기술 트렌드를 읽고,
지식으로 쌓습니다
지식 그래프·온톨로지를 중심으로 한 논문 리뷰와 기술 노트를 직접 쓰고, 매일 수집한 기술 뉴스를 일일 위키로 증류해 축적합니다. 키워드 트렌드와 엔티티 관계는 분석 대시보드에서 탐색할 수 있습니다.
LLM을 중심에 두지 않는 트렌드 분석: 온톨로지와 LLM Wiki로 매일 자라는 뉴스 지식 그래프 (KBES 발표)
이 사이트가 어떻게 만들어졌는지를 설계자 관점에서 정리한 발표 글. 노드는 결정론 자격 규칙, 엣지는 통계 공출현, 의미는 닫힌 6타입 LLM 분류, 서사는 태그 허브 기반 LLM Wiki — 그리고 프로덕션 실측(AI 45.7%는 배경색, Claude의 창별 모멘텀 반전, NPMI 재랭킹, 주간 top15 40% 교체)과 설계 트레이드오프·한계까지. 실험 학회(KBES) 발표 영상 포함
스스로 배우는 AI 에이전트, Hermes Agent 리뷰: Nous Research의 자기 개선 학습 루프 해부
경험에서 스킬을 생성하고 큐레이터로 정리하며 두 파일 메모리·세션 검색으로 회상하는 Hermes의 학습 루프를, 자기개선을 발동시키는 넛지·백그라운드 리뷰 포크(임계·화이트리스트·프롬프트)와 AIAgent 루프·trajectory 압축까지 저장소 코드로 검증한 리뷰
Codex CLI를 팀으로 지휘하기: oh-my-codex(OMX) 리뷰 — OpenAI Codex를 감싸는 멀티에이전트 워크플로 레이어 해부
OpenAI Codex CLI를 감싸 실행을 지휘하는 워크플로 레이어 oh-my-codex를, Codex를 포크 없이 spawn하는 얇은 실행 코어·시스템 프롬프트 주입·Codex OAuth를 재사용하는 Rust HTTP 프록시·tmux를 메시지 버스 삼는 멀티에이전트 팀 상태기계까지 저장소 코드로 검증한 리뷰
Claude Code를 팀으로: oh-my-claudecode(OMC) 리뷰 — 플러그인 마켓플레이스로 까는 멀티에이전트 오케스트레이션
Claude Code에 서브에이전트·스킬·훅·MCP 도구를 플러그인으로 설치하는 oh-my-claudecode(npm은 oh-my-claude-sisyphus)를, 매직 키워드 주입·fail-open 훅 러너·외부 CLI tmux 팀·플러그인 마켓플레이스 배포까지 저장소 코드로 검증한 리뷰
10-04 · AI 에이전트·클라우드·GitHub 연계 확대
오늘은 AI 에이전트 언급이 5건으로 가장 많았으며, Cloudflare가 에이전트 시대 Git 플랫폼 개발 대회와 OHTTP 게이트웨이를 발표하고, 업스테이지가 단일 GPU에서 구동되는 Solar Mini 4를 공개하는 등 AI 에이전트 생태계와 클라우드·개발 도구 간 연계가 두드러졌다. 동시에 API·QA 자동화 도구 cuesheet와 Claude Code 스킬 패턴 공유 등 개발 생산성 향상 흐름도 확인됐다.
09-18 · AI 에이전트·모델 압축·벤치마크 부상
오늘은 AI 에이전트 관련 도구와 하네스, 터미널 코딩 에이전트 등 개발 인프라가 집중 조명되었습니다. 동시에 Bonsai 2 27B 모델이 98.2% 성능을 유지하며 5.9GB로 압축되는 등 모델 경량화와 벤치마크 논의가 활발했습니다. 임베딩 측정, 로봇 조작, 확산 모델, PDE 대리 모델, 오프폴리시 강화학습 안정화 등 최신 연구 논문도 다수 등장했습니다.
09-14 · Codex·AI 에이전트·Claude 도구 생태계
2026-09-14에는 Codex 하네스를 활용한 로컬 프록시 브릿지와 Claude 플러그인, AI 에이전트 연동 도구들이 다수 공개되었습니다. Windows에서 AMD GPU로 CUDA를 실행하는 방법과 WebKit의 C++ 전면 재작성으로 Top-Level Await 버그가 해결된 소식도 전해졌습니다. 스타트업 생존 전략과 벤처 시장 양극화, 프론트엔드 상태 관리 난제 등 비즈니스·기술 논의가 함께 나타났습니다.
08-21 · AI 에이전트
오늘 AI 에이전트 언급이 5건으로 직전 주 대비 감소했으나, LLM·벤치마크·Training 등과 자주 함께 등장하며 핵심 주제로 부상했다. Training과 Visual·Computational, 디퓨전 모델과의 공출현이 두드러지고, AI 에이전트는 LLM·API·MCP·Python·CLI 등을 사용하는 관계로 기술 스택과의 연결이 확인되었다. 또한 Slack 기반 인간‑에이전트 팀 구축, A2A 에이전트 등록소 조사 등 실무 적용 사례가 기사에 반영되었다.