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가장 최근에 업데이트된 따끈따끈한 글들입니다.

출시 직후가 최고점인 웹사이트의 자연적 쇠퇴를 막는 방법과, AI 에이전트에게 무엇을 위임하고 무엇을 남겨야 하는지에 대한 실무적 기준을 정리했어요.

에이전트 운영비의 대부분은 모델이 아니라 매 턴 다시 실려 나가는 컨텍스트에서 발생합니다. 지식 검색·툴박스·스킬·메모리 4가지 축으로 컨텍스트를 설계하면 품질을 깎지 않고 비용을 줄일 수 있어요.

Hydrogen이 런타임 종속성을 버리고 오픈소스로 전면 재구축됩니다. Core/Client/Server 3계층 전략과 Next.js·Nuxt·Svelte 대응, 캐시 컴포넌트 호환 이슈까지 실무 관점에서 정리했어요.

GPT-4.1 ReAct 에이전트는 평균 77.4% 성공하지만, 5회 반복 모두 성공하는 태스크는 53%에 불과해요. 이 24.4%p의 일관성 갭을 진단하고 절반으로 줄이는 Consistency Analyzer와 가이드라인 생성 파이프라인을 정리했습니다.

Codex(GPT 5.5)와 NVIDIA NeMo RL/Gym, Brev GPU 인스턴스를 조합해 RL 학습을 자동화하는 실전 워크플로우. 스택 셋업부터 신규 Gym 환경 구축, 논문→코드 변환까지 10단계로 정리했어요.

Antigravity SDK가 Gemma 4 26B A4B(LiteRT)를 로컬에서 지원하면서, 클라우드 없이도 에이전트 코딩이 가능해졌어요. 설치부터 샌드박스 워크스페이스 구성, 하이브리드 아키텍처 패턴까지 실무 관점에서 정리했습니다.

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