카테고리
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직접 해본 실험·비교
같은 조건에서 도구를 돌려 보고 결과를 기록한 글입니다.
- AI 코딩 하네스 6종 실전 비교
- SkillOpt로 에이전트 스킬 학습시키기: 자막 추출 오타 점검 예시
- 오픈클로 2026년 봄 업데이트 3개월치 한눈에 (4.11~5.31)
- 오픈클로 음성·Steer 업데이트 통합 (4.15~5.28, 로컬 TTS·외부화 실측)
- AutoResearchClaw 실전 사용기
오픈클로(OpenClaw) 설치·설정
오픈클로를 설치하고 기능을 설정하는 방법을 정리합니다.
- 윈도우에서 WSL 없이 오픈클로 쓰기
- Context Engine Plugin으로 커스텀 파이프라인 만들기
- Active Memory 설정
- Obsidian 연동과 Memory Wiki 설정
- 메모리 슬롯 전환과 LanceDB 경고 정리
- Google Meet 플러그인 설치
- Nilbox로 오픈클로 안전하게 실행하기
- 오픈클로 입문서 고르기
로컬 LLM 연결
맥과 PC에서 오픈 모델을 돌리고 에이전트에 연결하는 방법입니다.
- Gemma 4를 OpenClaw에 붙이는 순서
- Gemma 4를 Codex CLI에서 로컬로 실행하기
- Qwen3.6-27B를 LM Studio + OpenClaw로 굴리기
- Qwen3.6-35B-A3B MLX를 맥북 M4에서 돌리기
에이전트 메모리·연구 정리
논문 여러 편을 비교해 설계 기준으로 묶은 글입니다.
- LLM 에이전트 메모리 설계 기준 정리 (2026 논문 8편 비교)
- LLM 에이전트가 경험으로 배우게 하는 법 (파인튜닝 없는 학습 루프 8편 비교)
- LLM 에이전트에 문서를 기억시키는 네 갈래: RAG·KV 캐시·장기 메모리 논문 10편 비교
- LLM 에이전트 메모리와 검색 설계: 하이브리드 검색·컨텍스트 압축·포맷 이식성 9편 비교
- 에이전트 메모리를 학습시키고 고치고 통제하는 법: RL 학습·에러 추적·권한 관리 12자료 비교
- LLM 에이전트 메모리·경험 재사용이 실패하는 지점: 오염·도구 충돌·거짓 보고 13자료 비교
- LLM 에이전트 메모리가 실전에서 터지는 4개 지점: 쓰기·검색·주입·검증 14자료 비교
- LLM 에이전트가 오래 돌아도 상태를 잃지 않는 설계: 수면 통합·외부 상태 뱅크·롤백 반성 6종 비교
- 에이전트에 메모리를 넣었는데 성능이 떨어질 때: 재구성·쿼리 조건화·스킬화 7종 비교
- LLM 에이전트 메모리 최신 논문 7편 비교 (저장·확인·공개·학습)
- 토큰 폭탄 터지기 전에: LLM 에이전트 컨텍스트 압축 논문 5편 심층 비교
에이전트 자가진화·하네스 연구 정리
스킬·하네스가 스스로 개선되는 루프를 논문끼리 비교해 설계 기준으로 묶은 글입니다.
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LLM 에이전트 최적화 루프 설계 기준: 탐색 정책을 하네스·에이전트·모델 가중치 어디에 둘까 (논문 5편 비교)
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에이전트 강화학습은 배포 하네스 그대로 훈련하면 됩니다: OpenForge RL·Agent Lightning·LEGO-RL 비교
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LLM 에이전트 경험 학습 설계 가이드: 스킬 증류·강화학습·하네스 제어 21편 비교 (arXiv 18편 재검증)
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LLM 에이전트 하네스만 고쳐서 성능 올리기: 논문 6편 1차 출처 재검증 (동결 모델 진화 5편 + 하네스 교체 대조 1편)
에이전트 보안 연구 정리
LLM 에이전트 보안 논문을 비교해 방어 설계 기준을 정리한 글입니다.
- LLM 에이전트 가드레일 벤치마크 점수가 실전에서 안 맞는 문제: 10월 2일 방어 논문 6편 비교
- LLM 에이전트 보안 설계 기준 정리 (2026 논문 7편 비교)
- AI 코딩 에이전트 어디까지 뚫리나: 악성 이슈·스킬 오염·하네스 권한상승 6편 총정리
- LLM 에이전트는 어디서 무너지나: 공격·평가·방어 13종 총정리
- LLM 에이전트 미스얼라인먼트 어떻게 막나: Claude 협박률 96%→0%와 훈련·성찰·모니터 3층 정리
- AI 사이버보안 어디까지 사실인가: Glasswing 1만 취약점·N-day 익스플로잇 실험·OpenMythos 재구현
코딩 에이전트 운영·신뢰 정리
코딩 에이전트 글 14편을 1차 출처 재검증으로 통합한 가이드입니다.
코딩 에이전트 디자인 일관성 정리
코딩 에이전트·디자인 글 8편을 1차 출처 재검증으로 통합한 가이드입니다.
코딩 에이전트 비용·통제 구조 정리
코딩 에이전트 글 10편을 기초·실행 환경·실전·통제 구조로 통합한 가이드입니다.
코딩 에이전트 코드베이스 맥락 정리
코딩 에이전트·코드 지식 그래프 글 8편을 1차 출처 재검증과 로컬 미니 재현으로 통합한 가이드입니다.
코딩 에이전트 실패 지점·검증 계층 정리
코딩 에이전트 글 14편을 1차 출처 재검증과 로컬 재현으로 통합한 가이드입니다.
코딩 에이전트 실행 환경(Codex 생태계) 정리
Codex 앱·모바일·Windows 샌드박스와 AionUi 허브 등 코딩 에이전트 글 7편을 1차 출처 재검증으로 통합한 가이드입니다.
Claude Code 신기능·구독 안전 정리
Claude Code 주간 신기능 정리 4편과 구독·인증 안전 글 3편을 1차 출처 재검증으로 통합한 가이드입니다.
오픈소스 개발 도구 비교
유료 SaaS의 오픈소스 대안 도구를 비교하고 직접 설치·실행한 기록입니다.
멀티에이전트 설계·운영 정리
멀티에이전트 LLM 연구를 비교해 설계 기준을 정리한 글입니다.
- LLM 에이전트 팀 설계, 언제 이기고 언제 지나: 멀티에이전트 11편 통합 정리
- LLM 에이전트 여러 개가 실패하는 4가지 지점과 해법: DarkForest·SearchOS·WebSwarm 비교
- 멀티 에이전트 오케스트레이션 실패 원인과 조직 설계 해법: $5,000 후기와 Fugu·ORCH 비교
사이트 안내
에이전트 스킬 생태계 정리
스킬(SKILL.md) 표준과 저장소 9곳을 직접 확인해 비교한 글입니다.
하네스 verifier·루브릭 설계 정리
암묵지(taste)를 검증 루브릭으로 바꾸는 절차를 다룬 옛 글 4편을 1차 출처 대조와 WCAG 명암비 재계산으로 통합한 가이드입니다.
에이전트 벤치마크·평가 정리
에이전트 벤치마크 점수와 실전 성과의 격차를 측정한 글을 모았습니다.
- 터미널 벤치마크 82%가 실전 업무 1%로 무너지는 이유: LLM 에이전트 벤치마크 10종 비교
- LLM 에이전트 평가 설계 가이드: 점수 다음에 볼 축·신뢰성·비용 — 벤치마크·연구 14종 비교
- AI가 내 취향에 맞는지 어떻게 평가하나: LLM Judge 개인화·취향 루브릭·이미지 벤치마크 6종 비교
- GUI 에이전트가 무너지는 4가지 지점과 검증 설계: MobileGym·Qwen-UI-Agent·ERPBench 비교
- LLM 에이전트가 멈추지 않는 문제: 중단·질문·기권 판단 논문 6편 비교
- 최종 성공률만 보면 놓치는 에이전트 실패: 장기 실행 궤적 평가 논문 5편 비교
브라우저·화면 작업에 AI 붙이기
사람이 쓰는 브라우저·캡처·영상·문서 작업에 AI를 붙이는 도구와 기법을 옛 글 11편에서 통합 정리한 허브입니다.
- AI 에이전트와 브라우저·화면 작업을 나눠 쓰는 법: ego lite, macshot, VOID, PolicyGuide 통합 정리
- AI 에이전트 실무 통합 가이드: 폰 서버 구축부터 GUI 에이전트 클릭 정확도·이미지 편집 규칙까지
AI 에이전트 실전 배포·동향 정리
에이전트를 실무에 올릴 때 걸리는 지점과 2026년 흐름을 주제별로 비교한 글입니다.
- LLM 에이전트 실무 배포, 모델을 안 바꾸고 고치는 다섯 계층 — 논문·플랫폼 10개 비교
- LLM 에이전트 신뢰성 총정리 — 오류 폭발·아첨·전략 고착과 이걸 잡은 설계들(2026년 논문 11편)
- 노트북에서 직접 만드는 소형 LLM 스택 — 10M 모델 학습·보정·온디바이스 배포·에이전트 감시
- LLM 에이전트 성능을 그래프로 끌어올리기: 태스크 DAG·지식그래프·워크플로우 컴파일 6건 비교
- AI 에이전트 트렌드 2026 상반기 총정리: 모델 밖에서 성능을 만드는 구조 7가지
- AI 에이전트 데모에서 실전으로 넘어가는 조건: 2026년 사례 11건 비교
- 테스트는 통과하는데 성과는 그대로: LLM 에이전트 성공 신호의 맹점 6사례 비교
LLM 강의 노트 정리
LLM 학습 비용과 병렬화를 다룬 강의노트를 한 흐름으로 묶은 글입니다.
모델 출시·선택 기준 정리
2026년에 나온 상용·오픈 모델을 가격·벤치마크·접근 조건으로 비교한 글입니다.
- 2026년 프론티어 모델 출시 6종 비교: Claude Opus·GPT-5.5 가격과 벤치마크 흐름 정리
- Claude Mythos는 왜 일반 공개 안 하나: 벤치마크 포화와 GPT-5.6·Opus 5 접근 통제 정리
- 로컬 LLM 모델 선택 기준 2026: Qwen3.6, Gemma 4, Nemotron 오픈소스 모델 비교
- 오픈소스 모델 선택 기준 2026: Kimi K2.6·DeepSeek-V4·Solar Open 2·GLM-5.3 릴리즈 비교
멀티모달·실시간 에이전트 정리
영상·음성·행동을 함께 다루는 실시간 에이전트 연구를 비교한 글입니다.
추론 비용·메모리 절약 정리
토큰·지연·메모리를 줄이는 기법을 같은 축으로 비교한 글입니다.
- LLM 에이전트 추론 비용 줄이기: 토큰 낭비·도구 대기·KV 캐시 16편 통합 정리
- 로컬 LLM 메모리 절약 두 갈래: 가중치 2비트(OA-EM)와 KV 캐시 압축(TurboQuant) 정리
연구 자동화 에이전트 정리
자율 연구 에이전트 시스템과 그 결과를 검증하는 벤치마크를 비교한 글입니다.
UX 법칙으로 자료 만들기
Laws of UX의 법칙을 원전 연구 숫자와 함께 문서·발표·강의 자료 기준으로 옮긴 글입니다.