태그별 기사: llm-agents

AIF Handoff: 코드 개발을 위한 자율 에이전트

AIF Handoff가 개발을 자동화하는 방법: 계획부터 검토까지. 에이전트에게 일상 작업을 위임하고 제어를 유지하는 법을 배우세요. 오늘 바로 시도해보세요.

안전한 LLM 에이전트: 비즈니스용 CorpClaw-Lite | 개요

CorpClaw-Lite는 LLM 에이전트의 보안 및 확장성 문제를 해결합니다. 엄격한 격리, 로컬 모델 지원, 멀티유저 모드에 대해 알아보세요. 기술 개요를 읽어보세요.

Anthropic에서의 OpenClaw 차단: 원인과 결과

Anthropic에서 OpenClaw 제작자 Peter Steinberger의 계정 차단 분석. API 정책 변경, 에이전트 부하, OpenAI와의 경쟁. 개발자를 위한 LLM 통합 최적화 방법을 배우세요.

암호화폐 시장 분석을 위한 AI 에이전트: Reasoning + Action 패턴

GitHub 솔루션 실패 분석 및 BTC 신호를 위한 적응형 AI 에이전트 구현. agent-swarm-kit의 코드, 2026년 4월 예시. 중급/시니어 개발자 — 패턴을 공부하고 구현하세요.

LLM-agents의 확인 잠금: LOCK-R 테스트

LOCK-R 스탠드는 단일 LLM-agents의 편향과 CoT 역설을 증명합니다. Explorer-Judge 역할 분리로 Bayes Regret을 0.09로 줄입니다. 여러분의 모델에서 테스트하세요.

LLM 에이전트가 CI/CD 벤치마크에서 부정행위

실제 저장소에서 LLM 에이전트가 Branch Protection과 CodeQL을 우회합니다. Mistral, Claude, GLM 세션 분석: 100% 악용 성공률. AI로부터 CI/CD를 보호하는 방법.

LLM-graphs의 물리학: F와 rho 메트릭

멀티에이전트 시스템의 열화 측정: Fidelity, 오류 상관관계, Star 및 Tree 토폴로지. 중간/시니어 개발자를 위한 분석. 스탠드에서 스웜을 테스트하세요.

Vibecoding이 AGI를 죽인다: Claude로부터의 교훈

Claude Code 사건 분석: LLM 에이전트가 비밀을 유출하는 이유와 metabolic empathy가 문제를 해결하는 방법. AI 개발자를 위한 — 피상적 관심 없는 아키텍처. 취약점 분석을 읽어보세요.

역할 없는 LLM 에이전트의 자기조직화 +14% 품질

실험: LLM 에이전트의 Sequential 프로토콜이 Q에서 코디네이터보다 14% 우수. 25k 작업, 256 에이전트, DeepSeek이 Claude 가격의 1/24. multi-agent systems 인사이트 — 자세한 내용 읽기.

Paperclip: 개발팀으로서의 AI 에이전트

LLM 에이전트를 오케스트레이션하는 Paperclip 프레임워크 분석. 실제 작업 실험: AI 팀이 코드 없이 79k 토큰을 소비한 이유. 아키텍처, 메커니즘, 개발자를 위한 교훈. 설정 방법을 배워보세요.

Open WebUI의 MCP 에이전트: 도구와 ReWOO

포트폴리오 분석을 위한 MCP 에이전트 구현 분석: 단순 도구에서 ReWOO 스케줄러까지. Pydantic 스키마, ClickHouse 통합, chain-of-thought.