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AI 시대에도 개발자는 코드를 이해해야 한다: 리누스 토르발스가 본 오픈소스의 변화
리누스 토르발스와 Dirk Hohndel의 대담을 바탕으로, AI 코딩 도구가 오픈소스 개발과 유지보수 문화에 가져오는 변화를 정리했다.
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Teddy's 블로그
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카테고리: ai · 7개의 글
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장기 실행 앱 개발을 위한 하네스 설계
Anthropic의 장기 실행 앱 개발 하네스 설계 글을 한국어로 이해하기 쉽게 정리·번역했습니다. 생성자와 평가자를 분리하고, 플래너·생성자·평가자 구조로 장시간 자율 코딩을 개선하는 방법을 다룹니다.
#Anthropic#Claude#AI Agents
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AI
AI 에이전트를 위한 효과적인 컨텍스트 엔지니어링
Anthropic의 글 ‘Effective context engineering for AI agents’를 바탕으로, 프롬프트 엔지니어링을 넘어 에이전트의 컨텍스트를 어떻게 설계·관리해야 하는지 한국어로 풀어쓴 번역·해설입니다.
#AI Agent#Context Engineering#LLM
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AI
AI 에이전트를 위한 컨텍스트 엔지니어링 쉽게 이해하기
Anthropic의 컨텍스트 엔지니어링 글을 바탕으로, AI 에이전트가 긴 작업에서 집중력을 유지하도록 컨텍스트를 설계하는 방법을 쉽게 풀어 설명합니다.
#AI 에이전트#컨텍스트 엔지니어링#LLM
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AI
Anthropic Managed Agents 원문 전체 번역, brain과 hands를 분리하는 이유
Anthropic Engineering의 'Scaling Managed Agents: Decoupling the brain from the hands'를 구조를 유지해 한국어로 전체 번역했다.
#Anthropic#Managed Agents#Claude
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AI
AI 에이전트는 어떻게 계획하고 실행하는가, Planning Design과 Managed Agents 정리
Anthropic의 Managed Agents와 Microsoft의 Planning Design 문서를 함께 읽고, 하네스, 세션, 샌드박스, 구조화된 출력, 반복적 계획의 핵심을 실무 관점에서 정리했다.
#AI Agents#Planning Design#Managed Agents
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AI
CrewAI Flow 간단한 소개
CrewAI는 여러 AI 에이전트가 팀처럼 협력해 복잡한 작업을 수행하는 멀티에이전트 오케스트레이션 프레임워크로, João Moura가 2023년 개발했다. LangChain의 LangGraph가 그래프 기반 워크플로우에 강점을 둔다면, CrewAI는 역할 기반 협업 구조에 초점을 맞춘다. 2024년 새로 추가된 Flow는 에이전트 협업을 넘어 일반 코드, LLM 호출, Crew 처리를 통합하는 이벤트 기반 워크플로우 시스템이다. @start, @listen, @router 등의 데코레이터로 단계적·병렬적 실행과 조건 분기를 제어하고, and_(), or_()로 동기 제어를 수행한다. Flow는 상태 관리와 시각화가 가능하며, 콘텐츠 생성·고객지원·데이터 분석·이메일 자동화 등 다양한 실무에 활용된다. CrewAI는 복잡한 그래프 구조 대신 직관적인 API로, 협업형 AI 시스템을 빠르게 구축하려는 개발자에게 적합한 프레임워크다.
#Crew AI#Flow
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