AI 에이전트 뉴스
Claude, Cursor, OpenClaw, ChatGPT Agent 등 자율적으로 작업을 수행하는 AI 에이전트 동향과 활용 사례.
총 1,932건·최신 업데이트
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Claude Opus 4.6과 4.7 시스템 프롬프트 변경 사항
Anthropic의 Claude 4.7 업데이트는 단순한 모델 성능 개선을 넘어, Chrome, Excel, PowerPoint 등과 연동되는 '에이전트 플랫폼'으로의 진화를 보여줍니다. 특히 사용자의 질문에 되묻기보다 스스로 도구를 찾아 문제를 해결하려는 '자율적 행동(Acting)'과 '도구 검색(tool_search)' 기능의 강화가 핵심입니다.
Changes in the system prompt between Claude Opus 4.6 and 4.7↗simonwillison.net
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세일즈포스 헤드리스 360: TDX 2026이 당신에게 의미하는 것
세일TS포스가 TDX 2026에서 발표한 'Headless 360'은 기존의 UI 중심 플랫폼에서 벗어나, API와 MCP(Model Context Protocol)를 통해 데이터와 비즈니스 로직을 AI 에이전트가 직접 활용할 수 있도록 하는 대대적인 플랫폼 전환을 의미합니다. 이는 단순한 소프트웨어 제공(SaaS)을 넘어, AI 에이전트가 스스로 서비스를 수행하는 'Services as Software' 시대로의 진입을 선언한 것입니다.
Salesforce Headless 360: What TDX 2026 Means for You↗dev.to
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단 한 번의 명령어로 코드 전체를 분석하는 AI 에이전트 구축했습니다
Beyan v2.0은 단 한 번의 CLI 명령으로 코드베이스를 스캔하여 기술 스택을 식별하고, 보안·성능·품질 등을 자동으로 분석 및 수정 제안까지 수행하는 오픈소스 에이전틱(Agentic) 프레임워크입니다. 단순한 프롬프트 라이브러리를 넘어, 프로젝트의 맥락을 스스로 파악하여 맞춤형 분석 보고서와 실행 가능한 수정 계획을 생성합니다.
I Built an AI Agent That Analyzes Your Entire Codebase in One Command↗dev.to
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ADV Agent: AI 기반 오토바이 경로 계획의 미개척지를 누비다
ADV Agent는 단순한 목적지 안내를 넘어 지형, 날씨, 도로 상태 및 커뮤니티 데이터를 결합하여 오토바이 라이더에게 최적화된 모험 경로를 제안하는 AI 기반 플랫폼입니다. 기존 내비게이션이 간과했던 '모험 요소'와 '안전'을 데이터 기반의 추천 엔진으로 해결하며, 사용자 참여형 데이터를 통해 서비스 가치를 높이는 구조를 가지고 있습니다.
ADV Agent: Riding Through the Wild West of AI-Powered Motorcycle Route Planning↗dev.to
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AI 에이전트를 위한 오픈소스 OS를 구축했습니다 – 여러분도 사용할 수 있습니다.
Web Agent Bridge(WAB)가 단순 미들웨어를 넘어, AI 에이전트를 위한 완전한 'Agent Operating System(Agent OS)'으로 진화했습니다. 기존의 불안정한 DOM 스크래핑 방식 대신, 웹사이트가 직접 AI 명령어를 노출하여 에이전트가 안정적으로 동작하게 하는 새로운 프로토콜과 생태계를 제안합니다.
I Built an Open‑ Source OS for AI Agents – And It’s Ready for You↗dev.to
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Show HN: 멀티 에이전트 코리오그래피를 위한 피그마 스타일 비주얼 에디터
DOT Studio는 멀티 에이전트 AI 시스템의 협업 과정을 피그마(Figma)처럼 시각적으로 설계할 수 있는 로컬 비주얼 에디터입니다. 개발자는 캔버스 위에서 에이전트(Performer)의 정체성과 기술을 정의하고, 이들 간의 복잡한 상호작용 규칙(Act)을 직관적으로 구성하여 실행 가능한 워크플로우를 생성할 수 있습니다.
Show HN: Figma-style visual editor for multi-agent choreography↗github.com
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HANDOVER + SYNC: 중앙 스케줄러 없이 다중 에이전트 조정하기
중앙 스케뮬러나 복잡한 데이터베이스 없이, 두 개의 마크다운 파일(HANDOVER.md, SYNC.md)과 Git의 충돌 메커니즘만을 활용하여 다중 AI 에이전트를 조정하는 혁신적인 프로토콜을 소개합니다. 이 방식은 '데이터(과거의 사실)'와 '의도(미래의 계획)'를 분리함으로써 에이전트 간의 상태 혼선과 데이터 오염 문제를 근본적으로 해결합니다.
HANDOVER + SYNC: multi-agent coordination without a central scheduler↗dev.to - 1279
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호출 계약으로서의 기술: 코드 대신 에이전트 작업에 대한 검토 권한을 유지하는 방법
AI 에이전트가 코드를 생성하고 수정하는 시대에는 코드가 아닌 '계약(Contract)'을 리뷰하는 방식으로 개발 패러다임이 전환되어야 합니다. 마크다운(Markdown)을 활용해 에이전트의 작업 범위, 입력값, 실패 모드를 정의한 '계약'을 구축함으로써, 구현 코드가 변경되더라도 리뷰 프로세스를 유지하며 무한히 확장 가능한 에이전트 워크플로우를 만들 수 있습니다.
Skills as invocation contracts, not code: how I keep review authority over agent work↗dev.to










