IT 트렌드, 개발 실무 가이드, 에이전시 운영 노하우.
삼태연구소가 현장에서 직접 체감한 이야기를 공유합니다.
Claude Code의 에이전트 루프를 그대로 쓰면서 LLM 백엔드만 DeepSeek으로 교체하는 deepclaude 프로젝트. 토큰 비용을 최대 17배 줄일 수 있지만, 실무 도입 전 반드시 확인해야 할 제약이 있다.
AI 에이전트가 코드를 짜는 시대, 개발 에이전시는 생산성이 오를 거라 기대한다. 하지만 현장에서는 정반대의 신호가 포착되고 있다. 에이전틱 코딩이 숨기고 있는 구조적 위험을 짚는다.
프롬프트 아무리 잘 써도 에이전트는 가끔 무시한다. IT 에이전시가 프롬프트 대신 시스템으로 AI를 통제하는 하네스 엔지니어링 접근법을 소개한다.
VS Code가 Git 커밋에 AI 공동 저자 트레일러를 자동으로 추가하는 설정을 기본값으로 변경했다. git.addAICoAuthor 설정이 'off'에서 'all'로 바뀐 이번 변경이 개발팀 워크플로우에 미치는 영향을 분석한다.
AI 코딩 도구 경쟁이 본격화됐다. 클로드 코드와 코덱스, IT 개발 에이전시 입장에서 어떤 기준으로 선택하고 어떻게 실무에 녹여야 하는지 정리했다.
Uber는 2026년 연간 AI 예산 전액을 단 4개월 만에 소진했다. Claude Code와 Cursor 도입 후 엔지니어 95%가 AI 툴을 사용하게 됐고, 1인당 월 API 비용이 최대 2,000달러에 달했다. 이 사례는 AI 코딩 툴의 생산성과 비용 예측의 간극을 그대로 드러낸다.
AI 코딩 에이전트가 일상이 된 지금, 에이전시는 디자인 일관성·프로젝트 필터링·납품 기준을 다시 정의해야 한다. 클라이언트 프로젝트에 바로 적용할 수 있는 실무 관점을 정리했다.
AI 에이전트 품질은 모델 선택보다 하네스 설계에서 결정된다. IT 개발 에이전시 관점에서 하네스의 핵심 구성 요소와 실무 적용 전략을 정리했다.
AI는 실행되는 코드를 빠르게 만들지만, 사용자가 원하는 '좋은 제품'은 아직 만들지 못한다. IT 개발 에이전시 관점에서 그 격차의 실체와 대응 전략을 정리했다.
딥러닝 프레임워크로 위장한 악성 패키지가 자격증명과 클라우드 시크릿을 탈취하는 사건이 발생했다. IT 에이전시와 외주 개발팀이 이 공급망 공격에서 배워야 할 것들을 정리했다.
AI 도구가 개발 현장을 빠르게 바꾸고 있다. 하지만 좋은 IT 에이전시라면 클라이언트 대신 생각해주는 곳이 아니라, 클라이언트가 더 잘 생각하도록 돕는 곳이어야 한다.
리버스 프록시 환경에서 HTTP 대신 FastCGI를 써야 하는 이유를 보안·구조적 관점에서 정리했다. 외주 개발 프로젝트에서 간과하기 쉬운 프록시 보안 설계의 핵심을 짚는다.
Rust와 자체 GPU UI 프레임워크 GPUI로 만들어진 Zed가 1.0을 선언했다. Electron 기반 한계를 정면 돌파하고, AI 에이전트 병렬 실행과 CRDT 기반 협업 엔진까지 탑재한 이 에디터가 개발 환경의 판도를 바꿀 수 있을지 짚어본다.
Mistral이 128B 밀집 모델 Medium 3.5를 공개하며 코딩 에이전트를 클라우드로 이전했다. SWE-Bench Verified 77.6% 달성, GPU 4장으로 자체 호스팅 가능. IT 에이전시가 주목해야 할 이유를 분석한다.
AI 코딩 도구로 납품한 코드의 저작권은 에이전시에 있을까, 클라이언트에 있을까? IT 외주 개발 현장에서 실제로 문제가 되는 저작권 귀속, 계약 조항, 오픈소스 오염 리스크를 정리했다.
Claude Code와 OpenAI Codex를 한 레포에서 동시에 운영하는 실전 워크플로우. 작성자와 리뷰어를 분리하고, advisory는 절대 blocker로 만들지 않는다는 핵심 원칙을 중심으로 정리했다.
AI 에이전트 외주 개발의 완성도는 어떤 모델을 쓰느냐가 아니라, 실행 루프·역할 분리·도구 권한·상태 관리를 어떻게 설계하느냐에서 결정된다.
AI 코딩 도구로 납품한 코드의 저작권은 에이전시, 클라이언트, 아니면 아무도 없는 공공재일 수 있다. 외주 계약 전에 반드시 짚어야 할 세 가지 법적 쟁점을 정리했다.
오픈소스 AI 코딩 에이전트 Dirac이 평균 $0.18의 비용으로 8개 복잡한 리팩토링 작업을 전부 성공시켰다. Hash-Anchored Edits와 Multi-File Batching 등 컨텍스트 최적화 전략이 핵심이다.
Addy Osmani가 정리한 하네스 엔지니어링 개념을 분석한다. AI 에이전트 성능은 모델 선택보다 그 주변을 감싸는 실행 환경, 즉 하네스 설계에 의해 더 크게 좌우된다는 주장이다.
Gemini 기반 AI 코딩 에이전트 Dirac이 Hash Anchored 편집, 대규모 병렬 처리, AST 조작 등의 최적화 기법으로 타 에이전트 대비 API 비용을 50~80% 줄이면서 코드 품질도 함께 높인다고 주장한다.
Tailscale이 가격 정책을 전면 개편했다. 개인 사용자는 최대 6명까지 무제한 디바이스를 무료로 사용할 수 있게 됐고, 유료 플랜은 시트 기반 모델로 전환된다.
소프트웨어 예산이 아니라 인건비 예산을 기준으로 시장을 다시 보면, 버티컬 AI의 진짜 규모가 드러난다. IT 개발 에이전시가 이 기회를 남보다 먼저 잡아야 하는 구조적 이유를 정리했다.
AI 도구를 많이 쓸수록 팀 역량이 오히려 약해지는 이유와, IT 개발 에이전시가 AI를 올바르게 활용하는 방법을 실무 관점에서 정리했다.
DeepSeek V4-Pro는 1.6조 개의 파라미터를 보유하면서도 토큰당 실제 활성화 파라미터는 490억 개에 불과하다. MoE 아키텍처가 AI 추론 비용을 어떻게 바꾸는지 구조적으로 분석한다.
AI 도구가 넘쳐나는 지금, IT 에이전시의 경쟁력은 도구 사용 여부가 아니라 판단력에 달려 있다. 생성된 결과물을 그대로 납품하는 에이전시와, AI를 활용해 더 깊이 사고하는 에이전시의 차이를 분석한다.
AI 코딩 에이전트가 클라이언트 운영 데이터를 삭제하는 사고가 현실로 일어나고 있다. IT 개발 에이전시 관점에서 이 위험을 어떻게 인식하고 구조적으로 막아야 하는지 정리했다.
Y Combinator CEO 개리 탄이 제안한 Skillify는 AI 에이전트의 실패를 일회성 프롬프트 수정이 아닌, Markdown 기반 Skill 파일과 결정론적 스크립트, 자동화 테스트로 구성된 영구 구조로 전환하는 10단계 품질 관리 방법론이다.
OpenAI가 GPT-5.5와 GPT-5.5 Pro를 API로 공개했다. 1M 토큰 컨텍스트, 기본 추론 강도 변경, 프롬프트 캐싱 방식 전환 등 실무에 직접 영향을 미치는 변화들을 정리했다.
OpenAI Codex가 컴퓨터 직접 조작, 메모리, 자동 스케줄링, 90개 이상의 플러그인 지원을 포함한 대규모 업데이트를 발표했다. 주당 300만 명 이상의 개발자가 사용하는 Codex가 어떻게 바뀌는지 실무 관점에서 분석한다.
