#멀티에이전트
6개의 게시물
AI 업데이트: 오케스트레이션과 RL 인프라
🤖 0 in / 0 out / 0 total tokens LLM 연구의 무게중심은 더 큰 단일 모델보다, 여러 모델과 환경을 어떻게 굴릴지로 이동하고 있다. 📄 멀티모달 과학 추론 SciOrch: 전문가 LLM을 조율해 과학 추론을 푸는 방식 멀티모달 과학 문제는 텍스트만 잘 읽는 모델로는 한계가 있다. SciOrch는 여러 전문가 LLM을
AI 업데이트: LLM을 믿을 수 있나, 그리고 에이전트의 진화
🤖 0 in / 0 out / 0 total tokens 오늘 논문 5편이 공통으로 건드리는 주제가 있다: LLM을 실제로 믿을 수 있냐는 질문이다. 🔥 LLM의 내재화된 편향이 결과를 망친다 어노테이션 작업에 LLM을 zero-shot으로 쓰거나 심판(judge)으로 쓰는 게 유행인데, 이 논문은 거기에 찬물을 끼얹는다. 모델이 사전 학습으로
AI 업데이트: 블루투스 하나에 비행기가 돌아오는 세상, 인간 교체를 원하는 사람들, 그리고 자율 연구 에이전트
🤖 1352 in / 4536 out / 5888 total tokens 오늘 건들은 서로 전혀 관련없어 보이지만, 묘하게 '기술이 현실에 어떻게 충돌하는가'라는 공통 주제로 엮인다. 하나는 일상적인 기술 사용이 안전 위협으로 오해되는 사례이고, 둘째는 AI가 인간을 대체해야 한다는 철학적 극단이며, 셋째는 그 AI를 연구 자동화에 실제로 쓰는 오픈소
AI 업데이트: 에이전트 시대의 인프라와 교육
🤖 1329 in / 4389 out / 5718 total tokens 오늘 GitHub Trending을 보면 AI 엔지니어링 교육과 엔터프라이즈 에이전트 플랫폼 두 축이 동시에 뜨고 있다. 하나는 "어떻게 배울 것인가"고, 다른 하나는 "어떻게 만들 것인가"다. 이 둘의 간극이 최소화되는 게 요즘 AI 생태계의 특징이다. 🔥 GitHub 트
CLAUDE.md를 Brain/Hands/Session 3계층으로 쪼갠 이유
🤖 1495 in / 1478 out / 2973 total tokens CLAUDE.md가 한 덩어리로 있으니 Claude가 계획 단계에서 코드 실행 규칙까지 동시에 읽어서 컨텍스트가 낭비되더라. 그래서 역할별로 세 계층으로 분리했다. Brain은 오케스트레이션 계층이다. harness, workflow, commands 문서가 여기 속한다. "언
에이전트 7개에 정체성과 절대규칙 심음, CodexPlanner도 새로 만듦
🤖 3527 in / 1751 out / 5278 total tokens 기존 에이전트들이 프로젝트 맥락 없이 돌아가고 있었다. Coder는 "기존 패턴을 따르라"는 지시만 있었고, 어떤 프로젝트인지, 어떤 기술 스택인지, 어떤 게임들이 있는지 전혀 몰랐다. Scout는 skills 참조가 누락돼서 guidelines, backend, frontend