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Jev System One 모델: 확률을 읽는 법과 에이전트 도입 실험
SNS 자동화 에이전트 운영 사례: 조회수와 가입 전환을 따로 확인하기
AI 코딩 용어사전: 토큰부터 하네스까지 오류를 구분하는 7가지 관점
AI가 초안을 만들어도 최종 책임이 남는 이유
Nexus 시계열 예측 논문 읽기: 에이전트 분해보다 먼저 확인할 검증 조건
GPT-5.6 가이드로 다시 설계한 Codex 배치 프롬프트: 중단 뒤 이어가기까지
Claude Fable 5 프롬프트를 바꾸기 전에: 버전·권한·검증 기준부터 고정하기
Agent Reach를 WSL에 붙이며 확인한 것: 검색 능력보다 권한 경계
Spotify Honk에서 배울 것: 대량 변경의 대상 목록·소유자·검증을 먼저 만든다
바이브코딩을 안정시킨 하네스 설계와 검증 루프
OpenHanako와 OpenClaw 비교: 개인 AI 비서를 고를 때 확인할 운영 조건
에이전트 운영을 좌우한 네 개의 루프
RAG 이후 지식 유지보수: 출처, 충돌, 갱신을 관리하는 법
Cursor Origin과 Zed Delta를 볼 때: 저장소 이전보다 먼저 확인할 검토 기록
지식 노동의 에이전트 전환을 점검하기: 맥락·시스템 설계·통제권
Claude Code 창작자 인터뷰를 읽고, 창업 전에 적을 실행 조건
Odysseus 도입 전 점검: 셀프호스팅 AI 작업실의 데이터 흐름과 복구
Claude Code로 1인 서비스를 준비할 때: 고객 확인부터 승인 가능한 자동화까지
AI로 빨리 만드는 일과 돈을 버는 일 사이: 1인 사업의 확인 순서
AI 에이전트와 중간관리자의 업무: 보고 자동화와 결정 책임을 나누기
스스로 개선하는 AI 운영을 설계한다면: 실패 기록에서 다음 검증까지
기업 에이전트를 위한 온톨로지 설계와 권한 모델
MCP 도구를 설계할 때: 검색·권한·실패 처리를 먼저 정한다
에이전트 검수를 분리하는 방법: GAN식 하네스에서 가져올 것과 버릴 것