LLM·AI 에이전트

AI 에이전트·업무 자동화 실습 · 3페이지

Codex·Claude Code 활용, 문서 자동화, AI 도구 설치와 웹 배포 과정에서 확인한 방법과 시행착오를 정리합니다.

최신 기술 글

OpenAI가 소개한 일본 Polimill의 QommonsAI 사례에서 공공 업무에 AI를 붙이는 순서와 지식 이전 구조를 정리합니다.

OpenDataLab MinerU가 PDF·이미지·DOCX·PPTX·XLSX를 Markdown과 JSON으로 바꾸는 처리 흐름을 정리합니다.

CodeGraph의 로컬 코드 지식 그래프와 영향 범위 탐색 구조를 코딩 에이전트 작업에 적용하는 방법을 정리합니다.

Microsoft의 Agent Lightning v1.0과 관련 논문을 바탕으로, 도구·컨텍스트·제어 흐름을 가진 에이전트 하네스에 강화학습을 연결하는 구조를 설명합니다.

Anthropic의 Browser Use Tool이 접근성 트리·요소 참조·탭·폼 입력을 이용해 웹 에이전트를 구성하는 방식을 정리합니다.

안드레 카파시의 공식 LLM 강의 두 편을 어떤 순서로 보고 무엇을 익혀야 하는지 정리했습니다. 토큰과 사전학습부터 검색·파일·Python 활용까지 이어지는 학습 가이드입니다.

Anthropic의 Model Hardware Standard 연구 프리뷰에서 장비 드라이버·안전 한계·MCP·결정적 코드를 나누는 구조를 정리합니다.

Archestra 공식 문서와 README를 바탕으로 여러 에이전트의 모델·도구·권한·비용을 분리하는 운영 구조를 정리합니다.

GPT-5.6 공식 빌더 가이드가 제시한 추론 보존·컨텍스트 압축·병렬 에이전트·프로그램형 도구 호출을 에이전트 설계 순서로 정리합니다.

Caveman 공식 README를 바탕으로 코딩 에이전트의 입력·출력 맥락을 줄일 때 측정해야 할 품질 기준을 정리합니다.