IT 트렌드, 개발 실무 가이드, 에이전시 운영 노하우.
삼태연구소가 현장에서 직접 체감한 이야기를 공유합니다.
Anthropic이 공개한 Managed Agents는 Claude의 추론 엔진(두뇌)과 실행 환경(손)을 분리해 장기 실행 에이전트의 안정성과 확장성을 근본적으로 바꾼다. 아키텍처 원리부터 실무 적용까지 정리했다.
AI 에이전트 통합 방식으로 MCP와 Skills 중 무엇을 선택해야 할까. IT 개발 에이전시 관점에서 각 방식의 실무 적합성과 올바른 활용 기준을 정리한다.
AI 기능을 외주로 개발할 때 품질 기준을 QA나 개발사에 맡기면 프로젝트가 표류한다. 클라이언트 측 PM이 "좋은 결과"를 직접 정의해야 하는 이유와 방법을 정리했다.
코드 품질보다 시장 선점이 먼저다. 완벽한 설계를 기다리다 기회를 놓친 에이전시와 클라이언트를 위한 개발 전략 인사이트.
AI가 코드와 디자인을 자동으로 만들어내는 시대, IT 개발 에이전시의 진짜 경쟁력은 '무엇을 만들지 판단하는 취향'으로 이동하고 있다. 실행력이 평준화된 지금, 에이전시가 갖춰야 할 새로운 역량을 정리했다.
외주 개발에서 결제 연동은 단순 기능 구현이 아니다. PG 심사, 과금 모델, 사업자 요건까지 얽힌 운영 시스템이다. 에이전시 관점에서 결제 프로젝트를 제대로 받는 법을 정리했다.
AI 코딩 에이전트가 자신이 생성한 메시지를 사용자 지시로 오인하는 버그가 실제 개발 현장에서 발생하고 있다. 환각과는 다른 이 문제가 외주 프로젝트에서 왜 심각한지 정리한다.
Claude Code에 새로운 Monitor Tool이 등장했다. 에이전트 루프에서 반복적인 폴링을 백그라운드 스크립트로 대체해 토큰 소비를 대폭 줄이는 접근법이다. 로그 모니터링, PR 감시 등 실무 자동화 시나리오에서 즉각 적용 가능하다.
비동기 요청 취소를 제대로 구현하지 않으면 메모리 누수와 예상치 못한 UI 버그가 생긴다. IT 에이전시 관점에서 AbortController 실전 활용법을 정리했다.
동시에 여러 클라이언트 프로젝트를 운영하는 IT 개발 에이전시가 AI 에이전트로 매일 아침 업무 우선순위 브리핑을 자동화하는 구조와 설계 원칙을 정리했다.
코드 한 줄 없이 AI 에이전트 팀을 구성해 마케팅을 자동화하는 방법을 IT 에이전시 관점에서 설명한다. 클라이언트 제안부터 실제 구현 구조까지 구체적으로 다룬다.
위시켓에서 외주 개발사를 찾기 전, 플랫폼 구조의 한계와 저가 함정, 클라이언트가 흔히 저지르는 실수까지. 12년차 개발자가 실제 경험 기반으로 솔직하게 정리했다.
AI 코딩 도구에 MCP를 연결하면 3D 비주얼, 이미지 생성, 디자인 시스템까지 하나의 워크플로로 통합된다. IT 에이전시가 실제 프로젝트에서 활용하는 MCP 기반 디자인 고도화 전략을 정리했다.
2022년부터 2026년까지 AI 개발 방식은 프롬프트 엔지니어링 → 컨텍스트 엔지니어링 → 하네스 엔지니어링으로 세 번 바뀌었다. 각 전환의 진짜 이유와 실무적 함의를 짚는다.
Google이 멀티 에이전트 오케스트레이션 실험 플랫폼 Scion을 오픈소스로 공개했다. 컨테이너 기반으로 LLM 에이전트를 병렬 실행하고, Gemini CLI·Claude Code·OpenAI Codex를 동시에 운용할 수 있는 구조다.
AI 코딩 도구가 단일 에이전트에서 멀티 에이전트 오케스트레이션으로 진화하고 있다. 병렬 처리, 역할 분리, 품질 게이트까지 — 개발팀과 스타트업이 알아야 할 아키텍처 전환의 핵심을 정리했다.
같은 AI 모델에게 같은 요청을 해도 숙련자와 신규 개발자의 결과물이 다른 이유는 '컨텍스트 격차' 때문이다. Act Operator는 LangGraph 1.0+ 프로젝트의 구조, 패턴, 아키텍처 지식을 코드베이스에 내재화해 이 문제를 해결한다.
AI 코딩 에이전트가 스펙 작성부터 배포까지 시니어급 품질 기준을 자동으로 따르게 만드는 오픈소스 워크플로우 프레임워크, agent-skills 실전 적용법을 정리했다.
서버 에러가 터졌을 때 클라이언트가 알아야 할 것들. 외주 개발사에 어떤 질문을 해야 하고, 어떤 답변이 나와야 정상인지 정리했다.
AI로 뚝딱 만든다는 말에 혹했다가 프로젝트가 무너지는 경우를 에이전시 현장에서 반복해서 봤다. 바이브 코딩 열풍의 실체와, 외주 개발을 맡길 때 놓치면 안 되는 것들을 정리했다.
AI 코딩 도구 사용 시 낭비되는 LLM 토큰을 60~90% 줄여주는 Rust 기반 CLI 프록시 rtk. Claude Code, Cursor, Gemini CLI 등 주요 AI 도구와 연동되며, 10ms 미만의 오버헤드로 명령 출력을 압축한다.
구글이 스마트폰에서 완전 오프라인으로 대형 언어 모델을 실행할 수 있는 오픈소스 앱 'AI Edge Gallery'를 공개했다. Gemma 4 공식 지원을 포함해 멀티모달, 음성 전사, 에이전트 기능까지 탑재했다.
Google Gemma 4 26B-A4B 모델을 LM Studio 0.4.0의 CLI 도구로 맥북에서 구동하는 방법. MoE 아키텍처 덕분에 48GB 맥에서 초당 51토큰 생성이 가능하고, Claude Code와도 연동된다.
2026년 4월 2일부터 OpenAI Codex의 과금 방식이 메시지 단위에서 토큰 단위로 바뀐다. 어떤 플랜이 영향을 받고, 실무에서 어떻게 대응해야 하는지 정리했다.
Claude와 Codex에서 쓸 수 있는 Caveman 플러그인. 불필요한 수식어를 제거해 평균 65% 토큰을 절감하면서도 기술 정확도는 그대로 유지한다.
Block이 공개한 오픈소스 AI 에이전트 Goose는 로컬에서 실행되며 디버깅부터 배포까지 복잡한 개발 작업을 자율적으로 처리한다. MCP 서버 및 외부 API 연동이 가능하고, 선호하는 LLM을 직접 선택할 수 있다.
RAG는 매번 지식을 새로 조합하지만, LLM 위키는 지식을 점진적으로 축적한다. Andrej Karpathy가 제안한 이 아이디어는 LLM이 마크다운 위키를 직접 작성·유지하게 만드는 새로운 패턴이다.
Claude Code, Codex CLI 같은 코딩 에이전트가 단순한 LLM보다 훨씬 강력한 이유는 모델 자체가 아니라 그 주변 시스템에 있다. 툴, 메모리, 컨텍스트 관리가 핵심이다.
검증기도, 교사 모델도, 강화학습도 필요 없다. LLM이 자신의 출력만으로 코드 생성 성능을 끌어올리는 Self-Distillation 기법이 등장했다.
Claude Code를 단순한 코딩 보조 도구로 쓰는 건 절반도 활용 못 하는 것이다. IT 에이전시 관점에서 Claude Code를 자율 위임 시스템으로 전환하는 핵심 기능들을 정리했다.
