최근 개발자 커뮤니티나 테크 뉴스를 보면 하루가 멀다 하고 새로운 AI 에이전트 도구들이 쏟아져 나옵니다. “오픈AI 코덱스(Codex)가 업데이트됐다”, “이제는 랭체인(LangChain) 대신 Pydantic AI를 써야 한다”, “클로드 코드가 알아서 코딩을 다 해준다” 등등… 쏟아지는 정보 속에서 이런 생각 해보신 적 없으신가요? “그래서 도대체 내 프로젝트엔 뭘 설치해서 써야 하는 건데?” 사실 많은 분들이 ‘내가 당장 터미널에 … Read more
본 포스트에서는 AI 하네스의 개념적 정의를 명확히 하고, 왜 ‘하네스가 곧 성능’이라는 주장이 설득력을 얻는지에 대한 기술적 근거들에 대해 정리하였습니다. 인공지능 연구의 패러다임이 모델의 가중치(Weights)와 아키텍처 중심에서 시스템 전체를 감싸는 ‘하네스(Harness)’ 아키텍처 중심으로 급격하게 이동하고 있습니다 과거에는 대규모 언어 모델(LLM)의 성능을 결정짓는 핵심이 단순히 파라미터 수나 학습 데이터의 양에 있다고 믿었으나, 최근의 연구와 실무적 사례들은 … Read more
MCP 개념과 활용법: 매일 아침, 우리는 인공지능과 대화하며 놀라운 통찰을 얻곤 합니다. 하지만 곧 한계에 부딪히죠. “내 최신 이메일 요약해줘”, “현재 내 주식 포트폴리오 수익률 계산해줘”, 혹은 “내 컴퓨터에 있는 이 파일을 읽고 분석해줘”라고 부탁하면 AI는 어김없이 대답합니다. “죄송하지만, 저는 실시간 데이터나 당신의 로컬 파일에 접근할 수 없습니다.” 이때부터 우리는 ‘복사-붙여넣기 신공’을 발휘 합니다. 정보를 … Read more