접 붙여 봤다. API 3단계 체인으로 인프라 없이 에이전트를 띄우는 구조, $0.08/시간 요금의 실제 합계, 벤더 락인이 어디서 걸리는지까지 배포 관점에서 정리한다.
Hermes Agent — 작업할수록 스스로 진화하는 오픈소스 AI 에이전트
NousResearch의 Hermes Agent v0.7.0을 설치해봤다. 작업을 마칠 때마다 스킬 문서를 자동 생성하고, 다음 실행에서 그걸 참조하는 자기 진화 루프가 실제로 동작하는지 확인한 기록.
Gemma 4를 로컬에서 돌려봤다 — 8B 모델이 함수 호출까지 해내는 시대
Google이 Apache 2.0으로 공개한 Gemma 4를 Ollama로 직접 설치해 한국어, 구조화 출력, 함수 호출까지 테스트했다. 9.6GB짜리 로컬 모델이 에이전트 파이프라인의 빌딩 블록이 될 수 있을까?
Claude Code 소스코드 유출 — 51만 줄에서 읽어낸 에이전트 아키텍처의 속살
Anthropic의 npm 패키지 배포 실수로 Claude Code 전체 소스가 공개됐다. 에이전트 루프, 메모리 시스템, 비용 최적화 전략까지 — 유출된 코드에서 개발자가 실제로 가져갈 수 있는 것들을 정리한다.
Stripe Minions — Slack 이모지 하나로 주당 1,300개 PR을 만드는 코딩 에이전트
Stripe가 자율 코딩 에이전트 Minions로 주당 1,300개 이상의 PR을 생산하는 방법. Blueprint 아키텍처, 샌드박스 VM, 3단계 피드백 루프의 실제 엔지니어링을 분석한다.
MCP Gateway — AI 에이전트의 도구 호출을 누가 통제하고 있는가
MCP가 월 9,700만 다운로드를 돌파하며 사실상 표준이 됐지만, 에이전트가 어떤 도구를 얼마나 호출하는지 통제하는 레이어는 빠져 있다. MCP Gateway 패턴으로 이 문제를 풀어본다.
Dapr Agents v1.0 GA — AI 에이전트를 Kubernetes에서 죽지 않게 만드는 법
KubeCon Europe 2026에서 발표된 Dapr Agents v1.0의 durable workflow, 자동 복구, scale-to-zero를 분석하고, 기존 에이전트 프레임워크와의 차이를 짚어봅니다.
NemoClaw — NVIDIA가 OpenClaw에 엔터프라이즈 보안을 입혔다
GTC 2026에서 발표된 NVIDIA NemoClaw는 OpenClaw를 기업 환경에서 안전하게 운용하기 위한 오픈소스 레퍼런스 스택이다. 알파 단계의 현실적 한계와 가능성을 짚어본다.
Hindsight — AI 에이전트에 학습하는 기억을 부여하는 오픈소스 MCP 메모리
AI 에이전트에 학습하는 기억을 부여하는 오픈소스 MCP 메모리 시스템 Hindsight. LongMemEval 91.4% 달성의 3계층 기억 구조, Retain·Recall·Reflect, Mental Model 자동 형성과 Docker 5분 도입 방법을 분석합니다.
Perplexity Computer — 나 대신 24시간 일하는 AI 에이전트의 등장
Perplexity가 발표한 Personal Computer와 Enterprise를 분석합니다. 24/7 상시 AI 에이전트가 4주 만에 3.25년치 업무를 처리한 사례와 EM 관점 도입 전략을 다룹니다.
AI 에이전트 아이덴티티 다크 매터: 기업의 80%가 자신의 AI를 통제하지 못하는 이유
기업의 70%가 AI 에이전트를 운용 중이지만, 80%는 에이전트의 실시간 행동을 파악하지 못합니다. Identity Dark Matter 개념, 거버넌스 격차 실태, EM/CTO를 위한 5단계 대응 전략을 정리합니다.
Microsoft Agent Framework GA: AutoGen + Semantic Kernel 통합 완성
AutoGen과 Semantic Kernel이 통합된 Microsoft Agent Framework가 Q1 2026 GA를 앞두고 있습니다. EM/CTO 관점에서 핵심 기능, 마이그레이션 전략, 프로덕션 도입 로드맵을 정리합니다.
OpenAI의 Promptfoo 인수 — AI 에이전트 DevSecOps 시대가 열린다
OpenAI가 AI 보안 테스트 플랫폼 Promptfoo를 인수했다. Fortune 500의 25%가 사용하는 이 도구가 Frontier에 통합되면서 AI 에이전트 DevSecOps의 새로운 표준이 형성된다. 레드팀 테스트와 CI/CD 보안 파이프라인 구축법을 소개합니다.
AI 에이전트 프로덕션 배포를 위한 9가지 설계 원칙 — arXiv 최신 논문 기반 실전 가이드
2026년 AI 에이전트 프로덕션 전환의 핵심 과제를 해결하는 9가지 설계 원칙을 arXiv 논문과 실무 사례를 통해 Engineering Manager 관점으로 정리합니다.
MCP Apps: AI 채팅 안에서 인터랙티브 UI가 동작한다
MCP Apps가 AI 에이전트 UX를 어떻게 바꾸는지, sandboxed iframe과 JSON-RPC 양방향 통신 아키텍처부터 실전 구현 코드까지 Engineering Manager 관점에서 완벽 해설합니다.
mcp2cli — MCP 토큰 비용을 96〜99% 절감하는 CLI 기반 툴 디스커버리
MCP 서버 연동 시 매 턴마다 전체 스키마를 주입하면 120개 툴 기준 362,000 토큰이 낭비된다. mcp2cli는 CLI 기반 온디맨드 디스커버리로 이 비용을 96〜99% 줄인다. 구조, 실측 수치, 도입 전략을 정리한다.
컨텍스트 엔지니어링: 프로덕션 AI 에이전트를 만드는 핵심 기술
프롬프트 엔지니어링을 넘어, 컨텍스트 엔지니어링이 왜 2026년 프로덕션 AI 에이전트 개발의 핵심 역량이 됐는지를 4가지 실패 패턴과 5가지 핵심 기법을 통해 Engineering Manager 관점에서 정리한다.
A2A + MCP 하이브리드 아키텍처: 2026년 멀티에이전트 프로덕션 전략
Google A2A는 에이전트 간 통신을, Anthropic MCP는 도구·컨텍스트 연결을 담당합니다. 두 프로토콜은 경쟁이 아닌 상호보완 관계로, EM/CTO 관점의 역할 분리와 2026년 멀티에이전트 프로덕션 운영 전략을 정리합니다.
Cursor Agent Trace — AI가 작성한 코드를 추적하는 오픈 표준이 등장하다
Cursor가 발표한 Agent Trace 0.1.0 오픈 사양을 실무 관점에서 분석합니다. git blame이 보여주지 못하는 AI 코드 기여를 파일·라인 수준에서 추적하고, 코드 리뷰 최적화·컴플라이언스 감사·팀 AI 활용도 측정에 즉시 활용하는 EM·CTO 가이드입니다.
Deloitte 2026 Agentic AI 운영 전략 — 89% 실패 원인과 EM 프레임워크
Deloitte Tech Trends 2026 보고서가 밝힌 사실 — 전 세계 기업 11%만 Agentic AI를 프로덕션에서 운영 중입니다. 89%가 실패하는 원인은 기술이 아닌 운영 모델. EM·VPoE가 즉시 쓸 수 있는 Delegate·Review·Own 프레임워크를 소개합니다.
ADL(Agent Definition Language) — AI 에이전트 거버넌스의 OpenAPI가 등장하다
AI 에이전트의 역할·권한·허용 도구를 선언적으로 정의하는 ADL 사양이 공개되었습니다. OpenAPI가 REST API를 표준화했듯, ADL은 에이전트 아키텍처 전체를 표준화합니다. 핵심 필드 구조 분석과 EM·CTO가 즉시 적용할 수 있는 거버넌스 도입 전략을 정리합니다.
Cognitive Debt: Anthropic이 경고하는 AI 코딩 시대의 새로운 부채
Anthropic 2026 Agentic Coding Trends Report가 경고하는 새로운 개념 "Cognitive Debt" — AI 코딩 도구를 쓸수록 팀의 이해력이 조용히 침식되는 현상. 엔지니어링 매니저가 지금 당장 실천해야 할 실전 대응 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 체계적으로 강화하기 위한 단계별 체크리스트를 정리합니다. 접근 제어, 감사 로그, 가드레일 설계까지 실전 대응 전략을 제시합니다.
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.
MCP가 오픈 표준이 되었다 — Linux Foundation 합류와 엔지니어링 팀을 위한 도입 로드맵
Anthropic이 MCP를 Linux Foundation에 기부하고 OpenAI, Google, Microsoft가 합류했습니다. 76%의 기업이 도입을 검토 중인 지금, EM/VPoE가 알아야 할 실전 도입 전략을 정리합니다.
MIT EnCompass: AI 에이전트에 검색 알고리즘을 접목해 정확도 40% 향상시키기
MIT CSAIL이 개발한 EnCompass 프레임워크로 AI 에이전트의 실행 경로에 검색 전략을 적용해 신뢰성과 정확도를 획기적으로 높이는 방법을 실무 관점에서 분석합니다.
Jira AI 에이전트와 MCP — Engineering Manager가 준비해야 할 것들
Atlassian이 Jira에 AI 에이전트를 도입하고 MCP를 전면 채택했습니다. EM 관점에서 팀 운영 변화와 실무 대응 전략을 정리합니다.
GitHub Agentic Workflows — CI/CD에 AI 에이전트가 합류하다
GitHub의 Agentic Workflows 기술 프리뷰를 분석합니다. Markdown으로 자동화를 정의하고, AI 에이전트가 이슈 분류·코드 리뷰·테스트 생성을 수행하는 Continuous AI 패러다임을 소개합니다.
OpenClaw 모델을 OpenAI Codex로 전환하기 — ToS 혼란 이후 실전 가이드
Claude·Gemini 이용약관 변경 이후 OpenClaw 사용자를 위한 OpenAI Codex 전환 실전 가이드입니다. 백업, OAuth 인증, 에이전트별 모델 설정, 레이어 전략, Claude API 키 방식과의 비용 비교까지 커뮤니티 검증 15분 절차로 완전히 정리했습니다.
Moltbook 'AI 사회'의 정체 — Forbes가 폭로한 'AI 시어터' 문제
자율적인 AI 사회로 주목받았던 Moltbook이 실제로는 인간이 조종하고 있었다는 사실이 밝혀졌습니다. AI 업계에 만연한 'AI 시어터' 문제와 진짜 자율성을 구분하는 방법을 분석합니다.
WebMCP: Chrome 146에서 브라우저가 AI 에이전트의 툴 서버가 된다
Chrome 146부터 브라우저 자체가 MCP 서버가 됩니다. WebMCP 프로토콜 작동 원리, Claude·GPT-4o 같은 AI 에이전트 연동 방식, 로컬 앱 없이 브라우저만으로 MCP 툴을 노출하는 새 아키텍처와 기업별 보안 샌드박스 적용 전략을 심층 분석합니다.
AI 에이전트의 KPI 압박과 윤리 위반 — 12개 모델 검증이 보여주는 '성과를 내는 AI'의 위험성
KPI 달성 압박을 받은 LLM 에이전트가 30~50% 확률로 윤리 위반을 하는 연구 결과를 분석하고, EM 관점에서 AI 에이전트 거버넌스 설계를 다룹니다.
DeNA의 Perl→Go 마이그레이션: AI 에이전트 2종 활용으로 6개월→1개월 달성
DeNA가 Perl 6,000줄을 Go로 마이그레이션하면서 변환용·검증용 AI 에이전트를 병행 운용해 6개월 작업을 1개월로 단축한 실전 사례를 분석합니다.
회계사무소의 AI 전환, 실데이터로 보는 현실 — 청구서 처리 비용 $7→$0.20
회계사무소가 AI 에이전트를 도입한 6개월간의 실데이터를 분석합니다. 비용 97% 절감, 정확도 80%→98% 향상의 이면에 있는 도입 과정의 현실을 엔지니어링 매니저 관점에서 풀어냅니다.
Meta AI의 에이전트 플랫폼 전환 — Sierra, Avocado, Big Brain
Meta가 소셜 플랫폼을 넘어 AI 에이전트 플랫폼 기업으로 대전환합니다. Sierra 파트너십, 독점 모델 Avocado, 고급 추론 엔진 Big Brain의 기술적 의미와 WhatsApp 기반 30억 사용자 생태계에 미치는 영향을 개발자 관점으로 심층 분석합니다.
AI 에이전트 비용 vs 인건비의 현실: 8체 운용자의 솔직한 분석
AI 에이전트가 인간 인건비보다 정말 저렴할까요. 8체 AI 에이전트를 직접 운용하며 프롬프트 비용·오류율·운영 오버헤드를 항목별 데이터로 분석했습니다. 도입 전 반드시 확인할 비용 구조와 ROI 트레이드오프, 손익분기 조건까지 매달 빠져나간 실제 청구서로 정리했습니다.
Anthropic MCP 코드 실행: AI 에이전트 효율성 98.7% 향상
Anthropic MCP 코드 실행 기능을 활용해 AI 에이전트의 토큰 사용량을 150,000개에서 2,000개로 98.7% 절감하는 방법을 상세히 알아봅니다. 반복 코드 실행 루프 최적화와 결과 캐싱 전략으로 AI 에이전트 효율성을 획기적으로 향상시키는 실전 가이드입니다.