2026-09-25 트렌드 위키
트렌드 스냅샷
2026-09-25(KST) 기사 39건을 집계했습니다. 주요 키워드: AI 에이전트, Claude, Codex, Problems, LLM. (LLM 서사 생성 실패 — 표는 실데이터 기반입니다.)
트렌드 — 라이저 / 폴러
| 엔티티 | 오늘 | 최근7 | 직전7 | 추세 |
|---|---|---|---|---|
| AI 에이전트 | 8 | 39 | 34 | ▲ |
| Claude | 5 | 18 | 10 | ▲ |
| Codex | 4 | 7 | 9 | ▼ |
| Problems | 4 | 8 | 3 | ▲ |
| LLM | 3 | 21 | 25 | ▼ |
| 오픈소스 | 3 | 12 | 11 | ▲ |
| Training | 3 | 11 | 13 | ▼ |
| Dynamic | 3 | 13 | 8 | ▲ |
| Visual | 3 | 11 | 8 | ▲ |
| Geometry | 3 | 10 | 5 | ▲ |
| Reconstruction | 3 | 7 | 7 | — |
| through | 3 | 11 | 11 | — |
그래프 개요
오늘 같이 등장한 상위쌍(공출현):
| A | B | 공출현 |
|---|---|---|
| AI 에이전트 | Codex | 4 |
| Claude | AI 에이전트 | 4 |
| Claude | Codex | 4 |
| AI 에이전트 | 오픈소스 | 2 |
| AI 에이전트 | AI 코딩 | 2 |
| AI 에이전트 | 옵저버빌리티 | 2 |
| AI 에이전트 | Problems | 2 |
| Claude | 오픈소스 | 2 |
| Claude | AI 코딩 | 2 |
| Codex | 오픈소스 | 2 |
| Codex | AI 코딩 | 2 |
| Humans | Visual | 2 |
| Inverse | Counterfactual | 2 |
| Online | Claim | 2 |
| Policies | Outcomes | 2 |
주목 관계
- MCP → AI 에이전트 (상위 개념)
- AI 에이전트 → LLM (상위 개념)
- AI 에이전트 → AI (상위 개념)
- Claude → AI 에이전트 (상위 개념)
- AI 에이전트 → RAG (사용/의존)
- AI 에이전트 → ML (사용/의존)
- AI 에이전트 → MCP (사용/의존)
- AI 에이전트 → Codex (사용/의존)
- Harness → AI 에이전트 (구성요소)
- AI 에이전트 → 터미널 (사용/의존)
- AI 에이전트 → Python (사용/의존)
- Gemini → AI 에이전트 (상위 개념)
- LLM → AI 에이전트 (구성요소)
- AI 에이전트 → API (사용/의존)
- AI 에이전트 → 오픈소스 (사용/의존)
- AI 에이전트 → CLI (사용/의존)
- Cursor → AI 에이전트 (사용/의존)
- AI 에이전트 → 클라우드 (사용/의존)
- AI 에이전트 → Windows (사용/의존)
- AI 에이전트 → 프롬프트 엔지니어링 (사용/의존)
오늘의 기사
- Rails는 어떻게 되는가? — Rust, Rails, DHH
- ‘What’s Opera, Doc?’는 왜 그런 시각적 스타일을 갖게 됐을까
- Disney+와 Hulu, 이익 두 배 증가 후 요금 최대 13% 인상
- Show GN: 축구 인생 시뮬레이터 게임 - 오프사이드
- “완전 AI 같아!” 알파 세대의 욕이 된 AI
- Show GN: 맥에서 분해된 자소를 결합. 실시간 폴더 감시, 자동 변환 (윈도우 앱스토어) — Windows
- Show GN: brewery - Homebrew 업데이트를 버튼 하나로 하는 macOS 앱 — 터미널, macOS, Homebrew
- 캘리포니아는 발 달린 부를 쫓고 있다
- 깡통 AI들 때문에 두 번째 뇌를 만들게 됐다 — Claude
- ‘멜의 이야기(Story of Mel)’ 해부하기
- Archify - 코드와 설명을 탐색 가능한 시스템 다이어그램으로 만드는 에이전트 스킬 — Claude, AI 에이전트, Codex, Cursor
- Mel의 이야기 (1983) — 컴파일러
- Whiteboard - AI가 만든 코드를 이해하고 검토하는 오픈소스 캔버스 — Claude, AI 에이전트, Codex, 오픈소스, AI 코딩
- [DHH의 Rails World 2026 개막 기조연설 [영상]](https://www.youtube.com/watch?v=vDjW_dRyKXY) — AI 에이전트, Rails, DHH
- API 가격대별 최고의 LLM 알아보기 — LLM, API
- CLM - 문장을 생성하는 대신 다음 행동을 고르는 대조 언어 모델 — LLM
- Windows 스크롤 바 단축 조작의 간략한 역사 — Windows
- LLM Agents Can Easily Tamper With Their Own Traces — LLM, Trace, Claude, AI 에이전트, 비동기
- AD-WM: Action-Discriminative World Models for Counterfactual Model Predictive Control — 임베딩, Actions, Dynamic, 월드 모델, Inverse
- Temporal Gradient Inversion for Private Trajectory Reconstruction in Embodied Reinforcement Learning — Temporal, Trace, Reconstruction, 프라이버시, AI 에이전트
- Agentic Detection of Online Conspiracies — through, Related, Early, Coverage, Queries
- RAPID: Robot Agentic Programming from Demonstrations — Robot, Refinement, AI 에이전트, Humans, Solving
- Rolling-WAM: World Action Models with Rolling Imagination — Processes, AT, Manipulation, across, STEP
- Towards Practical Compression of 3D Gaussian Splatting — Gaussian, Splatting, Compression, Complexity, View
- JevOut: Natural Context Can Flip Decision Models — Actions, Probability, Real, Map, Jev
- SemMSA: Latent Semantic-Aided Robust Multimodal Sentiment Analysis with Incomplete Data — Reconstruction, Humans, Grounding, Issues, 멀티모달
- OmniFabric: Coherent UV Space Texture Synthesis for 3D Garment Reconstruction — Textual, Protection, Reconstruction, Bottleneck, Map
- Coding Agents for Generalized Task and Motion Planning Problems — AI 에이전트, across, Exploiting, Status, Dynamic
- To Trust or Not to Trust: Retrieval-Augmented Fact Checking in Speech — Rust, Verification, 소셜미디어, Retrieval-Augmented, 해킹
- PoEM: Predicting RL Outcomes from Existing Policies — Processes, RL, Policies, 강화학습, Humans
- Riemannian Gradient Descent for Gaussian Mixture Models with unknown diagonal covariances — Gaussian, Unknown, Mixture-of-Experts, Applications, 경사하강법
- Minimally Invasive Steering of Language Models — through, Frozen, Decomposition, Status, Geometry
- Anchored Extra-Proximal Methods: Optimal Higher-Order Methods for Monotone Inclusion Problems — Operator, Proximal, Complexity, Oracle, Study
- 최신 ESP32, Linux를 실행하며 Raspberry Pi에 가까워지고 있음 — 임베디드, Linux, PI
- Intrinsic-Extrinsic Coupling in Learning Dynamics — through, Value, Training, Dynamic, Current
- Show GN: TODO Flow — 선택한 TODO를 코딩 에이전트의 병렬 작업·검증·리뷰로 연결하는 오픈소스 — Claude, AI 에이전트, Codex, 오픈소스, AI 코딩
- F-Droid 2.0 발표, 10년 만의 대규모 개편 — Android, 오픈소스
- Nuclear Norm-Regularized Bayesian Matrix Completion — Bayesian, Completion, Point, Inverse, 알고리즘
- Path-specific harm decomposition: A partial identification framework — Probability, Policies, Decomposition, Outcomes, Spatial
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