Meta의 Project OT(Organization Transformation)

AI가 코드를 작성하고, 자료를 정리하고, 복잡한 업무까지 처리하는 모습을 보면 예전에는 열 명이 필요했던 일을 이제 서너 명이 할 수 있지 않을까?라는 생각이 든다. Meta의 Project OT는 이런 기대를 실제 조직 운영에 적용하려던 계획이었다...

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OpenAI 에이전트는 왜 위키에 글을 남겼을까?

AI에게 자료 조사를 맡기는 일이 점점 많아지고 있다. 하지만 AI가 단순히 질문에 답하는 수준을 넘어, 웹사이트를 읽고 도구를 사용하며 다른 에이전트와 정보를 주고받기 시작한다면? 최근 공개된 DseWiki 사건은 이 문제를 잘 보여준...

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MCP와 Local LLM을 활용한 개인 정보 우선 AI 에이전트 구축 예시

Hybrid(Local + Cloud) LLM에 대해 궁금증이 있어서 관련 자료를 찾던 중, 의료 기관에서 AI를 도입하는 흥미로운 글을 발견하여 여기에 정리해본다. AI가 진료 기록을 요약해주고, 혈액 검사 수치를 풀어서 설명해 준다면...

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Terminal User Interface

웹 브라우저 기반 화면과 무거운 일렉트론(Electron) 애플리케이션이 지배하던 소프트웨어 생태계에 정적이 깨지고 있다. 최근 개발자 커뮤니티를 중심으로 빠르고, 가벼우며, 키보드 중심으로 동작하는 TUI(Terminal User Int...

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우버 이츠는 셀프 튜닝 AI 다중 에이전트를 어떻게 활용하는가?

우버 이츠(Uber Eats)는 10,000개 이상의 도시에서 수백만 장의 음식 사진을 처리한다. 문제는 많은 식당의 메뉴 사진 품질이 낮다는 점이다. 어두운 조명, 낮은 해상도 등은 고객의 선택을 피해간다. 그렇다고 AI로 사진을 고치면...

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AI를 천재 인턴처럼 대하세요.

AI 코딩 에이전트에 대해 오해하는 부분이 있다. 마치 오래된 경력의 베테랑 엔지니어처럼 일할 거라고 기대하는 것이다. 현실에서는 '베테랑' 보다는 '천재 인턴'에 가깝다. 팀에 합류한 천재 인턴에 대해서 상...

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GPT-5.6 Luna/Terra 가격 다운

 OpenAI가 GPT-5.6 Luna API의 가격을 80%, GPT-5.6 Terra API의 가격을 20% 인하했다. We are committed to pushing the model frontier across cost efficiency...

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Valve가 리눅스에 기여하는 것들

요즘 집에서 리눅스를 쓰고, 옆 동료가 스팀덱으로 점심 시간때 게임을 하는것을 보다보니, 밸브(Valve, Steam 배급사)가 리눅스에 기여한 것들이 많다는 걸 알게 되었다. 그래서 몇 가지 정리해본다. Proton: Windows 게임 코드를...

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LLM + 하네스 - 에이전트란 무엇인가?

'에이전트(Agent)'라는 단어는 흔히 사용되지만, 그 의미는 매우 다양하다. 누군가에게는 챗봇을 의미하고, 누군가에게는 복잡한 자동화 프로그램을 뜻한다. 이처럼 모호한 에이전트 개념을 개인적인 관점에서 정리해본다. LL...

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AI, 종이책을 삼키다.

404media에서 흥미로운 글 을 읽었기에 여기에 정리해본다. AI 기술이 폭발적으로 발전하면서 LLM 모델을 개발하는 빅테크 기업들은 심각한 문제에 봉착했다. 모델의 성능을 향상시키기 위해 많은 학습 데이터가 필요하지만, 역설적이게도 데이터의 어...

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잭 도시의 Block의 AI 에이전트 구축 전략과 역설

올해 초 미국 경제 매체 CNN 비즈니스에는 충격적인 헤드라인이 실렸다. 핀테크 기업 블록(Block)이 생성형 AI 도입의 영향으로 전체 직원의 절반 가까이를 해고했다는 소식이었다. 창업자이자 CEO인 잭 도시(Jack Dorsey)는 빅테크를 포함...

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Kimi K3에 대한 OpenAI 전략책임자 Dean Ball의 글

  Dean Ball이 Kimi K3에 대한 글을 올렸다. Dean Ball은 트럼프 행정부 출신(MAGA 지지자는 아님)이고 현재 OpenAI에서 전략적 미래 부문 책임자이다. 첫번 째 게시된 글( https://x.com/deanwball/st...

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가혹한 토큰 경제학

그동안 대다수 기업들은 AI를 무료 혹은 비교적 저렴한 비용으로 이용해왔다. (구독 모델을 허용한 기업이라면 지금도 저렴한 편이다.) 현재 시점에서는 AI 기업들이 감당하던 재정적 출혈이 임계점에 다다르고 있는 실정이다. 데이터 센터를 ...

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AI 기술 도입은 착각일 뿐, 기업 AI 혁신의 본질

EO채널을 보던 중 꽤 괜찮은 콘텐츠를 발견했고, 여기에 내용을 정리해본다. 최근 기업 경영의 가장 큰 화두는 단연 AI이다. 하지만 대다수 기업이 AI 기술을 도입하고도 정작 "무엇이 바뀌었는지 모르겠다"며 난항을 겪곤 한다. ...

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토큰 맥싱(tokenmaxxing)의 문제점

토큰 활용 극대화(tokenmaxxing)가 팀 내에서 흔히하는 농담이었는데, 이젠 현실이 되고 있다. 간단히 말해, 토큰맥싱(tokenmaxxing)이란 모델 사용량을 최대한 늘리거나 혹은 생산적인 것처럼 보이도록 사용량을 눈에 띄게 ...

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가장 비싼 코드

가장 비싼 코드는 아무도 원하지 않는 코드이다. 사람이든 AI든 코드를 작성하는데는 비용이 든다. 그런데 그 결과물을 아무도 원하지 않는다면, 가장 비싼 코드라 부를 수 있다. 코드는 제품을 구성하는 작은 단위다. 제품을 만들려면 Nee...

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거대 모델의 시대를 넘어

최근 몇 년간 AI의 발전 공식은 명확했다. 더 많은 데이터, 더 큰 컴퓨팅 파워 그리고 더 거대한 모델을 만드는 것이었다. 하지만 모델이 커질수록 천문학적인 비용이 발생하고 효율성이 떨어지는 문제에 직면하게 되었다. 시장의 시선은 단순...

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끝까지 만드는 태도

요즘 AI 스타트업 이야기를 보다 보면 비슷한 단어들이 나온다. 예를 들어 에이전트, 자동화, 노코드, 워크플로우, 생산성, AI 네이티브 등... 결국 “AI로 일을 자동화한다”는 말이다. 그런데 Gumloop 의 Max Brodeur-Urbas의...

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SkillClaw - 에이전트의 '스킬'을 집단 지식으로 진화 시키는 시도

AI 에이전트를 사용하다 보면 비슷한 문제가 반복된다. 어제는 괜찮았는데, 에러를 만나고, 몇 번 실패를 반복하고 그러다가 결국 해결했다. 새롭게 에이전트를 켜면 다시 처음부터 시작한다. 마치 어제의 경험이 없었던 것처럼... Clau...

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에이전트를 위한 오픈소스 메모리 레이어 'XMem'

내 GitHub 프로필을 보고 한 통의 메일을 받았다. 보낸 사람은 XMem의 창업자이자 CEO인 Ishaan Gupta. AI 메모리 관련 리포지토리들을 둘러보다가 내가 관심 있을 것 같아 연락했다고 한다. Came across your GitH...

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