

OpenClaw와 MoltBook로 살펴보는 2026년 에이전틱 AI 기술 동향
에이전틱 AI의 구조와 동작 방식을 OpenClaw와 MoltBook 사례로 설명했습니다. 자율성이 커질수록 보안 통제와 거버넌스가 중요하다는 점을 짚었습니다.


에이전틱 AI의 구조와 동작 방식을 OpenClaw와 MoltBook 사례로 설명했습니다. 자율성이 커질수록 보안 통제와 거버넌스가 중요하다는 점을 짚었습니다.

AI 코딩 에이전트를 통제와 자율의 균형 속에서 다루는 MoAI-ADK 개발기를 소개했습니다. TDD와 스펙 주도 개발로 환각, 컨텍스트 손실, 코드 품질 문제를 줄이는 방법을 다뤘습니다.

메리츠증권은 규제 준수와 성능을 함께 만족하는 AWS 기반 차세대 증권 플랫폼을 설계했습니다. EKS, MSK, ElastiCache, OpenSearch, Flink와 오픈소스 도구를 결합해 실시간 처리와 운영 자동화를 강화했습니다.


Astronomer Agents는 Airflow API와 로그를 활용해 Dag 개발, 테스트, 디버깅을 돕는 AI 도구입니다. 또한 마이그레이션과 데이터 분석까지 지원해 운영 효율을 높였습니다.


업스테이지 컨소시엄이 정부 독자 AI 모델 1차수 평가를 통과한 과정을 소개했습니다. 래블업과의 협업으로 인프라를 최적화하고 학습 효율과 장애 대응을 크게 개선했습니다.


GitHub Spec Kit 기반 SDD 프로세스를 소개하며 명세를 중심으로 AI와 협업하는 흐름을 정리했습니다. 4단계 워크플로우와 TDD·BDD 비교, 로그인 예시까지 함께 설명했습니다.

6개월간 코드 0줄로 대규모 PR과 리팩토링을 수행한 AI Native 개발 경험을 공유했습니다. 핵심은 AI 자체보다 CI, 린터, 지식 그래프 같은 시스템으로 실수와 병목을 제어한 점입니다.
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6개월간 직접 코드를 쓰지 않고 LLM과 시스템으로 대규모 수정과 리팩토링을 수행한 사례를 소개했습니다. 핵심은 AI가 아니라 CI, 린터, 아키텍처 테스트 같은 제어 시스템이었습니다.

React Summit US 2025 현장에서 본 프론트엔드와 AI의 최신 흐름을 정리했습니다. 도구는 더 강력해졌지만, 결국 기본기와 설계 역량이 중요하다는 메시지를 전했습니다.

피지컬 AI가 현실 세계에서 인식·판단·행동하는 차세대 패러다임으로 소개되었습니다. 휴머노이드, 자율주행, 스마트 팩토리 등 적용 분야와 함께 안전성·윤리 과제도 짚었습니다.
당근에서 택소노미와 LLM 분류 파이프라인을 어떻게 운영했는지 정리한 글입니다. 정확도와 비용의 균형, 평가 체계, 확장 전략을 함께 다뤘습니다.

AI 에이전트 가드레일을 실무 관점에서 정리하고, 사례와 체크리스트, 90일 로드맵으로 구현 방법을 제시했습니다. 권한·승인·감사 추적·킬 스위치를 중심으로 단계적 도입 방향을 안내했습니다.