PLINKFEED
검색구독
ALLAI-MLBACKENDFRONTENDDEVOPSSECURITYMOBILEDATABASECLOUDOTHER

© 2026 PLINKFEED — AI가 선별한 IT 기술 뉴스

구독소개개인정보처리방침이용약관

#agent

AI가 선별한 아티클

6·ai-ml·분석·Dev.to·2026. 08. 11.·▲ 20💬 6

Pi Agent vs Claude Code After 100 Hours of Real Use 🔥

Pi 에이전트와 Claude 코드의 100시간 사용 후 비교 분석

Comparison analysis of Pi Agent vs Claude Code after 100 hours of use.

#pi#claude#coding#agent#performance
요약 보기원문 →
7·other·분석·NHN Cloud Meetup·2026. 08. 11.

바겐세일은 끝난다

AI 에이전트 코딩의 현재와 미래, 그리고 비용 문제에 대한 경고.

A warning about the current state and future cost issues of AI agent coding.

#claude#openai#ai#tokens#agent
요약 보기원문 →
5·ai-ml·기타·The New Stack·2026. 08. 07.

Auto Mode will soon be the default in Claude Code — because humans can’t be trusted

클로드 코드의 자동 모드가 곧 기본 설정으로 바뀝니다.

Auto mode in Claude Code will soon become the default setting.

#claude#ai#coding#agent
요약 보기원문 →
5·other·기타·GeekNews·2026. 08. 07.

Herdr, Y Combinator 합류 후에도 런타임은 오픈소스로 유지

Herdr가 Y Combinator에 합류하였지만, 여전히 오픈소스로 유지됩니다.

Herdr maintains open-source runtime even after joining Y Combinator.

#herdr#github#ycombinator#agent#terminal
요약 보기원문 →
6·ai-ml·분석·The New Stack·2026. 08. 06.

Anthropic recommends a git worktree per agent. Your runtime infra makes that a problem.

AI 코딩 에이전트를 위한 git worktree의 문제점을 다룬 글입니다.

The article discusses issues related to using git worktrees for AI coding agents.

#git#agent#runtime#infrastructure#anthropic
요약 보기원문 →
7·ai-ml·기타·InfoQ·2026. 08. 05.

Ponytail Agent Skill Corrects Its Own Benchmark After Contributor Challenge

Ponytail 에이전트가 기준치를 수정하며 54% 코드 감소를 발표했습니다.

Ponytail agent corrected its benchmark, now claiming 54% code reduction.

#github#ponytail#benchmark#coding#agent
요약 보기원문 →
8·security·기타·The Hacker News·2026. 08. 04.

Google Deletes 3 ADK AI Workflows After Malicious GitHub Issue Could Trigger Privileged Agent

구글이 ADK AI 워크플로우 3개를 삭제한 이유는 GitHub의 악성 문제 때문입니다.

Google deleted 3 ADK AI workflows due to a malicious GitHub issue manipulation.

#python#github#adk#agent#security
요약 보기원문 →
7·ai-ml·기타·GeekNews·2026. 08. 04.

LobeHub - AI 팀 전체를 고용/스케줄링/보고하는 Chief Agent Operator

LobeHub는 AI 팀의 고용, 스케줄링 및 보고를 자동화하여 효율적인 관리가 가능하게 한다.

LobeHub automates hiring, scheduling, and reporting for AI teams, enabling efficient management.

#ai#agent#automation#team_management#infrastructure
요약 보기원문 →
7·ai-ml·사례연구·Dev.to·2026. 08. 02.·▲ 21💬 22

I Built an Agent Eval Harness. Real Agents Broke the Clean Version of the Story

에이전트 평가가 모델 평가보다 어려운 이유에 대한 논의와 이를 해결하기 위한 헌터 구축 이야기.

Discussion on the challenges of agent evaluation vs. model evaluation and building an evaluation harness.

#agent#evaluation#machine learning#evaluation harness
요약 보기원문 →
5·other·기타·Hacker News·2026. 07. 31.·▲ 481💬 104

qm – Multiplayer agent harness for work

qm은 멀티플레이어 에이전트 플랫폼입니다.

qm is a multiplayer agent platform for collaboration.

#multiplayer#agent#github
요약 보기원문 →
5·other·기타·GeekNews·2026. 07. 30.

HANDBOOK.md: 긴 정책 문서만으로는 에이전트를 안정적으로 통제할 수 없음

HANDBOOK.md는 에이전트 행동을 제어하기 위한 벤치마크를 제공합니다.

HANDBOOK.md provides benchmarks for controlling agent behavior.

#agent#benchmark#policy#procedure#finance
요약 보기원문 →
6·other·기타·GeekNews·2026. 07. 27.

CodeAlmanac - AI 코딩 에이전트를 위한 코드베이스 위키

코드베이스 위키인 CodeAlmanac이 AI 코딩 에이전트를 위한 맥락을 제공합니다.

CodeAlmanac is a living wiki for AI coding agents to provide necessary context.

#ai#wiki#context#coding#agent
요약 보기원문 →
7·cloud·튜토리얼·Dev.to·2026. 07. 23.·▲ 22💬 9

The AWS Cleanup We Keep Putting Off (I Let an Agent Do It)

AWS 자원을 정리하는 방법과 비용 절감의 중요성을 다룬 글입니다.

The article discusses how to clean up AWS resources and the importance of cost-saving.

#aws#cloudformation#agent#account#cleanup
요약 보기원문 →
7·ai-ml·분석·Dev.to·2026. 07. 22.·▲ 22💬 23

Loop Engineering: How to Stop Your Agent Reward-Hacking Its Own Checks

에이전트의 보상 해킹 방지 방법을 다룬 Loop Engineering에 대한 설명.

Explains how to prevent agents from reward-hacking their own tests in Loop Engineering.

#agent#reward#loop engineering#testing#ai
요약 보기원문 →
5·other·분석·CNCF Blog·2026. 07. 21.

Why your agent needs access to your documentation

에이전트가 문서에 접근해야 하는 이유를 설명하는 글입니다.

The article explains why agents need access to documentation.

#knowledge base#agent#deployment#web app
요약 보기원문 →
6·cloud·분석·The New Stack·2026. 07. 20.

Amazon, Microsoft, and Google are converging on the same enterprise agent architecture

아마존, 마이크로소프트, 구글이 동일한 엔터프라이즈 에이전트 아키텍처로 수렴하고 있다.

Amazon, Microsoft, and Google are converging on the same enterprise agent architecture.

#amazon#microsoft#google#enterprise#agent
요약 보기원문 →
5·other·기타·GeekNews·2026. 07. 19.

Mindwalk - 코딩 에이전트 세션을 코드베이스의 3D 지도 위에서 재생하는 시각화 도구

Mindwalk는 코딩 에이전트의 세션을 3D 지도에서 시각화하는 도구입니다.

Mindwalk visualizes coding agent sessions on a 3D map of the codebase.

#3d mapping#visualization#jsonl#agent#repository
요약 보기원문 →
9·security·기타·The Hacker News·2026. 07. 16.

New Agent Data Injection Attack Can Make AI Agents Misclick or Run Attacker Commands

새로운 데이터 주입 공격으로 AI 에이전트가 잘못된 명령을 실행할 위험이 있다.

A new data injection attack can lead AI agents to misclick or execute attacker’s commands.

#ai#data injection#malware#security#agent
요약 보기원문 →
6·ai-ml·분석·The New Stack·2026. 07. 10.

Why retrieval quality is becoming the defining challenge in AI agent architecture

AI 에이전트 아키텍처에서 검색 품질이 결정적인 도전 과제가 되고 있음을 설명합니다.

The article discusses the growing importance of retrieval quality in AI agent architecture.

#ai#agent#retrieval#context#architecture
요약 보기원문 →
6·ai-ml·분석·GeekNews·2026. 07. 04.

루프 엔지니어링의 미학 (The Art of Loop Engineering)

루프 엔지니어링의 중요성과 설계 필요성을 다룬다.

The article discusses the importance and design needs of loop engineering.

#llm#harness#agent#loop#context
요약 보기원문 →
6·other·분석·Dev.to·2026. 07. 03.

Choosing the Right Tooling Layer for Your Agent

AI 에이전트를 위한 적절한 도구 추상 계층 선택에 대한 논의.

Discussion on choosing the appropriate tooling abstraction for AI agents.

#mcp#cli#agent#middlewaremanagerabstractfactoryprovider
요약 보기원문 →
6·ai-ml·분석·요즘IT·2026. 07. 02.

AI 에이전트는 왜 서로 통신해야 할까? A2A의 모든 것

에이전트 간 통신(A2A)의 중요성과 미래 전망을 제시하는 글입니다.

The article discusses the importance of Agent-to-Agent (A2A) communication and its future prospects.

#agent#ecosystem#a2a#api#communication
요약 보기원문 →
6·other·기타·Dev.to·2026. 07. 02.

AI Agents Don't Need a Monorepo. They Need a Readable Codebase

AI 에이전트에겐 가독성 있는 코드베이스가 더 중요하다.

AI agents benefit more from a readable codebase than from monorepo or multirepo structures.

#ai#agent#monorepo#multirepo#codebase
요약 보기원문 →
8·ai-ml·릴리즈·GeekNews·2026. 07. 01.

Claude Sonnet 5 공개

Anthropic이 Claude Sonnet 5를 발표하며 성능을 개선했습니다.

Anthropic announces Claude Sonnet 5 with improved performance.

#anthropic#sonnet#opus#ai#agent
요약 보기원문 →
6·other·분석·Dev.to·2026. 06. 28.

What Loop Engineering Needs From Runtime Infrastructure

루프 엔지니어링이 안전하게 실행되기 위해 필요한 인프라 요소에 대한 논의.

Discusses the infrastructure needed for Loop Engineering to operate safely.

#runtime#api#infrastructure#agent#loop
요약 보기원문 →
6·security·분석·The New Stack·2026. 06. 26.

The AI agent identity problem nobody’s talking about

AI 에이전트의 신원 문제는 보안 검토에서 발생하는 도전과제에 대해 논의합니다.

Discusses the challenges of AI agent identity issues that arise during security review.

#ai#security#identity#agent#authentication
요약 보기원문 →
6·other·기타·GeekNews·2026. 06. 26.

auth.md — 에이전트가 사용자를 대신해 가입시키기 위한 오픈 프로토콜

에이전트 이용한 사용자 등록을 위한 오픈 프로토콜인 auth.md 파일 표준 소개.

Introduction of an open protocol for user registration through agents using the auth.md file standard.

#auth.md#agent#registration#protocol#scope
요약 보기원문 →
6·cloud·기타·The New Stack·2026. 06. 25.

Agent Toolkit for AWS includes 20+ agent skills, but your agent might not load them without this one file

AWS Agent Toolkit 사용 시 필수 파일에 대한 중요성 안내

Importance of a required file for AWS Agent Toolkit's functionalities.

#aws#agent#toolkit
요약 보기원문 →
6·ai-ml·사례연구·요즘IT·2026. 06. 25.

AX에 꼭 필요한 '온톨로지', 회의록으로 시작하는 법 (feat. 티로)

회의록이 AX의 핵심이라는 주제를 다룬 티로에 관한 기사입니다.

The article discusses the importance of meeting notes in AX, focusing on the AI notetaker Tiro.

#ai#notetaker#ontology#b2b#agent
요약 보기원문 →
7·ai-ml·분석·GeekNews·2026. 06. 25.

Code as Agent Harness — 코드를 에이전트의 실행 기반으로 보는 102페이지 서베이

코드는 LLM의 결과물이 아닌 에이전트의 실행 기반으로 보고하는 서베이 논문.

Survey paper claims code is an operational substrate for agents, not just LLM outputs.

#llm#uiuc#meta#stanford#agent
요약 보기원문 →