분류 전체보기3648 728x90 AI가 취약점 ‘스스로’ 찾고 있다, Claude 4.7과 Mythos가 바꾼 보안의 기준 Claude Opus 4.7과 Claude Mythos Preview,그리고 Project Glasswing: Anthropic이 던진 메시지Anthropic은 2026년 4월 16일, 범용 플래그십 모델 Claude Opus 4.7을 일반 공개했습니다. 이번 모델은 고난도 소프트웨어 엔지니어링과 장기 실행형 에이전틱 작업에서 이전 세대보다 더 강해졌고, 스스로 출력을 검증하는 성향과 더 높은 해상도의 비전 처리 능력을 강조합니다. 같은 시기 Anthropic은 제한 공개 연구 프리뷰인 Claude Mythos Preview에 대한 고위험 사이버 보안 분석과 함께 Project Glasswing도 공개했습니다. 이 세 가지 발표를 함께 보면, Anthropic이 단순히 “더 똑똑한 모델”을 내놓은 것이 .. 2026. 4. 17. AI 에이전트, 이제 앱 밖으로 나온다 — Microsoft Agent Framework 1.0 — AI 에이전트 아키텍처의 “실행 계층 분리”라는 전환점Microsoft Agent Framework 1.0.0은 “LLM 호출 라이브러리”를 넘어, 에이전트의 실행·상태·통제를 앱에서 분리하는 독립적인 실행 계층(Agent Runtime Layer)을 표준화한 첫 번째 안정 버전이다.단순 업그레이드가 아닌 ‘패러다임 전환’기존 AI 애플리케이션 구조는 다음과 같았습니다.앱(UI/API) → LLM 호출 → 결과 처리또는 AutoGen / Semantic Kernel 기반앱 → Agent (내장) → LLM + Tools하지만 이번 릴리스의 핵심은 Agent를 앱 내부 로직에서 분리하는 것입니다.새 구조앱(UI/API) ↓Agent / Workflow (독립 실행 계층) ↓Session / Mi.. 2026. 4. 7. GPT-4o에서 GPT-5.4로 — 멀티모델 아키텍처 설계와 API 마이그레이션 이번 변화는 단순 모델 교체가 아니라 “모델 단일 선택 → 계층형 모델 전략”으로 구조 자체가 바뀐 것입니다.2026-02: GPT-4o 포함 구형 모델 단계적 종료 (OpenAI)2026-04-03: GPT-4o 완전 제거 (API 포함 리디렉션 시작) (Happycapy Guide)이후기본: GPT-5.3 Instant고급: GPT-5.4경량: GPT-5.4 mini / nano[이전]GPT-4o → 단일 모델 기반 서비스[현재]GPT-5.x → 목적별 모델 분리 구조GPT-4o 종료 배경 (왜 퇴출됐나)1) 사용률 급감GPT-4o 사용자는 약 0.1% 수준👉 대부분 GPT-5 계열로 이미 이동2) 기술적 한계reasoning / agent / tool 사용 구조에서 한계GPT-5는 “라우팅 + 다.. 2026. 4. 6. 하네스 프레임워크, AI 코딩 “더 똑똑하게” 아닌 “더 안전하게” 쓰는 방법 AI 코딩 도구를 “더 똑똑하게”가 아니라 “더 안전하게” 쓰는 방법AI 코딩 도구를 쓰다 보면 이런 경험을 하게 됩니다. 처음에는 빨라서 좋습니다.기획이 애매해도 금방 코드를 뽑아내고, 화면도 만들고, 테스트도 써주는 것처럼 보입니다.그런데 조금만 길게 써보면 문제가 드러납니다.범위가 자꾸 넓어집니다.아키텍처가 흔들립니다.팀 규칙을 무시한 코드가 나옵니다.테스트가 부족한 구현이 쌓입니다.보안 기준이 빠진 채로 “일단 되는 코드”가 생깁니다.이때 필요한 것이 바로 하네스(Harness) 프레임워크입니다.하네스는 AI 코딩 도구를 억누르는 장치가 아닙니다. 오히려 반대입니다.AI가 프로젝트의 규칙 안에서 움직이도록 길을 만들어 주는 구조화된 프레임워크입니다.즉, Claude Code, Cursor, Cod.. 2026. 4. 5. AI 개발팀을 통째로 자동화한다 (oh-my-claudecode 완전 정복 가이드) 왜 이런 도구가 필요한가최근 개발 환경은 단순히 코드 작성 수준을 넘어 다음과 같은 방향으로 진화하고 있습니다.AI 기반 코드 생성 (Copilot, Claude Code 등)자동 테스트 및 검증DevOps 자동화보안 자동 분석하지만 기존 AI 도구의 한계는 명확합니다.👉 "하나의 AI가 모든 걸 한다"이 방식은 다음 문제를 발생시킵니다.코드 품질 불안정보안 검증 부족복잡한 작업 처리 한계oh-my-claudecode 개념여러 AI를 팀처럼 구성하여 개발 전체를 자동화하는 시스템단순한 플러그인이 아니라 다음 구조입니다.Multi-Agent 시스템Multi-LLM 협업자동 실행 파이프라인에이전트 구조각 AI는 역할을 나눠 수행합니다.Architect → 설계Executor → 코드 생성Reviewer →.. 2026. 4. 4. 이전 1 2 3 4 ··· 730 다음 728x90 728x90
