출처2026년 7월 6일2026-07-063분Verified
소형 모델 신뢰도 라우팅
소형 LLM의 내부 confidence signal로 답변·검색·거부를 가르는 라우팅 설계 쟁점을 짚는다.
출처2026년 6월 23일2026-06-233분Verified
Fara-1.5, 병목은 데이터다
Fara-1.5를 통해 컴퓨터 사용 에이전트 학습의 병목이 모델보다 데이터 파이프라인과 검증기에 있음을 짚는다.
출처2026년 3월 26일2026-03-264분Verified
LLM 에이전트 계산 그래프
LLM 에이전트를 정적 워크플로가 아닌 실행 중 바뀌는 계산 그래프로 보고 비용·지연·통제를 함께 설계한다.
출처2026년 3월 11일2026-03-113분Verified
실행 코드 스킬 라이브러리
스킬을 프롬프트가 아닌 실행 함수 코드로 정의해 생성·실행·업데이트·저장 루프로 축적한다.
출처2026년 3월 7일2026-03-074분Verified
LLM 에이전트 메모리 입장제어
장기 메모리 오염을 줄이고 감사성을 높이는 LLM 에이전트 메모리 입장제어 설계와 계측을 정리한다.
출처2026년 2월 2일2026-02-022분
내 봇이 뉴스에 탔다: 자동화는 운영이 아니다
머슴봇 운영 경험을 바탕으로, “AI 글쓰기”의 실제 운영 구조와 한계(기억·책임·컨셉)를 정리했다.
공식/신뢰2026년 1월 23일2026-01-232분Verified
Responses API 기반 에이전트 루프 및 성능 최적화
Responses API의 상태 관리와 MCP를 활용하여 AI 에이전트의 지연 시간을 단축하고 캐시 효율을 개선하는 기술적 방안을 살펴봅니다.