AI & Tools

AI 에이전트가 뭐예요? 챗봇이랑 뭐가 다른가요?

AI 에이전트는 목표를 주면 스스로 도구를 골라 여러 단계를 실행하는 AI 시스템입니다. 챗봇은 대화로 끝나지만, 에이전트는 실행까지 합니다.

채팅창에 묶인 에이전트들, 이제 달리기 시작했다

에이전트의 가장 가혹한 테스트는 벤치마크가 아니다. 달리는 사람의 몸이다. 눈이 보이지 않는 러너가 트랙을 도는 동안, 에이전트는 ‘어디로, 언제, 얼마나 빨리’를 실시간으로 결정해야 하고, 한 박자 늦으면 부딪힌다. 구글 딥마인드는 지난 5월, 바로 그 조건에서 에이전트를 실제로 굴렸

AI가 일을 “추천”만 하고 “실행”은 못 하는 진짜 이유 — 모델 탓이 아니라 로그인 탓이다

AI가 일을 “추천”만 하고 “실행”은 못 하는 진짜 이유 — 모델 탓이 아니라 로그인 탓이다 ChatGPT로 스크립트도 짜고, 카피도 쓰고, 리포트도 요약한다. 그런데 곰곰이 보면 아이러니가 있다. AI는 항상 “추천”만 하고, “실행”은 언제나 당신 몫이다. 광고 입찰을 바꾸는 일,

스크립트는 75초에 완주하는데, 크론은 60초에 죽였다 — 기본 타임아웃의 함정

내가 직접 스크립트를 돌리면 19개 메시지를 75초 안에 성공적으로 올린다 (exit 0). 그런데 크론 스케줄러가 같은 스크립트를 돌리면 매번 죽는다. 로그 한 줄만 남기고. “Script timed out after 60s.” — 75초 걸리는 일을 60초 안에 끝내라고 명령한 사람

측정할 수 없으면 개선할 수도 없다 — 벤치마크가 자연어 한 줄이 된 이유

모델이 업데이트된다는 공지가 올라올 때마다 우리는 같은 실수를 반복한다. “확실히 좋아졌네”라고 체감하고, 일주일 뒤 지난주에 잘 돌던 프롬프트가 이상한 답을 주는 걸 발견하고, “아 그 버전이 문제였나?” 하고 뒤적거린다. 체감은 통계가 아니다. 그런데 우리는 오랫동안 그 체감 하나로

AI 광고 도구, 4개월마다 죽어도 된다 — 필요한 건 ‘3칸 스택’이다

“요즘 PPC AI 도구 뭐 써?”라는 질문에 대한 답은 5분이면 쓸모없어진다. 광고 크리에이티브 생성, 캠페인 운영 자동화, AI 검색 가시성 측정 — 세 영역마다 “지금은 이걸 써야 한다”는 도구가 매주 쏟아진다. 그래서 대부분의 마케터는 두 갈래로 갈린다. 도구 바다에서 익사하는

테스트가 운영 크론을 다운시켰다 — import 시점 바인딩이라는 조용한 함정

테스트가 통과했는데, 운영이 죽었다. 아침에 cron-scheduler DOWN 알람이 울렸다. 그날 밤 나는 진짜 범인이 유닛 테스트라는 걸 확인하고 꽤 오래 멍하니 있었다. 테스트는 시스템을 지키는 안전망이어야 하지 않나. 그런데 내 테스트 스위트가, 그중에서도 “malformed

CRM을 사려다가, 그냥 안 사기로 했다 — 프리랜서 리드 관리 페르소나 가이드

CRM을 사려다가, 그냥 안 사기로 했다 리드는 어느 순간부터 흩어지기 시작했다. 랜딩 페이지 폼, 이메일, X DM, 가끔은 디스코드. 그러다 어느 날 댓글 한 줄을 마주했다. “How do you guys handle/organize your leads?” 인디 해커 커뮤니티에서 몇

SEO는 죽지 않았다. ‘순위’라는 목표가 바뀌었을 뿐이다

“SEO 죽었다”는 말, 올해 들어서 유난히 많이 들린다. 검색창보다 챗봇을 먼저 열게 됐고, AI가 대답해 주는데 사람이 우리 페이지를 클릭할 이유가 없어졌다는 것. 실제로 서치콘솔을 열어보면 순위는 그대로인데 클릭은 줄어든 키워드가 하나둘 보인다. 1위를 지키고 있는데 트래픽이 빠진

Ahrefs에 말을 걸면 SEO가 달라진다 — MCP 서버 15가지 활용법

지난주에 진짜 뭐 하나 발견해서 행동으로 옮겼나요? 안 물어볼 수도 있는데, Ahrefs 대시보드만 펼치면 데이터는 넘치는데 “그래서 뭘 해야 하는데?”로 끝나던 경험, 한 번쯤 있으시죠. Ahrefs가 이 문제를 정확히 겨냥한 걸 출시했습니다. 도구가 아니라 대화로요. SEO 데이터는

AI가 키워드 만들면 끝인 줄 알았다 — 10만 개 서치텀은 AI가 안 읽어준다

프롬프트 하나 넣으면 몇 분 만에 키워드 목록이 나오고, 캠페인 구조 초안까지 뽑아주는 시대다. AI가 검색 마케팅의 “어려운 일”을 다 해줄 것처럼 보인다. 그냥 방치해두면 자동으로 성과가 나올 것처럼. 하지만 진짜 계정을 열어보면 이야기가 달라진다. AI가 만들어준 키워드는 출발점이

아레프스는 ‘위기’라 했고, 셈러시는 ‘기회’라 했다 — 그리고 둘 다 틀리지 않았다

아레프스(Ahrefs)는 “위기”라고 했다. 셈러시(Semrush)는 “기회”라고 했다. 같은 Google 검색, 같은 AI 기능, 같은 시기를 두고, 업계를 대표하는 두 회사의 연구는 정반대 결론을 냈다. 아레프스는 30만 개 키워드를 분석해 “AI 오버뷰가 노출되면 상위 유기 검색

AI 에이전트, 비개발자는 어디서 막히나 — 설치·권한·API 연결의 긴 꼬리

AI 구독료는 매달 나가는데 내 일은 안 줄었다. 문제는 설치·권한·API 연결의 긴 꼬리입니다. 비개발자가 막히는 3가지 지점과 시작 방법.

규칙이 지켜지는 기억을 만드는 방법 — p-layers 0.7.0, P0 승인 게이트와 drift-report

규칙을 써주는 건 쉽다. 지켜지게 만드는 게 어렵다. p-layers 0.7.0의 P0 승인 게이트와 drift-report.

검색 1위인데 AI 답변엔 없다 — AEO/GEO 도구 10선, 사기 전에 워크플로부터

“최고의 AEO / GEO 도구”를 검색하면 공통된 한 문장이 반복된다. 당신은 검색 1위인데, 아무도 당신을 안 본다. 구글 AI Overviews가 답을 요약해버리고, ChatGPT 검색이 출처를 종합해버리고, Perplexity가 여러 사이트를 섞어 답하는 세상에서 1위 랭킹은 더

순위 1위인데 왜 트래픽은 반토막? 구글 AI 오버뷰가 뒤집은 SEO의 룰

키워드 리서치, E-E-A-T 강화, 백링크 — 모든 걸 다 했는데 트래픽이 빠진다. 진단을 위해 서치콘솔을 열었더니 순위는 그대로 1위다. 그런데 클릭이 반토막. 이건 콘텐츠 문제가 아니다. 검색결과 페이지 위에 구글 AI가 우리 글을 ‘요약해서’ 보여주고 있기 때문이다. 사람들이 더

AI 검색 시대, SEO는 죽지 않았다 — 워크플로가 바뀌고 있다

“AI 검색이 오면 SEO는 죽는다”는 말을 들을 때마다, 뒤에 숨은 진짜 두려움은 따로 있다. 혹시 이제 일이 두 배로 늘어나는 건 아닐까. 기존 검색엔진 순위도 챙겨야 하고, ChatGPT·Perplexity 같은 AI 표면에서도 보여야 한다면, 같은 글을 두 번 쓰고 두 번 측정해

AI 영상의 병목은 ‘만드는 순간’이 아니라 ‘다듬는 순간’이다

AI 영상의 병목은 ‘만드는 순간’이 아니라 ‘다듬는 순간’이다 생각해보라. 지금까지 AI 영상 도구를 써본 경험을. 프롬프트 한 줄을 던지면 몇 초 만에 “있을 법한” 영상이 나온다. 그리고 그 다음은? 캐릭터의 얼굴이 앞장과 달라지고, 조명이 어긋나고, 딱 한 컷만 고치고 싶은데 프

GPTBot은 JavaScript를 못 읽는다 — AI 검색에서 사라지는 사이트의 공통점

봇이 인간을 처음으로 추월한 날 지난 6월 초, Cloudflare CEO 매튜 프린스는 웹 역사에 남을 선언을 했다. 자사 네트워크에서 봇과 AI 에이전트의 트래픽이 인간을 처음으로 추월했다는 것이다. HTML 요청 기준으로 전체 트래픽의 57.5%가 이미 기계에서 나오고 있다. 이

검색 1위인데도 AI가 당신을 무시한다면 — 2026년, SEO의 전제가 바뀌었다

당신 사이트가 검색 1위인데도, AI가 당신을 무시한다면? 2026년, 이상한 일이 벌어지고 있다. 구글에서 “최고의 커피머신”을 검색하면 상단에 뜨는 사이트가 있는데, 정작 ChatGPT나 Gemini에 같은 질문을 던지면 그 사이트는 인용되지 않는다. 검색 노출은 잘 되는데 유입은

AI가 매출을 만들면 GA4는 ‘다이렉트’라 쓴다 — 어트리뷰션 갭을 닫는 90일 플랜

GA4는 거짓말하지 않는다. 다만 AI 앞에선 눈이 멀 뿐이다 시나리오 하나. 어떤 유저가 ChatGPT에 “프로젝트 관리 도구 좀 비교해줘”라고 묻는다. 답변에는 브랜드 몇 개가 정리되어 나오고, 그중 하나가 내 브랜드다. 유저는 그걸 보고 마음이 기운다. 곧바로 구글에서 내 브랜드

스프레드시트 지옥에서 나오는 법: ChatGPT에 SEO 실데이터를 꽂는 10가지 연결

SEO에서 하루가 사라지는 지점은 “순위를 연구하는 순간”이 아니라, “그 결과를 가공하는 순간”이다. 키워드를 내보내고, 스프레드시트에 붙여넣고, 중복을 지우고, 클러스터로 묶고, 콘텐츠 브리프를 쓰고, 스키마 마크업을 짜 맞추고, 기술 감사를 한 URL씩 반복한다. 정작 머리를 쓰는

SEO 예산 0원으로 AI 검색 순위까지: 무료 AI SEO 툴 7선, 워크플로로 다시 읽기

“AI SEO 도구”라고 검색하면 유료 SaaS 광고가 줄지어 나온다. 월 수십만 원짜리 구독, 무료 체험판 7일, 그다음 결제 유도. 그러다 보니 자연스럽게 이런 생각이 든다. AI 검색 시대에 살아남으려면 어차피 비싼 도구를 사야 하는 거 아닌가? 구글 검색의 지도가 바뀌는 동안,

워드 문서를 에이전트에게 던지는 시대 — 모든 오피스 파일이 Markdown이 되는 이유

지난주, 나는 고객이 보내온 스펙서류를 에이전트에게 던져봤다. .docx 파일 하나. 두꺼운 계약 조항과 표가 섞인 문서였다. 에이전트는 돌려받은 답이 없었다 — 아니, 읽을 수가 없었다. 그래서 결국 내가 직접 문서를 열어 내용을 복사하고, Markdown으로 옮겨 적고, 다시 던졌다

다들 GEO로 달려가는데, 정작 아무도 말하지 않는 3가지 구멍

다들 GEO로 달려가는데, 정작 아무도 말하지 않는 3가지 구멍 당신의 경쟁사들이 지금 뭘 하고 있는지 아는가. BrightEdge 조사에 따르면 산업을 막론하고 68%의 브랜드가 AI 검색(GEO)에 맞춰 검색 전략을 바꾸고 있다. ChatGPT가 나온 지 3년이 넘었으니, 이제 그

나는 ‘best X for Y’ 순위 체크를 버렸다 — AI에겐 ‘믿음의 지도’를 물어본다

“best CRM for small teams” 같은 프롬프트를 넣고 내 브랜드가 나오는지 확인해본 적 있는가? 나도 그랬다. 그리고 이 글을 쓰고 있는 지금도, 그 체크는 오늘의 랭킹 한 장면만 보여줄 뿐이라는 걸 안다. AI 검색이 시작된 뒤로 우리는 “카테고리 키워드에 인용되나”에

AI가 인용하는 글 쓰는 법을 읽었다. 근데 그걸로는 아무것도 안 바뀌었다

Search Engine Land의 “How to create answer-first content that AI models actually cite”를 읽었다. 그리고 세 줄로 요약했다. 답을 첫 두 문장에. 사실을 의견보다 앞에. 헤딩을 질문으로. 읽는 동안은 납득이 됐다. 그런데

AI 에이전트의 본질은 ‘천재 인턴에게 로그인을 주는 일’이다

“똑똑한 AI”는 이미 충분하다. 문제는 AI에게 로그인이 없다는 것. 스크립트는 분명 일한다. CSV가 날마다 같은 형식으로 오고, 폴더가 그대로 있고, 규칙이 변하지 않는 한. 그런데 현실은 그 “한”을 지키지 않는다. 이번 주 들어온 파일이 확장자 하나만 달라져도 스크립트는 멈춘다

‘서버 down’ 알림은 왔는데, 서버는 이미 괜찮았다 — 단일 틱 오탐을 읽는 법

서버가 ‘다운’됐다는 알림이 왔다. 서버는 이미 괜찮았다. 오전 4시 49분. 알림이 찍혔다. overall: down. 내가 개인 인프라에 올려둔 서버가 죽었다는 뜻이다. 시스템 체크는 down, launchd는 degraded. 새벽에 이 한 줄이 오면 심장이 내려앉는다. 특히 그

에이전트에겐 ‘생각’보다 ‘반사 신경’이 먼저다 — 시각장애 러너를 달리게 한 딥마인드 러닝 가이드

달리는 사람은 ‘생각’해서 달리지 않는다. 걸음마다 땅을 확인하고, 소리를 듣고, 자세를 고치는 건 몸의 반사다. 그런데 우리가 만드는 에이전트는 대부분 ‘생각’만 할 줄 안다. 그리고 그게 바로, 에이전트가 ‘달릴 수 없게’ 만드는 이유다. 시각장애인 러너에게 달리기는 왜 늘 ‘줄’이

벤치마크를 ‘만드는’ 시대는 끝났다 — 이제 자연어로 지시한다

모델이 좋아졌는지, 더 이상 ‘채점지 잘 보기’로는 알 수 없다. MMLU 같은 고정 벤치마크는 포화됐고, 리더보드는 게임의 대상이 됐다. 그리고 우리가 모델에게 실제로 시키는 일 — 코드를 쓰고, 도구를 끼워 쓰고, 복잡한 문제를 끝까지 푸는 일 — 은 전통 벤치마크가 거의 측정하지

내 크론 잡을 죽인 건 에러가 아니라 ‘예산 초과’였다

내 크론 잡을 죽인 건 에러가 아니라 ‘예산 초과’였다 “Script timed out after 60s.” 새벽에 크론 잡 상태를 확인했을 때, 내 잡 하나가 에러로 찍혀 있었다. 첫 반응은 당연히 버그 찾기였다. 코드를 뒤지고, 로그를 뒤지고, ‘어느 라인이 60초를 넘기지?’라고

12월에 반한 AI 툴, 4월엔 잊힌다 — PPC 마케터를 위한 현실적 AI 도구 선택법

작년 12월, 나는 PPC 툴 하나에 반했다. 데모 보고, 요금제 비교하고, 거의 계약서에 사인할 뻔했다. 그리고 4개월 뒤 그 툴을 다시는 켜지 않았다. 새로웠을 뿐이었다. 기능은 좋았는데, 내 워크플로에 들어갈 자리는 없었다. 이게 퍼포먼스 마케터의 현실이다. AI 툴은 넘치고, 선

내 서버를 죽인 건 버그가 아니라 테스트였다 — ‘격리된 테스트’가 실서버에 쓴 한 줄

내 서버를 죽인 건 버그가 아니라 테스트였다 “cron-scheduler DOWN.” 새벽에 잠들기 전, 그동안 고치고 있던 크론 모듈의 테스트 스위트를 마지막으로 한 번 돌렸다. 그 몇 분 뒤, 내 서버를 지키는 스케줄러가 죽었다는 알람이 왔다. 원인은 내가 방금 돌린 그 테스트였다.

“뭘 물어볼지”가 문제였다 — Ahrefs MCP 프롬프트 15선과 SEO 질문력

“다음에 뭘 물어보지?” — Ahrefs MCP가 남긴 마지막 문제 경쟁사가 구글 1면에 랭킹하는 키워드, 지난 몇 달간 유기 트래픽이 자라난 사이트, 6개월 뒤 피크가 오는 시즌성 키워드. SEO 업무의 상당수는 사실상 “데이터를 조회하고 읽는” 반복이다. Ahrefs MCP 서버가

AI는 당신의 글을 읽지 않는다. 수확한다.

AI는 당신의 글을 읽지 않는다. 수확한다. 스토리를 즐기러 오는 독자가 아니라, 답변을 조립할 재료를 찾아 나가는 수확기다. Search Engine Land가 올린 “How to create answer-first content that AI models actually cite”라

리드가 죽는 건 폴더 정리를 못 해서가 아니다 — 늦은 답장이 리드를 죽이는 이유

리드가 죽는 건 폴더 정리를 못 해서가 아니다 나는 최근에 한 가지 리서치를 시작했다. 주제는 하나였다. “프리랜서와 에이전시는 리드를 어떻게 다루고 있을까?” 하루 종일 문서를 뒤지고, 커뮤니티의 수천 개 댓글을 훑고, 리드 관리 도구의 가격표를 전부 펼쳐봤다. 그리고 리서치를 마칠

AI 답변에 내 글이 인용됐다. 그런데 아무도 클릭하지 않았다

AI 답변에 내 글이 인용됐다. 좋은 소식이다. 그런데 그 답변을 본 사람 중 단 한 명도 내 사이트를 클릭하지 않았다. 그리고 곰곰이 생각해보니, 그게 당연했다. 최근 읽은 Search Engine Land의 answer-first 가이드(“How to create answer-fir

자동화를 설계해온 20년의 주도권이 넘어갔다 — 이번 물결은 OpenAI가 만든다

20년간 자동화를 설계해온 건 애드 플랫폼이었다. 이번엔 아니다. Search Engine Land에 이런 글이 하나 떴다. 글쓴이는 Frederick Vallaeys — Optmyzr의 CEO이자, Google에서 10년을 일하며 최초의 AdWords Editor를 만드는 데 참여했고

GEO에 올인했다면, AI 검색이 절대 못 하는 3가지가 있다

GEO에 올인하고 있다면, 지금부터 읽을 이야기가 조금 불편할 수도 있다. BrightEdge 조사에 따르면 68%의 브랜드가 AI 검색(GEO) 흐름을 잡기 위해 검색 전략을 바꾸고 있다. 그 수치 자체는 놀랍지 않다. ChatGPT가 나온 지 벌써 3년, 그 파도를 못 본 척할 사람

AI가 인용하는 건 ‘글’이 아니라 ‘문장’이다

AI 검색의 인용은 ‘글’ 단위로 일어나지 않는다. ‘문장’ 단위로 일어난다. 이걸 깨닫기 전까지 나는 answer-first 콘텐츠 전략을 반쯤 잘못 읽고 있었다. 구조를 바꾸는 것도 중요하지만, 진짜 승부처는 우리가 만드는 문장 하나하나가 혼자 잘릴 수 있는가에 걸려 있다. 인용은

GEO라고 불러도 훈련은 같다 — AI 검색이 낯설면, 당신 SEO가 얕았던 것

SEO 커뮤니티에 들어가 보라. 요즘은 “GEO가 맞다”, “아니다 AEO다”, “그냥 SEO다”를 놓고 싸우는 소리가 매일 들린다. 그리고 그 싸움을 지켜보는 당신은 불안해진다. “나는 뭘 새로 배워야 하는 거지? 이미 늦은 건 아닐까?” 이 불안이 이 글의 시작점이다. GEO가 새로

AI가 인용하는 글은 ‘순위’가 아니라 ‘추출 가능성’으로 뽑힌다

구글 1위를 먹어도, AI 답변 안에는 없다. 이 문장은 요즘 내가 만나는 콘텐츠 전략가들 사이에서 “그래서 어쩌라고”보다는 “정말?”로 받아들여지는 문장이다. 그리고 그 질문에 대한 답이 최근 쌓인 데이터로 명확해졌다. AI 답변에 인용되는 콘텐츠는, 검색 순위가 아니라 “추출 가능성

순위가 아니라 인용이 승부다 — AI가 추출하기 쉬운 글쓰기의 문법

AI는 당신의 글을 읽지 않는다. 추출한다. 이 한 문장이 내가 최근 읽은 콘텐츠 전략 글 중 가장 충격적이었던 Search Engine Land의 기사(“How to create answer-first content that AI models actually cite”)를 관통하는 핵

자동화의 주인공이 바뀌고 있다 — 코드를 아는 사람에서 일을 아는 사람으로

첫 AdWords Editor를 만든 사람이 “이제 코드 몰라도 된다”고 한다 이 이야기의 주인공은 프레드릭 발레이스(Frederick Vallaeys)다. 구글 초기 500번째 직원이었고, 최초의 AdWords Editor를 만드는 데 참여했고, 초기 Google Ads 스크립트를 개

AI 검색은 신제품을 절대 노출시키지 못한다 — B2B 마케터가 GEO에 올인하면 생기는 3개의 구멍

요즘 B2B 마케팅 미팅마다 거의 빠지지 않고 나오는 단어가 하나 있다. GEO(Generative Engine Optimization). BrightEdge 조사에 따르면 산업을 막론하고 68%의 브랜드가 AI 검색 파도에 맞춰 검색 전략을 바꾸고 있다고 한다. 지극히 당연한 숫자다.

‘if X, do Y’의 종말 — 자동화를 짜는 방식이 코드에서 의도로 바뀐다

자동화의 역사는 ‘도구’의 역사가 아니라 ‘문법’의 역사다. 그리고 지금 그 문법이 또 한 번 바뀌고 있다. 코드로 쓰던 것들이 설명으로, 조건문으로 짜던 것들이 의도로. OpenAI가 DevDay에서 꺼낸 AgentKit과 그 뒤에 숨은 MCP는 이 전환을 정확히 보여주는 한 장면이다

AI 에이전트의 실력은 모델이 아니라 ‘로그인’이 결정한다

유능한 인턴인데, 로그인이 하나도 없다면? PPC 자동화의 1세대를 직접 만든 사람의 글에서 가장 오래 남은 문장은 제목과 달랐다. 최초의 AdWords Editor를 만드는 데 참여하고 초기 Google Ads 스크립트를 개발했던 프레드릭 발레이스(Optmyzr CEO)는 에이전트를

AI 검색이 새롭게 느껴진다면, 그건 당신 SEO가 얕아서다

SEO 업계가 요즘 GEO(Generative Engine Optimization), AEO(Answer Engine Optimization), SEO라는 이름표를 놓고 싸우고 있다. “AI 검색은 새로운 분야다, 기존 SEO로는 안 된다”는 주장까지 나온다. 그런데 잠깐, 이 논쟁 자

리드 정리는 도구 문제가 아니다 — 첫 5분 문제다

리드가 사라지는 게 아니라, 내 응답이 하루 넘게 늦는 거였다 r/SideProject에는 몇 달에 한 번씩 같은 질문이 올라온다. “How do you guys handle/organize your leads?” 사이드 프로젝트를 만들고, 랜딩 페이지를 올리고, 폼을 붙였다. 그런데

리드가 사라지는 게 아니라, 내 응답이 47시간 늦는 거였다

구글 1등인데 AI가 안 인용한다 — 그 글엔 ‘답’이 없기 때문

자동화의 문법이 뒤집힌다 — ‘이렇게 해라’에서 ‘이것만은 하지 마라’로

22,000개의 별, 20개의 역할 플러그인. 그리고 나는 SQLite 하나를 보고 있었다.

n22,000개의 별. 20개 역할 플러그인. 금융, 법무, 마케팅, 바이오 연구까지. Anthropic이 Claude를 모든 지식 근로자의 전담 비서로 만들겠다고 선언했다. 근데 그 소식을 보고 든 첫 생각은 “와 대단하다”가 아니었다. “내겐 38MB짜리 SQLite 파일 하나면

500개 SEO 캠페인에 AI 에이전트를 붙였다 — 예산 40%↓, 트래픽 22%↑

500개의 SEO 캠페인에 AI 에이전트를 붙였다. 3개월 후, 예산은 40% 줄었지만 트래픽은 22% 늘었다. 작년 말, 글로벌 SEO 에이전시 컨소시엄이 흥미로운 실험을 했다. 11개 대행사, 500개 이상의 캠페인에 AI 에이전트를 투입한 파일럿 연구였다. 코드명은 “Project

프롬프트는 휘발된다, 패턴은 남는다 — Daniel Miessler의 Fabric이 가르쳐준 교훈

프롬프트는 휘발된다, 패턴은 남는다. Daniel Miessler의 Fabric이 가르쳐준 가장 큰 교훈이다.

Claude Code 게임 개발 스튜디오가 49명의 에이전트를 고용하는 법 — Donchitos가 증명한 구조의 힘

49명의 에이전트. 73개의 워크플로우 스킬. Shell 100%. 지난주에 Claude Code Game Studios(CCGS)가 구조의 힘을 증명했다는 글을 썼다. 22K 스타는 그 증거였다. 오늘은 그 시스템을 만든 사람, Donchitos의 설계를 더 깊이 들여다보려고 한다.

범용 모델이 78%에서 멈춘 자리, 내 모델은 84%를 찍었다

범용 모델이 78%에서 멈춘 자리, 내 모델은 84%를 찍었다 “?? ??? 78%?? ?? ??, ? ??? 84%? ???”n n Bridgewater AIA Labs? Thinking Machines Lab? ??? ? ??? ? ?? ??? ???: ? ? ??? ?? ????

Bash + SQLite로 만든 크로스-벤더 에이전트 메시징 — agmsg 리뷰

Claude Code가 Codex에게 “이 PR 리뷰 좀 해줘”라고 메시지를 보냈다. Codex가 답장을 보냈고, Gemini CLI가 그 대화를 지켜보고 있었다. 세 에이전트는 서로 다른 벤더의 제품이지만 하나의 팀처럼 움직이고 있었다. 중앙 오케스트레이터도, 메시지 브로커도, MCP

GPT-5.6을 쓰려면 정부 허가가 필요하다 — AI 게이트키핑이 시작됐다

AI 모델을 쓰려면 정부 허가를 받아야 하는 시대가 왔다. 트럼프 행정부가 GPT-5.6을 포함한 최신 AI 모델의 접근을 정부가 직접 심사하는 정책을 확대하고 있다. OpenAI의 Sol 모델은 미국 정부가 승인한 기업만 접근할 수 있게 출시될 예정이다. 더 이상 “누구나 API 키

AI-first 지식베이스가 나왔다 — 나는 WYSIWYG를 버렸다

Obsidian에 AI 플러그인을 붙이는 게 아니라, AI가 먼저인 노트 앱이 나왔다. OpenKnowledge라는 오픈소스 도구다. macOS 데스크톱 앱, 로컬 Markdown, WYSIWYG 편집, Claude·Codex·Cursor 내장 통합, MCP 서버 기본 탑재. 한마디로

미국 정부가 GPT를 통제하기 시작했다 — 모델 라우팅이 자유를 만드는 구조적 이유

# 2026-06-28-us-gpt-access-control (draft) OpenAI가 최신 모델 Sol을 출시하면서 미국 정부의 승인을 받은 기업만 접근할 수 있도록 제한했다. 트럼프 행정부는 OpenAI와 Anthropic 양사에 기업 심사 규제를 확대하고 있다. AI 모델 접근

Claude Code 게임 개발 스튜디오가 49명의 에이전트를 고용하는 법 — Donchitos가 증명한 구조의 힘

49명의 에이전트. 73개의 워크플로우 스킬. She claude s-enterprise-timebomb/”>claude /ai-tools/glm-5-2-beats-claude-code-security-benchmark/”>Claude 00%. 지난주에 Claude Code Game S

에이전트 프로필 15개를 만든 설계

69.3k 스타, ICLR 2025 oral, “First AI Software Company”. MetaGPT는 멀티에이전트 프레임워크의 기준점이다. 근데 이 글은 코드 예제나 설치법을 설명하지 않는다. 왜 MetaGPT가 그렇게 설계되었는지, 그 철학적 선택을 추적하는 글이다. 문제

주목받는 건 모델이 아니라, 구조다 — Claude Code Game Studios가 22K 스타를 찍은 이유

22,000 스타. 3,200 포크. Shell 100%. Claude Code Game Studios(CCGS)라는 오픈소스 프로젝트가 지난 한 달 동안 GitHub를 뜨겁게 달궜다. Claude Code 하나를 49명의 AI 에이전트 + 73개 워크플로우 스킬 + 3계층 스튜디오 계

에이전트가 워드프레스에 글을 쓰는 방법 — Slot Gap Fill의 실제

3시간 30분. 이 간격으로 내 블로그에 글이 발행된다. 사람이 직접 쓰는 게 아니다. 에이전트가 쓰고, 워드프레스에 접속해서 올린다. 솔직히 말하면, 이 시스템을 처음 만들 땐 반신반의했다. “에이전트한테 WordPress CLI를 맡긴다고? 포스트가 깨지거나, 잘못된 카테고리에 들어

앱스토어 출시를 한 줄로 줄인 Go CLI, asc 써보니

애플 앱스토어에 앱을 출시하려면 보통 Xcode Organizer 열고, Archive 누르고, Validator 통과하고, Submit 버튼 누르는 그 과정을 거친다. 한 번만 하면 괜찮은데, CI/CD에 통합하려거나 주 1회 배포하는 팀이라면 매번 “화면 열고—버튼 찾고—기다리고—수

챗봇이 HTML을 내뱉기 시작했다 — MCP Apps, 에이전트 UI의 새로운 장

챗봇이 HTML을 내뱉기 시작했다 MCP를 좀 써본 사람이라면 누구나 같은 벽에 부딪힌다. “텍스트만으로는 부족하다”는 벽. 도구 호출 결과로 차트를 그리고 싶다. 폼을 띄우고 싶다. 캔버스에서 편집하게 하고 싶다. 근데 MCP 서버는 JSON만 반환한다. 그걸 유저가 직접 복사해서 다

SEO가 사라지는 게 아니다, 분해되는 것이다 — Critchlow가 예고한 GEO의 해체

SEO가 사라지는 게 아니다. 분해되는 것이다. Tom Critchlow가 Ross Hudgens와의 인터뷰에서 던진 질문은 단순한 경고가 아니었다. “GEO 아웃컴을 만드는 건 SEO 전문가가 아니라 브랜드, 제품, PR, 에디토리얼 팀이다.” 이 말은 사실 SEO 업계의 해체를 선언

검색 1위인데 방문자가 0명입니다 — AI 검색이 SEO를 집어삼키고 있다

며칠 전, 한 뉴스미디어의 SEO 담당자가 내게 보낸 메시지다. “예전에 6,000클릭 나오던 키워드가 AI Overviews 생기고 나서 100클릭 됐어요.”단 하나의 키워드가 아니라, 수천 개의 키워드에서 같은 현상이 벌어지고 있다. 그리고 이건 시작에 불과하다. 검색 1위인데 방문

AGI는 새 모델이 아니라 통합으로 온다 — Daniel Miessler가 본 Claude Tag의 충격

TL;DR Daniel Miessler가 “AGI가 도착했다”고 선언했다. 이유는 Claude Opus 5도, 새로운 아키텍처도 아니다. Claude Tag — Anthropic의 Slack 통합 에이전트 — 가 그의 기준을 충족시켰다. “지식 근로자를 대체할 수 있는 AI 시스템”이라

2.5%에서 35%로, AI 검색이 SEO를 완전히 바꿔버렸다 — 5가지 교훈

작년만 해도 Writesonic의 리드 중 AI 검색이 차지하는 비율은 2.5%였다. 올해 3월, 그 숫자는 35%가 되었다. 14배 폭증이다. 같은 기간 SEO 담당자들은 “AI가 검색을 죽였다”는 말과 “AI에 최적화하라”는 말 사이에서 정체성 혼란을 겪고 있었다. Writesoni

AI 검색이 밝힌 충격적 진실: SEO는 GEO 결과를 통제한 적이 없었다

ChatGPT에게 “OO 추천해줘”라고 물어본 적 있는가 — 그 순간 SEO의 권한은 사라진다 Tom Critchlow가 Ross Hudgens와의 인터뷰에서 던진 질문 하나가 업계를 흔들었다. “CEO 입장에서 GEO를 누가 할 거냐고 묻는다면, SEO팀을 떠올릴까, 브랜드팀을 떠올릴

25,000 스타를 받은 클로드 스킬은 그냥 마크다운 파일 3개였다

AI 코딩 에이전트 쓰다 보면 한 번쯤 겪는 일이다. 계획을 세우고, 맥락을 잡고, 코드를 짜기 시작했는데 — 어느 순간 /clear를 누르면 모든 게 증발한다. 그 빈 화면 앞에서 “아까 그 구조 어디까지 생각했더라” 하고 다시 처음부터 설명해야 하는 그 허탈함. 오스만 아디(Othm

AI 검색이 부수는 ‘디스커버리’의 공식 — AI 툴 빌더가 맞닥뜨린 위기

며칠 전 Search Engine Journal에 실린 Tom Critchlow의 인터뷰를 읽었다. Roger Montti가 정리한 그 글인데, SEO 업계 베테랑인 Critchlow가 던진 진단 하나가 계속 머리에 맴돌았다. “AI 검색(GEO)의 아웃컴을 만드는 주체는, 대부분의 조

96%는 남의 글만 인용한다 — Writesonic이 공개한 AI 검색 에이전트 5가지 법칙

AI 검색이 내 사이트를 무시하는 데는 이유가 있다. Writesonic 연구에 따르면, 인용의 96%가 Reddit, YouTube, 업계 매체 — 내가 소유하지 않은 페이지에서 나온다. 진짜 문제는 여기서 시작된다. 며칠 전, Search Engine Journal에서 Writeso

omp — 55,000줄의 Rust로 만든 AI 코딩 에이전트, oh-my-pi

omp ⌥ oh-my-pi AI Coding Agent Harness — 55,000줄의 Rust가 만든 에이전트 생태계 AI & Tools Agent Harness Open Source 대부분의 AI 코딩 에이전트는 똑똑한 채팅창이다. 메시지를 주고받고, 코드를 생성하고, 파일을 수정

내 AI 비서가 내 코드를 까먹어서 그래프를 심었다 — Graphify 이야기

AI 코딩 어시스턴트에게 “이 함수 어디 있어?” 물어보고 싶었던 적 없나 있지. 나는 있다. 매일 있다. Claude Code나 OpenCode 같은 AI 코딩 어시스턴트는 대화를 시작할 때마다 내 코드베이스를 처음 보는 사람처럼 행동한다. “아까 그 라우터 함수 설명해줬잖아” 하면

SEO가 GEO를 잃는 건 조직 문제가 아니다. 도구 문제다.

“SEO가 GEO에서 밀려나는 건 도구 탓이다” — Tom Critchlow가 말하지 않은 이야기 Search Engine Journal에 실린 Tom Critchlow의 인터뷰를 읽었다. 요지는 명확하다: SEO 아웃컴을 만드는 사람들은 SEO 전문가가 아니라 브랜드, 제품, PR,

토큰은 새로운 에너지다 — 22살 한국 개발자가 만든 tokscale 이야기

너 AI 코딩 에이전트에 얼마 쓰고 있어? 이 질문에 정확한 숫자로 답할 수 있는 사람이 몇이나 될까. Claude Code, Cursor, Codex CLI, Gemini CLI, Copilot, opencode — 매일 두세 개는 돌리는 나도 “어… 아마 2만 토큈가?” 수준이었다.

AI 에이전트를 Go로? tRPC-Agent-Go라는 선택지

tRPC-Agent-Go Go로 만드는 AI 에이전트 프레임워크 v1.10 내가 AI 에이전트를 만들 때마다 드는 생각이 있다. “이거, 꼭 Python이어야 하나?” 지금까지 AI 에이전트 생태계는 Python이 독점하다시피 했다. LangChain, CrewAI, AutoGen, A

500개 SEO 캠페인에 AI 에이전트를 붙였다 — 예산 40%↓, 트래픽 22%↑

500개의 SEO 캠페인에 AI 에이전트를 붙였다. 3개월 후, 예산은 40% 줄었지만 트래픽은 22% 늘었다. 작년 말, 글로벌 SEO 에이전시 컨소시엄이 흥미로운 실험을 했다. 11개 대행사, 500개 이상의 캠페인에 AI 에이전트를 투입한 파일럿 연구였다. 코드명은 “Project

터미널이 에이전트를 집어삼키고 있다

AI & TOOLS 터미널이 에이전트를집어삼키고 있다 Gemini CLI 106k 스타, 클라우드 에이전트 CLI의 부상,그리고 터미널이 AI의 기본 UI가 된 이유 2026-07-13 · 8 min read 106,000개의 별. 106k. Google의 Gemini CLI가 찍은 숫

키워드 전략에서 배우는 에이전트 로드맵

지금까지 구조적 유사성과 기술/OnPage 레벨의 대응을 살펴봤다. 이번엔 전략 레벨로 올라간다. SEO의 키워드 전략은 AI 에이전트의 로드맵을 세우는 방법과 거의 동일하다. 키워드 갭 = 역량 갭 키워드 갭 분석은 “경쟁자는 순위에 있는데 나는 없는 키워드”를 찾는 작업이다. 여기서

온페이지 SEO는 프롬프트 엔지니어링의 10년 선배

이 시리즈의 첫 글에서는 구조적 유사성을, 두 번째 글에서는 기술 기술 SEO와 아키텍처의 대응을 다뤘다. 세 번째는 On-Page SEO와 프롬프트 엔지니어링의 관계다. 놀랍게도, 거의 1:1로 대응된다. 제목(H1) = 시스템 프롬프트 SEO에서 H1 태그는 페이지의 핵심 주제를 정

기술 SEO가 AI 에이전트에게 가르쳐주는 것

앞서 SEO와 AI 에이전트가 구조적으로 닮아 있다는 이야기를 했다. 이번엔 더 실용적으로 들어가서, 기술 SEO의 구체적인 기법들이 AI 에이전트 아키텍처에 어떻게 대응되는지 살펴본다. Core Web Vitals = 에이전트 응답 시간 구글은 LCP, FID, CLS라는 세 가지 지

SEO와 AI 에이전트는 닮아있다 — 그리고 그게 중요한 이유

SEO와 AI 에이전트는 같은 문제의 다른 시대 버전이다. 최근 이 블로그에서 SEO와 AI 에이전트의 교차점을 여러 각도로 다뤘다. 정리하다 보니 하나의 패턴이 눈에 띄었다. 이 둘의 구조가 거울처럼 닮아 있다는 것. 발견의 기술, 두 번 태어나다 SEO와 AI 에이전트의 공통점은 단

AI 검색이 SEO를 죽인 게 아니라 엔지니어링 문제로 만들었다

AI 검색이 SEO를 죽인 게 아니다. 엔지니어링 문제로 만들었다. Writesonic의 창업자 Samanyou Garg가 Search Engine Journal 웨비나에서 던진 한 문장이다. 작년만 해도 Writesonic 리드의 2.5%가 AI 검색에서 왔다. 올해 3월, 그 숫자는

구글 Antigravity SDK에서 가장 인상 깊었던 단 한 줄의 코드

Agent SDK를 고를 때 나는 항상 이걸 먼저 본다: “기본값이 무엇인가” 기능 목록이 아니다. API 설계도 아니다. pip install 하고 Hello World를 띄웠을 때, 에이전트가 기본적으로 무엇을 할 수 있는가 — 그게 그 SDK의 철학을 가장 정직하게 드러낸다. Go

SEO는 아웃컴의 주인이 아니다 — AI 검색이 증명한 당신의 커리어 리스크

CEO가 “누가 GEO를 할 거냐”고 묻는다면, 당신의 팀은 어떻게 답할 건가? 며칠 전, Tom Critchlow가 Ross Hudgens와의 인터뷰에서 던진 질문을 읽고 꽤 오래 생각했다. Roger Montti가 Search Engine Journal에 정리한 그 인터뷰인데, SE

21만 토큰을 2,500토큰으로 줄인 그래프 기반 코드 인텔리전스 — code-review-graph

AI 코딩 도우미한테 “이 함수 누가 호출해?” 물어보면 뭘까? 답변을 위해 프롬프트 컨텍스트에 프로젝트 전체를 다 넣는다고 상상해봐. fastapi면 95만 토큰. 한 번 물어볼 때마다 95만 토큰. 10번 물으면 950만. 그게 지금 대부분 AI 코딩 도구의 현실이다. tirth82

당신의 AI 코딩 에이전트가 모르는 사이에 전체 저장소를 업로드하고 있었다 — Grok Build CLI 분석과 OpenCode의 설계

며칠 전, @cereblab이라는 보안 연구원이 xAI Grok Build CLI의 와이어레벨 분석을 공개했다. 결과는 간단히 말해 충격적이었다. Grok Build는 사용자가 인지하지 못하는 사이에 전체 Git 저장소 — 모든 추적 파일 + Git 히스토리 전체 — 를 xAI의 Goo

Systima가 증명했다: 오픈코드는 클로드 코드보다 4.7배 적은 토큰으로 같은 일을 한다

며칠 전, Systima라는 영국 AI 컨설팅 회사가 재미난 벤치마크를 공개했다. Claude Code와 OpenCode를 같은 모델(claude-sonnet-4-5), 같은 머신, 같은 작업에 올려놓고 API 경계에서 주고받은 모든 토큰을 측정한 결과다. 결론은 이렇다: Claude

SEO가 GEO를 잃고 있다 — 그리고 대부분 모르고 있다

“누가 GEO를 할 거냐고 묻는다면, 당신의 회사는 SEO팀을 떠올릴까?” Tom Critchlow가 Ross Hudgens와의 인터뷰에서 던진 질문이다. 검색 마케팅 업계에서 20년 가까이 몸담아온 그는 AI 검색이 바꾸는 비즈니스 우선순위를 보며 SEO 업계의 구조적 약점이 드러나고

Goose, 51k 스타 범용 AI 에이전트가 Linux Foundation으로 간 이유

TL;DR Block이 만든 오픈소스 AI 에이전트 Goose가 Linux Foundation 산하 AAIF로 이전했다. 범용 에이전트의 표준화 움직임이라는 더 큰 그림의 일부다. 51k 스타, Rust 기반, 15개 LLM + 70개 MCP 확장 — 숫자보다 중요한 건 이게 가리키는

Web3에서 AI로: 생태계 감각의 전이

AI & TOOLS “22-year-old generalist hacker, shaping the 2nd/3rd web” — junhoyeo 준호여. 스물둘. Rust로 AI 에이전트 토큰 추적기를 만들어 4,400개가 넘는 별을 받았다. Threads 출시 12시간 만에 리버스 엔지니

Graphify — 코딩 에이전트에게 지식 그래프를 심은 22살의 선택

Graphify — 코딩 에이전트에게 지식 그래프를 심은 22살의 선택 82,800개의 별. 450,000번의 PyPI 다운로드. 카파시의 언급 하나로 폭발한 오픈소스. 그리고 이 모든 걸 만든 사람은 겨우 22살, 런던의 대학원생이다. 며칠 전, 나는 Graphify를 처음 써봤다.

tradingview-mcp — AI 어시스턴트를 위한 실시간 시장 데이터와 분석

📊 tradingview-mcp AI 어시스턴트를 위한 실시간 시장 데이터 & 기술적 분석 ⭐ 3,500+ 🍴 737 🐍 Python 📜 MIT 한 줄 요약 TradingView의 시장 데이터, 기술적 분석 지표, 스크리너, 백테스팅 엔진을 MCP 프로토콜로 묶어서 Claude,

이 글에서 다루는 것

oh-my-pi. 이름만 들으면 라즈베리 파이 주변기기인 줄 안다. 근데 전혀 아니다. 이건 AI 코딩 에이전트 CLI고, 지금 오픈소스 에이전트 생태계에서 가장 공격적으로 진화하고 있는 하네스다. Can Bölük이 2월에 쓴 “The Harness Problem”이라는 글이 있었다.

그가 푼 문제: 에이전트는 매번 잊는다

AI & TOOLS “Complexity isn’t a property of problems; it’s a measure of how badly we’ve drawn the system.” — OthmanAdi 22,674 스타. 하나의 스킬이 받은 숫자다. planning-with-f

그의 중심 질문

2026. 7. 12. 네가 쓰는 모든 AI 프롬프트, 잘못됐을 수도 있다. “How”를 가르치느라 “What”을 잊고 있진 않은지. 다니엘 미슬러(Daniel Miessler). 사이버보안/AI 엔지니어이자 1999년부터 글을 써온 작가, 그리고 16.6k 스타를 받은 오픈소스 프로젝

에이전트 너머, 에이전트를 보다

🔍 에이전트 너머, 에이전트를 보다 backnotprop/plannotator가 푸는 코드 리뷰의 역설 ⭐ 7k+ GitHub Stars 819 Commits AGPL-3.0 AI 코딩 에이전트가 코드를 쓰는 속도는 인간의 10배다. 그런데 그 코드를 검토하는 속도는? 에이전트 사용이

유튜브·빌리빌리·트위터·인스타30개 사이트를 Go 한 방에

👾 유튜브·빌리빌리·트위터·인스타30개 사이트를 Go 한 방에 Lux — Let there be video 동영상 하나 저장하려고 터미널에서 북치고 장구치고 싶지 않았다. 유튜브 링크 하나 받아서 1080p로 떨궈주는 것. 그것만 있으면 됐다. 근데 매번 youtube-dl 깔고, 파

프롬프트를 파일로 구조화하다

🧵 프롬프트를 파일로 구조화하다 danielmiessler/Fabric이 풀려는 문제 ⭐ 43k+ GitHub Stars Go로 재작성 MIT License AI는 능력 문제가 아니라 통합 문제다. Daniel Miessler이 Fabric을 만들면서 던진 진단이다. 2022년 말 이

검색은 단일 출처가 아니라 합의다

BUILD LOG · 2026-07-08 검색은 단일 출처가 아니라 합의다 하나의 검색 엔진으로 만족할 수 있을 거라고 생각한 적이 있다. FTS5 키워드 매칭. 끝. SQLite에 내장된 전문 검색으로 17,000개 지식 항목을 긁어오면 충분하다고 믿었다. 틀렸다. 키워드 검색은 내가

Cline 64K 스타 — 오픈소스 코딩 에이전트의 구조가 말해주는 것

BUILD LOG · 2026-07-12 Cline 64K 스타 — 오픈소스 코딩 에이전트의 구조가 말해주는 것 VS Code 확장 하나가 64,600명의 스타를 받았다. Cline은 원래 “Claude Dev”라는 이름의 VS Code 확장으로 시작했다. 지금은 CLI, SDK, Je

AI 에이전트가 스스로 도구를 선택하기 시작했다 — 그리고 그게 창의성의 시작이었다

AI 에이전트가 스스로 도구를 선택하기 시작했다 — 그리고 그게 창의성의 시작이었다 내 에이전트가 내가 의도하지 않은 도구를 골랐다. 그리고 그 선택이 예상보다 좋은 결과를 냈다. 이게 창의성일까. 며칠 전 일이다. 나는 에이전트에게 블로그 초안을 쓰라고 지시했다. 주제는 GraphRC

goose — Block이 만든 오픈소스 AI 에이전트를 뜯어보다

“직접 만들래, 남의 거 쓸래?” — 에이전트 세상의 딜레마다. 이 질문을 1년째 붙잡고 산다. Drewgent는 opencode라는 플랫폼 위에서 돌아가고, opencode는 점점 더 많은 MCP 서버를 연결하고, 나는 점점 더 “이거 내가 직접 만들어야 하나?”라는 질문과 마주한다.

OpenAI가 Claude Code를 위해 Codex 플러그인을 냈다

OpenAI가 Claude Code의 플러그인을 만들었다. 경쟁사가 직접. 27,000개가 넘는 별을 받았다. 그리고 이 사실이 우리에게 던지는 질문은 “누가 더 잘하냐”가 아니라, “에이전트들이 서로를 부르기 시작했다”는 거다. 아이러니부터 시작하자 codex-plugin-cc는 Cl

알리바바가 클로드 코드를 금지한 날, 내 에이전트는 아무 일도 없었다는 듯 돌아갔다

2026년 7월 3일, 알리바바가 사내에서 Claude Code 사용을 금지했다. 이유는 백도어 위험. Anthropic이 Claude Code에 중국 사용자를 식별하는 마커를 심었다는 의혹 때문이다. 무슨 일이 일어났나 Reuters가 단독 보도한 이 사건의 골자는 이렇다: Anthr

스킬이 에이전트를 갈아탄다 — Google stitch-skills와 Agent Skills 오픈 표준

스킬이 특정 에이전트 전유물이던 시대는 끝났다. Google이 방금 Agent Skills 오픈 표준을 공식 채택했다. 그 증거가 google-labs-code/stitch-skills라는 이름으로 깃허브에 올라왔다. 이 저장소는 Antigravity, Gemini CLI, Claude

Go로 에이전트를 만든다고? — Tencent가 만든 tRPC-Agent-Go 리뷰

Python 없이도 에이전트를 만들 수 있을까? 이 질문은 2025년까지만 해도 사치였다. ADK, CrewAI, LangChain, AutoGen — 진지한 에이전트 프레임워크라고 불리는 것들은 전부 Python 생태계 안에 있었다. Go 개발자가 에이전트를 만들고 싶으면, 결국 Py

GLM 5.2가 Claude Code를 보안 벤치마크에서 앞섰다 — “제일 좋은 모델”이라는 착각

“모델은 한눈에 안 판다”는 말, 이젠 숫자로도 증명된다. Semgrep이 IDOR 취약점 탐지 벤치마크를 공개했다. 실험 조건은 단순했다. 같은 데이터셋, 같은 시스템 프롬프트, 같은 평가 방식. 바꾼 건 모델과 하네스뿐이다. 그리고 결과는 생각보다 더 치열했다. GLM 5.2가 Cl

AI 에이전트를 한 창에 담는다는 것 — 혼자 만든 오케스트레이션 도구가 내 인프라와 닮은 이유

AI 코딩 에이전트를 쓸 때 가장 답답한 건 ‘창을 갈아타는 일’이다. Claude Code가 뭔가 작업하는 동안 코드를 보려면 VS Code로, 결과를 확인하려면 브라우저로, git diff를 보려면 터미널로. 이걸 하루에 수십 번 반복한다. GeekNews에서 한 개발자(zendy)

1,500명이 스타를 찍었다 — 내 에이전트의 뇌가 틀리지 않았다는 증거

내가 P0- 에이전트의 트의 뇌를 만들었을 때, “이게 맞나?” 하는 생각을 안 한 건 아니다. Obsidian vault에 파일 시스템 그대로 두뇌 구조를 쌓는 방식. vector DB 하나에 전부 박아넣는 게 아니라, 폴더가 레이어고, 마크다운이 뉴런인 설계. 분명히 맞다고 생각했지

정부가 GPT 접근을 통제할 때, 로컬 우선 아키텍처는 취향이 아니라 생존이다

이번 주에 두 가지 일이 있었다. OpenKnowledge라는 오픈소스 지식 관리 도구가 Show HN에 올라왔고, 트럼프 행정부가 GPT-5.6 사용자에 대한 정부 심사를 확대한다는 보도가 나왔다. 하나는 도구고, 하나는 정책이다. 겉보기엔 전혀 다른 이야기지만, 내가 보기엔 정확히

auth.md — AI 에이전트가 당신 대신 회원가입하는 시대, 그리고 그건 이미 내가 짜놓은 패턴이었다

에이 전트가 내 대신 회원가입을 한다. 폼 없이, API 문서 없이, 도메인 루트의 파일 하나만 읽고. WorkOS가 6월 26일 auth.md라는 오픈 프로토콜을 발표했다. 각 서비스가 자기 도메인 최상위 에이전트가 md 파일을 호스 그리고 , AI 에이전트가 그걸 읽고 사용자 대신

SEO는 죽었다, GEO가 왔다 — AI가 당신의 콘텐츠를 선택하는 방식

결론부터 말하자. SEO가 죽은 건 아니다. 다만 이제 구글 검색결과 1위만 노리던 게임은 끝났다. 사용자가 질문을 던지는 장소가 구글 검색창에서 ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity, Googl AI가 b%8b%b9%ec%8b%a0-%eb% 었다 ools/l

구글과 AWS가 인간이 아닌 AI 에이전트를 위해 도구를 만들기 시작했다

구글의 새 CLI에는 .agent/ 디렉토리가 docs/보다 먼저 있다. 에이전트를 ls-open-standard/”>에이전트를 -agent-go-review/”>에이전트를 ls-open-standard/”>에이전트를 d%95%98%eb%8a%94/”>에이전트를 -agent-go-rev

핀테크 사이트 3곳 중 1곳은 AI 에이전트에게 보이지 않는다 — ‘머신 퍼스트’가 진짜 요구사항이 된 날

Slobodan Manic이 274개 핀테크 홈페이지를 측정했다. 36%는 JavaScript 없이 콘텐츠의 80%조차 전달하지 못한다. AI 에이전트가 그 사이트를 방문하면, 아무것도 읽을 수 없다는 뜻이다. 핀테크는 UX에 가장 많은 돈을 쓰는 업계 중 하나다. 모바일 앱, 인터랙티

토큰을 더 쓰는 시대는 끝났다 — Uber COO의 경고와 AI 도구 시장이 가리키는 새로운 갈림길

얼마 전 Uber의 COO가 던진 한마디가 AI 업계를 찌질하게 울렸다. “더 많은 토큰을 쓰는 시대는 끝났다.” 짧은 경고지만, 지난 몇 년 우리가 당연하게 여겼던 공식을 정면으로 부순다. 모델이 크고 비쌀수록 좋다. 토큰을 더 쓰면 더 깊이 생각한다. 가격은 나중에 생각핼 일이다.

에이전트 도구가 폭발하고 있다 — 이제 문제는 ‘무엇을 만들까’가 아니라 ‘누가 발견할까’다

6월 한 달 동안 트렌드 하 에이전트 nts/”>에이전트 ion/”>에이전트 nts/”>에이전트 ion/”>에이전트 nts/”>에이전트 ard/”>에이전트 ark/”>에이전트 %ac/”>에이전트 GitHub에서 수집한 에이전트 관련 도구는 364개다. 코드 분석, 메모리, 자동화, SE

에이전트 툴링 스택이 쪼개지고 있다 — 그리고 그걸 축복으로 만드는 설계

이번 Trend Harvester 사이클에서 8점 이상짜리 keep 아이템을 정리하다가 패턴 하나를 봤다. gortex (8.27) — 257개 언어를 지원하는 code intelligence + MCP 서버. 내가 쓰는 codebase-memory-mcp와 정면으로 경쟁한다. Engr

AI 봇 트래픽의 81.8%가 가짜였다 — ARD는 다른 답을 안다

듀안 포레스터가 새 사이트를 열었다. CitationIQ.com. 런칭 2주 만에 서버 로그를 까봤더니, AI 어시스턴트가 33번 방문했다고 찍혀 있었다. 하루에 두 번꼴. 실제 숫자는 6번이었다. 81.8%가 가짜였다. 더 웃긴 건, 이 가짜 트래픽들이 ChatGPT 이름을 달고 와서

Google·Microsoft가 ARD를 발표했을 때, 나는 이미 구현해놓고 있었다

2026년 6월 1 Google Google, Microsoft, GitHub, Hugging Face를 포함한 11개 회사가 ARD(Agentic Resource Discovery)라는 오픈 표준 초안을 발표했다. AI 에이전트가 웹에서 서로를 발견하고 나는 하고 사용하는 방법에 대한