Agents

Supermemory — AI 메모리 3대 벤치마크 1위, MCP로 Claude에 연결하는 오픈소스 메모리 엔진

2026년 03월 27일 00시 00분 AI

AI와 대화를 나누고 다음 세션을 시작하면, 이전 맥락은 모두 사라집니다. Supermemory는 이 문제를 해결하기 위해 만들어진 오픈소스 메모리 및 컨텍스트 엔진입니다. LongMemEval, LoCoMo, ConvoMem — 현재 존재하는 AI 메모리 3대 벤치마크에서 모두 1위를 기록했습니다. 더보기

Anthropic의 장기 실행 에이전트 하네스 설계: GAN에서 영감 받은 멀티 에이전트 아키텍처

2026년 03월 26일 00시 00분 AI

Anthropic Labs의 Prithvi Rajasekaran이 공개한 이 엔지니어링 포스트는 장기 실행 AI 코딩 에이전트의 하네스 설계 에 대한 실전 경험을 담고 있습니다. 단순히 “좋은 프롬프트를 쓰면 된다"는 수준을 넘어서, GAN(Generative Adversarial Network) 에서 영감을 받은 멀티 에이전트 구조가 왜 필요하고, 어떻게 진화하는지를 구체적인 실험 데이터와 함께 보여줍니다. 더보기

GSD: AI 코딩 에이전트의 컨텍스트 붕괴를 해결하는 워크플로우 시스템

2026년 03월 26일 00시 00분 AI

AI 코딩 에이전트로 대규모 프로젝트를 진행하다 보면 누구나 겪는 문제가 있습니다. 처음 몇 턴은 모델이 완벽하게 동작하지만, 컨텍스트가 쌓이면서 답변이 짧아지고, 이전 결정을 잊어버리고, 엉뚱한 코드를 변경하기 시작합니다. GSD (Get Shit Done)는 바로 이 컨텍스트 붕괴 (Context Rot) 문제를 정면으로 해결하려는 오픈소스 워크플로우 시스템입니다. 이미 GitHub에서 수만 개의 스타를 받으며 빠르게 확산되고 있습니다. 더보기

오픈클로로 회사 워크플로우 100% 바꾼 AI 네이티브 팀 — GPTers 지피터스 사례

2026년 03월 26일 00시 00분 AI

400~500명 규모의 기수제 AI 스터디 커뮤니티를 단 2명이 운영한다면? 지피터스(GPTers)의 송다혜님은 Claude Code(오픈클로)로 만든 뽀짝이 에이전트를 통해 그 불가능에 가까운 운영을 실제로 해내고 있습니다. 이 글은 빌더 조쉬 채널의 인터뷰를 바탕으로, 뽀짝이가 어떻게 만들어졌고 어떻게 동작하며, 그 경험에서 AI 네이티브 조직을 만들려는 분들이 무엇을 배울 수 있는지를 정리합니다. 더보기

컨텍스트 로트(context rot): 긴 문맥이 길수록 AI가 흐려지는 이유

2026년 03월 25일 16시 15분 AI

LLM의 컨텍스트 윈도우는 계속 커지고 있습니다. 그런데 실무에서는 이상한 장면이 자주 나옵니다. 자료를 더 많이 넣었는데 답이 더 좋아지기는커녕, 엉뚱한 파일을 집거나 이미 결정한 사항을 다시 뒤집는 경우입니다. 이 현상을 최근 실무권에서는 컨텍스트 로트(context rot) 라는 말로 자주 부릅니다. 중요한 점은 이 표현이 엄밀한 학술 용어라기보다, 긴 문맥이 쌓일수록 모델의 주의력과 일관성이 서서히 망가지는 현상을 묶어 부르는 실무 용어라는 점입니다. 더보기

bkit은 Claude Code에 PDCA와 CTO 팀 운영을 붙이는 플러그인이다

2026년 03월 25일 15시 10분 Developer Tools

Claude Code를 쓰다 보면 금방 느끼는 문제가 있습니다. 코드는 빨리 나오는데, 계획과 설계와 검증이 한 흐름으로 묶이지 않으면 결과가 들쭉날쭉해진다는 점입니다. bkit 은 바로 그 지점을 겨냥한 플러그인입니다. 저장소의 현재 설명대로 보면, 이 도구는 Claude Code 위에 PDCA 방법론, CTO-Led Agent Teams, 자동 문서화, Context Engineering 을 얹어 AI 코딩을 조금 더 “운영 가능한 개발 프로세스"에 가깝게 바꾸려는 시도입니다. 현재 공개 저장소 기준으로 bkit 은 v2.0.6, Apache-2.0 라이선스, 37 Skills, 32 Agents, 18 Hook Events, 57 scripts, 88 lib modules, ~620+ functions를 내세우고 있습니다. 숫자만 많아 보이는 도구처럼 보일 수도 있지만, 핵심은 숫자보다 구조입니다. 이 글에서는 그 구조가 실제로 무엇을 바꾸는지 중심으로 보겠습니다. 더보기

Agent Experience란 무엇인가: 코딩 에이전트 생산성을 높이는 코드베이스 설계 원칙

2026년 03월 25일 13시 42분 AI

Marmelab의 “Agent Experience” 글이 흥미로운 이유는, 코딩 에이전트의 성능 차이를 모델 자체보다 코드베이스가 얼마나 에이전트 친화적으로 설계되어 있는가 로 설명하기 때문입니다. 글은 “좋은 프롬프트를 어떻게 쓸까” 보다 한 단계 더 들어가서, 에이전트가 검색하고, 이해하고, 실행하고, 검증하는 전 과정을 코드베이스 차원에서 어떻게 돕느냐를 묻습니다. 즉 이 글은 에이전트를 잘 쓰는 법을 말하는 사용법 가이드라기보다, 에이전트가 잘 일할 수 있는 저장소를 만드는 운영 원칙 모음 에 가깝습니다. 다만 이때의 Agent Experience는 아직 널리 합의된 표준 용어라기보다, Developer Experience의 문제의식을 에이전트 실행 환경으로 확장한 실무적 framing으로 보는 편이 더 정확합니다. 특히 대형 프로젝트에서 사람이 반복해서 채팅으로 설명하던 규칙과 문맥을 파일, 테스트, 도구, 훅, 문서로 옮겨 두면 에이전트의 자율성과 정확도가 함께 올라간다는 점을 아주 실무적으로 보여 줍니다. 더보기