#ai-agent 14개

컨테이너로 가둬둔 AI 에이전트를 결국 풀어준 이유

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컨테이너 격리는 안전했지만 그만큼 기능도 제약됐다. 자율성과 지속적 발전을 염두에 두면 제한을 풀어야 하고, 풀면 보안이 따라와야 한다. 그 중간 합의점으로 Hermes를 택하며 겪은 실제 사례를 정리한다.

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LangGraph를 도입하고 코드가 스파게티가 된 이유

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LangGraph를 도입했는데 코드가 오히려 스파게티가 됐다. 노드 1개짜리 래퍼, 이중 체크포인팅, 3개 Executor에 흩어진 8천여 줄의 중복. 개인 프로젝트에서 직접 겪은 실패의 해부와, 거기서 배운 구조화 원칙을 정리한다.

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Deep Agents로 Skill 실행 체계가 웹으로 내려왔다

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LangChain/LangGraph의 연장선에서 등장한 Deep Agents가 무엇인지, 어떻게 발전해 왔는지, 그리고 기술적으로 어떤 특징을 갖는지 정리한다. 핵심은 하나다. Claude Code가 로컬에서 보여준 Skill 기반 실행 체계가, 이제 웹 애플리케이션 안에서 그대로 재현 가능해졌다는 점이다.

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프롬프트를 반복하는 대신 루프를 설계한다

코드팩토리 영상이 정리한 RAG Loop, 하네스, 루프 엔지니어링 세 단어는 경쟁이 아니라 한 줄로 이어진 발전이다. 하네스(정적 제약) 다음에 오는 루프 엔지니어링은, 내가 매번 AI에게 다시 치던 N번째 프롬프트를 시스템 안으로 옮기는 일이다. 내 블로그 발행 파이프라인이 사실상 루프였다는 걸 돌아보며, 루프가 비효율이 되는 조건까지 짚는다.

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블로그 발행을 LLM Wiki로 넘겼다

개인 LLM Wiki를 블로그 발행까지 확장하며, 글쓰기 skill을 버리고 위키 기반 workflow로 갈아탄 설계 판단을 정리한다. 발행물이 AI처럼 보이는 원인을 어휘, 톤, 사고과정으로 좁히고, 발행할수록 위키가 글투를 배우는 구조를 만들었다.

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Git으로 관리하는 LLM Wiki

개인 지식베이스를 raw 자료 저장소가 아니라 출처와 승급 경계를 가진 LLM Wiki로 구성하며 남긴 설계 판단. inbox/source/context 3계층으로 '아직 쓰면 안 되는 것'과 '재사용해도 되는 것'을 나누고, Git을 원본 경로로 Obsidian을 조작면으로 둔 운영 구조를 정리한다.

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프롬프트에서 하네스까지, Ouroboros와 Ralph Loop가 연 세계

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Q00/ouroboros(4.2k stars)의 명세 우선 워크플로우, Ralph Loop의 자율 진화 사이클, 그리고 Harness Engineering이 만드는 AI 에이전트 시대의 새로운 개발 패러다임을 정리한다. 이재규의 Ralphthon 우승 사례를 중심으로, 프롬프트 엔지니어링에서 하네스 엔지니어링으로의 전환을 추적한다.

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CI/CD는 죽었고 에이전트 시대의 Continuous Compute가 왔다

Namespace의 Hugo Santos와 Madison Faulkner가 AI Engineer 채널에서 발표한 'CI/CD Is Dead' 영상을 정리하고, 핵심 질문에 대한 답을 찾는 과정. 에이전트 Harness가 만드는 코드 변화량의 폭발, 이를 수용하기 위한 Continuous Compute 아키텍처, 그리고 '준비한다'는 것이 구체적으로 무엇을 의미하는지까지.

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노드 설계부터 멀티 에이전트까지 LangGraph 설계 패턴과 프로덕션 전략

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LangGraph 노드 설계 원칙부터 멀티 에이전트 오케스트레이션, 서브그래프 팩토리, 분산 환경 상태 관리까지. 프로덕션 LangGraph 시스템을 구축할 때 필요한 설계 패턴과 의사결정 프레임워크를 정리했다.

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내 지식 그래프가 매일 퀴즈를 보내게 만들었다

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Obsidian vault의 기술 노트에서 AI가 퀴즈를 생성하고, NanoClaw가 Telegram으로 간격 반복 퀴즈를 보내주는 시스템 구축기. AI와 코드의 역할 분리가 핵심 설계 판단이었다.

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Claude Code Harness로 5개 에이전트를 병렬 감사시켜 코드 체계를 잡았다

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Harness 플러그인으로 Nx 모노레포에 5개 AI 에이전트를 구성하고 병렬 감사를 실행한 실전기. 보안 취약점, 의존성 경고, 인터페이스 불일치 등을 한 세션에서 식별하고 조치한 과정과 토큰 비용 분석.

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