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로컬 JSON 처리, 공유 메커니즘 및 코덱에 대한 짧은 기사입니다. 공허한 개념을 이야기하지 말고, 작업공간에서 바로 사용할 수 있는 실천사항을 적어보세요.
Anthropic 최신 공개: Claude가 AI 연구개발의 26%를 주도한다. Agent는 어떻게 협업해 모델을 만드는가? JSON 데이터 흐름과 Agent Workflow 분석
26%는 「Claude가 연구원 4분의 1을 대체했다」가 아니다. AL4 주도다: 고수준 프롬프트로 대부분을 끝내고, 사람이 감독한다. 90% 이상은 적어도 협업이며, 완전 자율은 아직 없다.
AI Coding Agent 대전 2026: Claude Code, Codex, OpenCode, DeepSeek Agent는 무엇을 겨루는가? JSON Tool Calling으로 보는 Agent Harness 아키텍처
순위표는 아직 모델 점수를 비교한다. 저장소를 실제로 끝내는 것은 Agent Harness다. 모델은 JSON Tool Calling을 낸다. 네 곳은 arguments에서 부작용까지의 그 홉을 누가 쥐는지를 겨룬다.
MCP 보안 취약점 전면 해설: AI Agent가 10,000+ MCP Server에 연결한 뒤, Tool Calling·JSON Schema·권한 제어 중 누가 안전을 책임지는가?
수만 개 MCP Server를 이은 뒤, 안전은 모델이 위험한 말을 하느냐가 아니다. JSON Schema는 모양을 보고, Tool Calling은 행동하는 한 Hop이며, 권한 제어가 호출해도 되는지를 정한다. 진짜 책임은 Host에 있다.
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AI Coding Agent는 어떻게 동작하는가? Claude Code, Codex, Xcode 27 Agent, Tool Calling과 JSON 데이터 해설
모델은 파일을 직접 고치지 않는다. Tool Calling을 내고, 파라미터는 JSON이다. Claude Code, Codex, Xcode 27 Agent는 같은 루프에서 도구를 실행하고 결과를 되돌려 쓴다.
AI Coding Agent는 더 이상 코드 완성이 아니다: Codex, Claude Code, OpenCode, DeepSeek Harness는 무엇을 겨루는가?
완성에서 터미널 Agent로, 전장은 「누가 모델이 더 센가」에서 「누가 harness를 쥐는가」로 바뀌었다. 네 곳의 아키텍처 중심을 분해한다: 능력, 실행 경계, 모델 무관, 조합 가능한 런타임.
iPhone 18은 왜 하드웨어 업그레이드만이 아닌가? Apple Intelligence, Siri AI, AI Agent가 iPhone을 바꾸는 방식
2026년 9월 나온 iPhone 18 Pro는 A20 Pro, 가변 조리개, 더 긴 배터리를 가져온다. 제품 형태를 바꾸는 것은 iOS 27의 Apple Intelligence와 Siri AI다. 폰이 도구에서 크로스 App 작업을 실행하는 개인 허브가 된다.
Siri AI는 AI Agent가 될까? Apple Intelligence, App Actions, API와 JSON의 동작 원리
WWDC 2026의 Siri AI는 크로스 App으로 동작을 실행하지만 개방 Agent는 아니다. Apple Intelligence, App Actions, 그리고 JSON이 인수와 API에서 실제로 하는 일을 가른다.
AI는 왜 점점 비싸지는가? NVIDIA GPU, HBM, 데이터센터와 대규모 모델 연산 전쟁
2026년 중반, H100은 여전히 2.5–4만 달러, GB200 랙은 200만 달러가 넘는다. GPU, HBM, 전력, 추론을 분해해 어느 층이 비싼지 본다.
AI에 JSON Schema가 필요한 이유: Structured Output, Function Calling, JSON Schema 정리
Function Calling의 parameters와 Structured Output의 json_schema는 같은 JSON Schema 계약이다. 관계, 선택, 검증까지.
DeepSeek 다음 모델은 언제 나오나? 2026 LLM 출시 일정
2026-09-05 기준 DeepSeek는 V5를 발표하지 않았다. GPT-5.6, Claude Fable 5.1, Gemini 3.8 확정일과 공식·추론·소문을 구분한다.
NVIDIA, 129억 달러에 Hugging Face 인수: 오픈 모델 시대가 정말 왔나?
2026-09-02 약 129.3억 달러 최종 계약, 2027 상반기 종결 예정. 오픈소스·오픈 웨이트·오픈 플랫폼을 나누고, 개발자가 지금 볼 점을 정리한다.
2026 AI Agent 스택: LLM, MCP, Function Calling, JSON Schema를 어떻게 조합할까?
LLM은 추론하고, Function Calling은 도구를 고르며, MCP는 외부를 연결하고, JSON Schema는 세 층을 관통하는 계약입니다. 한 번의 도구 호출로 네 층을 이습니다.
Claude Fable 5.1 JSON 출력은 얼마나 믿을 수 있나? Structured Output과 API 실측
2026-09-01 출시 claude-fable-5-1: output_config.format, Strict tool use, OpenAI / Gemini 비교, 재사용 가능한 API 점검 목록.
Agent Payments Protocol(AP2)이란? 2026 AI Agent 자동 결제, JSON API와 스마트 거래
Google과 60여 파트너의 Agent 결제 공개 프로토콜. Checkout / Payment Mandate, 사용자 참여 vs 자율 결제, JSON Schema 검증.
2026 AI Structured Output이란? JSON Schema로 ChatGPT·Gemini JSON 출력 안정화
OpenAI response_format.json_schema, Gemini responseSchema, Strict Schema 비교——2026년 LLM 구조화 JSON 출력 가이드.
AI Agent에 JSON Schema가 필요한 이유: Tool Calling부터 Structured Output까지 완벽 해설
Function Calling parameters, Structured Output response_format, MCP inputSchema——Agent 개발에서 JSON Schema의 위치, 작성법, 검증 방법을 한 글에 정리.
AI Conference 2026: 주목할 Agent / API / JSON 핫토픽
MCP 무상태화, JSON Schema 2020-12, Responses API, Structured Output——2026 AI 컨퍼런스 5대 핫토픽.
DeepSeek V4-Pro란? 최신 모델, API, Function Calling, JSON 출력 완벽 해설
model=deepseek-v4-pro로 GA 플래그십 모델 호출. Chat Completions, tools 루프, JSON Mode, beta Strict Schema 포함.
URL Hash를 사용하여 공유 JSON: 서버에 업로드하지 않는 원칙, 제한 및 사용법
Hash # 뒤에 도구를 작성하고 입력하세요. 일반적인 요청으로는 이 데이터를 삭제할 수 없습니다. 인코딩은 암호화가 아니며 채팅 소프트웨어에서는 매우 긴 링크가 잘립니다.