(오늘의 짤방: Evolution of AI Agents via @PythonPr)
- 빅데이터/인공지능
- [연구보고서 2025-05] 인공지능 시대 의료계 대응 방안
- Estimating AI productivity gains from Claude conversations
- Nano-Banana Pro: Prompting Guide & Strategies
- The state of AI in 2025: Agents, innovation, and transformation
- Claude Scientific Skills
- Agent Development Kit (ADK) Samples
- LLM 확장의 씁쓸한 교훈 (sawyerhood.com)
- LLM에 우리의 목소리를 잃어가고 있다 (tonyalicea.dev)
- 구글 나노바나나 프로 케이스북 (PDF, 118P) (drive.google.com)
- osgrep - Slash tokens. Save time. Semantic search for your coding agent.
- Solving a Million-Step LLM Task with Zero Errors
- Building LLM Applications from Scratch
- How AI Agents Use Memory Systems
- AgentKit: rapidly build high quality Agent apps
- The Journey of a Token: What Really Happens Inside a Transformer
- Continuous batching
- 구글, ‘제미나이 3’ 맞춤형 API 대폭 개선…추론·비전·에이전트 기능 강화
- “무조건 많은 게 정답은 아니다” LLM 최적화의 핵심, 컨텍스트 엔지니어링의 기술
- 엘 카피탄, 슈퍼컴퓨터 선두 격차 확대…톱10 목록에 변화 없어
- TPU vs. GPU, 그리고 Google이 장기적으로 AI 경쟁에서 승리할 수 있는 이유 (uncoveralpha.com)
- LLM - A CLI tool and Python library for interacting with OpenAI, Anthropic’s Claude, Google’s Gemini, Meta’s Llama and dozens of other Large Language Models, both via remote APIs and with models that can be installed and run on your own machine.
- “일자리부터 인맥, 멘토까지 연결” 링크드인, AI로 채용 검색 기능 개선
- 오픈AI, 데이터 상주 정책 8개국 확대…규제 산업 AI 도입 장벽 낮춘다
- Effective harnesses for long-running agents
- The Thinking Game | Full documentary | Tribeca Film Festival official selection
- Why (Senior) Engineers Struggle to Build AI Agents
- AI 확산에 ‘사용자당’ 요금 모델이 사라진다···CIO에게 필요한 협상 전략은?
- How we’re making GitHub Copilot smarter with fewer tools
- Verbalized Sampling: How to Mitigate Mode Collapse and Unlock LLM Diversity
- AI ‘딸깍 출판’ 최소 9000권, 검증없이 서울대 도서관에 버젓이
- 일리야 수츠케버: 우리는 확장의 시대에서 연구의 시대로 이동하고 있다 (dwarkesh.com)
- 앤트로픽, 신규 AI 모델 ‘클로드 오퍼스 4.5’ 공개
- 로컬 에이전틱 AI 구현되나···MS, 소규모 AI 모델 ‘파라-7B’ 공개
- 에이전틱 커머스의 부상 : AI가 ‘구매자’가 될 때
- 오픈AI, 2030년까지 최소 2,070억 달러 조달 필요 — HSBC 추정 (ft.com)
- 나는 당신의 ‘AI’가 얼마나 잘 작동하는가는 상관없다 (fokus.cool)
- 파이썬은 데이터 사이언스에 적합한 언어가 아니다 (blog.genesmindsmachines.com)
- Agents 2.0: From Shallow Loops to Deep Agents
- A Decade of AI Platform at Pinterest
- AI 에이전트를 위한 컨텍스트 엔지니어링: Manus 구축에서 얻은 교훈
- AI 에이전트 지식베이스의 구조
- 앤트로픽 ‘클로드 오퍼스 4.5’ 출시…가격 인하로 엔터프라이즈 시장 정조준
- 마이크로소프트 ‘휴머니스트 초지능’, AGI 시대의 대안 될까
- Introducing advanced tool use on the Claude Developer Platform
- vMCP - Virtual Model Context Protocol
- FinRobot: An Open-Source AI Agent Platform for Financial Analysis using Large Language Models
- Building Confidence: A Case Study in How to Create Confidence Scores for GenAI Applications
- AWS, ‘에이전트 SOP’ 오픈소스로 공개···”AI 에이전트 더 쉽게 개발한다”
- 머신러닝을 활용한 어노테이션 품질 개선 방법
- 구글 인공지능 검색에 다시 스며드는 스폰서 광고
- Inpaint Anything: Segment Anything Meets Image Inpainting
- ADK 단기집중과정 - 초보자부터 전문가까지
- AI가 학교 교육에 미치는 영향 (twitter.com/karpathy)
- GPT-3에서 Gemini 3까지의 3년 (oneusefulthing.org)
- Simon Willison의 Claude 4.5 Opus 리뷰 (simonwillison.net)
- General Agentic Memory (GAM) provides a next-generation memory framework for AI agents, combining long-term retention with dynamic reasoning
- Build a coding agent with GPT 5.1
- Memori - An open-source SQL-Native memory engine for AI
- 척하면 척: 인공지능이 비로소 동료가 되는 순간 - Claude Opus 4.5 심층분석
- GraphSearch: An Agentic Deep Searching Workflow for Graph Retrieval-Augmented Generation
- 인간 글쓰기의 멸종 위기?
- Fara-7B: An Efficient Agentic Model for Computer Use
- Introducing Claude Opus 4.5
- Anthopic, 클로드 오퍼스 4.5 공개 (anthropic.com)
- Claude 고급 도구 사용 기능 공개 (anthropic.com)
- AI 스타트업 200곳을 역공학해 보니, 73%가 단순한 프롬프트 엔지니어링에 불과 (pub.towardsai.net)
- You Should Write An Agent
- AI 에이전트를 마케팅에 활용하는 방법 (growthunhinged.com)
- Prompting best practices for Claude 4 series
- Model2Vec is a technique to turn any sentence transformer into a small, fast static embedding model.
- Building Smart Agents with MCP and OpenAI gpt-oss 🔥
- Introducing Nested Learning: A new ML paradigm for continual learning
- 구글, '제미나이3' 출시..."멀티모달·코딩·에이전트 역대 최고 성적"
- Cognee - Accurate and Persistent AI Memory
- PyGPT - Desktop AI Assistant
- Artificial Intelligence/Machine Learning Explained
- WALT: Web Agents that Learn Tools - Web Agents that Learn Tools - Automatic tool discovery from websites for LLM agents
- 카파시가 공유한 "LLM Council".. 여러 LLM을 한 방에 몰아넣고 서로의 답변을 평가하게 만든 뒤, 의장 LLM이 최종 요약을 뽑아내는 시스템.
- OpenMemory - Long‑term memory for AI systems. Self‑hosted. Local‑first. Explainable. Scalable. A full cognitive memory engine — not a vector database.
- 에이전트 설계는 여전히 어렵다 (lucumr.pocoo.org)
- Battle of the AI Behemoths - Seismic shifts from Google, Microsoft, Nvidia, OpenAI, and more
- 위험을 묻는 AI, 신뢰를 설계하다: Gemini 3.0 Pro의 안전성, 인간적 고뇌의 경계에서
- LightAgent🚀 (Production-level open-source Agentic AI development framework)
- Heretic - 언어 모델의 "자동 검열 제거" 도구 (github.com/p-e-w)
- Gemini 3 - Google의 최신 Gemini AI 모델 공개 (blog.google)
- Meta, Segment Anything Model 3 (SAM 3) 공개 (ai.meta.com)
- 나노 바나나 프로: 구글 딥마인드의 Gemini 3 Pro 기반 이미지 생성 모델 (blog.google)
- Olmo 3: 오픈소스 AI를 선도하기 위한 모델 플로우의 새로운 경로 (allenai.org)
- 에이전틱 인공지능이 여는 기업 자동화의 새 전환점
- AI가 특별하게 느껴지지 않을 때, 변화는 현실이 된다
- 스노우플레이크, 엔비디아 쿠다-X 라이브러리 통합···ML 모델 개발 속도 높인다
- 구글, 새로운 추론·자동화 기능 갖춘 ‘제미나이 3’ 공개
- “2027년 고객 문의 50% AI 자동화 전망… 데이터 통합 시 AI 효과 1.4배 상승” 세일즈포스 보고서
- GPU가 정말 필요한가…기업 AI 인프라의 상식적 재점검
- 특화 에이전트가 연결되는 방식 : A2A가 구축하는 분산 지능 인프라
- CIO가 반드시 점검해야 할 AI 전략의 기준 6가지
- WeatherNext 2: Google DeepMind의 가장 발전된 기상 예측 모델 (blog.google)
- 정답보다 사고력을 배운다…구글 제미나이의 ‘가이드 학습’ 기능 써보니
- Gemini 3 개발자 가이드
- MS의 새 심장은 앤트로픽…오픈AI 경쟁사에 7조3000억원 투자
- Gemini 3 Pro Model Card
- Gemini 3.0과 함께하는 새로운 지능의 시대(구글 블로그 번역)
- ‘인간의 목소리’가 없는 로봇의 글은 설득력도 가치도 없다
- Volume 33 | November 2025 - Technology Radar
- 바이두, 멀티모달 강화한 차세대 어니 AI 공개···분석가들이 본 향후 전망
- 매장에 전화하고 결제까지…AI 쇼핑이 소매업의 기본 공식을 바꾼다
- AGI 환상은 실제 엔지니어링을 가로막는 요인 (tomwphillips.co.uk)
- 650GB 데이터(S3의 Delta Lake). Polars vs. DuckDB vs. Daft vs. Spark (dataengineeringcentral.substack.com)
- The Costs of Instant Translation
- 하드웨어
- DIY NAS: 2026 에디션 (blog.briancmoses.com)
- 삼성전자가 팔았는데···HP가 인수하고 더 잘나가는 이곳
- 아이폰 에어 실패로 중국 제조사 개발 계획 줄취소
- 아이폰, 중고 시장 효과로 출하량 급증
- “메타가 선택한 AI 가속기” TPU의 이해
- 파워트레인 진화가 바꿔놓은 자동차 사고의 얼굴 - 숨겨진 배터리와 전동식 도어 핸들이 만들어낸 새로운 ‘이중 화재’의 시대
- 체크섬 하나에 무너진 EDR 무결성 - HSM 기반 보안 체계로 전환할 때
- 전원이 꺼진 SSD는 서서히 데이터를 잃는다 (xda-developers.com)
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- “엔비디아 GPU 품절” 기업의 새로운 과제와 AI 인프라 다변화 전략
- 아두이노의 종말? (linkedin.com)
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- HipKittens: 빠르고 강력한 AMD 커널 (hazyresearch.stanford.edu)
- Built World AI - 건설과 부동산 산업의 AI 전환 전략 (bvp.com)
- Grayskull - 마이크로컨트롤러용 컴퓨터 비전 라이브러리 (github.com/zserge)
- 읽을거리
(보너스: You can’t “prompt engineer” your way out of bad context. via @femke_plantinga)
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