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AI 코딩 에이전트가 복잡한 작업에서 반복 실패하는 문제를, 역할 분리와 게이트 시스템으로 해결한 실전 프레임워크.

AI가 코드를 짜는 시대에, 작업 추적은 누가 하나? "상태를 더 잘 관리하자"가 아니라, "상태 필드를 지우자"가 답이었다.

에이전트 오케스트레이션은 "잘 돌아갈 때"만 설계하면 안 된다. 실패할 때 어떻게 멈추는가? 그리고 멈추는 방법이 에이전트의 능력을 깎지 않는가?가 더 중요하다.

AI 코딩 에이전트로 앱을 만들면서 겪은 실패 패턴 5가지

같은 모델이 자기 코드를 리뷰하면 결함을 못 잡는다. 다른 모델로 리뷰하면 검출률이 올라간다. 어떻게 해볼까?

저는 에이전트 페르소나 설정의 신봉자였습니다. 모든 AI 에이전트에 정체성을 부여하고, 그게 당연히 성능을 높인다고 믿었습니다. 그런데 논문을 파보니, 이 믿음이 반만 맞았습니다.

내부 DB와 LLM을 활용한 하이브리드 채팅을 Flutter로 구축해볼까요?

요즘 AI로 프로젝트 시작하는 사람이 진짜 많아지고 있다. 예전엔 백엔드/DB 쪽에서 가장 진입장벽이 낮은 게 Supabase 라고 생각한다. 프론트엔드 개발자가 MCP로 DB 작업 빠르게 끝낸 후기와 실전 팁 모음!

Claude Code에 Skill을 만들기 시작한 지 7개월. 꼭 필요한 Skill들만 모아봤습니다.

LLM/VLM을 쓰는 개발자가 알아두면 결정이 달라지는 내부 메커니즘 5가지를 간단하게 정리했습니다.

모델을 믿지 말고, 모델이 최고 성능을 낼 수밖에 없는 환경을 만들어봅시다.