AI 코딩 에이전트는 왜 중간에 딴길로 샐까: 계획보다 상태 관리가 더 중요한 이유
AI 코딩 에이전트는 왜 중간에 엉뚱한 파일을 건드리고 같은 일을 반복할까요? task drift, context loss, tool result reflection failure 관점에서 계획보다 상태 관리가 더 중요한 이유를 정리합니다.
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Toolformer 논문 쉽게 이해하기: AI가 언제 스스로 도구를 써야 하는지 배우는 방법
Toolformer를 쉽게 설명합니다. AI가 언제 도구를 써야 하고 언제는 직접 답해도 되는지, 계산·검색·번역·캘린더 예시와 실무 사례를 통해 차분하게 정리한 글입니다.
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MCP란 무엇인가: AI 에이전트 도구 연결 표준을 왜 따로 알아야 할까
MCP란 무엇인가를 쉽게 설명합니다. function calling과 무엇이 다른지, 왜 개발자가 이 표준을 따로 알아둬야 하는지, 재사용·권한·다중 클라이언트 관점에서 실무적으로 정리했습니다.
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ReAct 논문 쉽게 이해하기: 생각-행동-관찰 루프로 보는 AI 에이전트 구조
ReAct 논문을 agent workflow 관점에서 쉽게 풀어봅니다. thought, action, observation 루프가 왜 중요하고, 왜 지금도 AI 에이전트의 기본 구조를 설명할 때 자주 호출되는지 실전 예시와 함께 정리합니다.
