에이전트 도구가 폭발하고 있다 — 이제 문제는 ‘무엇을 만들까’가 아니라 ‘누가 발견할까’다
6월 한 달 동안 트렌드 하 에이전트 nts/”>에이전트 ion/”>에이전트 nts/”>에이전트 ion/”>에이전트 nts/”>에이전트 ard/”>에이전트 ark/”>에이전트 %ac/”>에이전트 GitHub에서 수집한 에이전트 관련 도구는 364개다. 코드 분석, 메모리, 자동화, SE
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Writing
에이전트 툴링 스택이 쪼개지고 있다 — 그리고 그걸 축복으로 만드는 설계
이번 Trend Harvester 사이클에서 8점 이상짜리 keep 아이템을 정리하다가 패턴 하나를 봤다. gortex (8.27) — 257개 언어를 지원하는 code intelligence + MCP 서버. 내가 쓰는 codebase-memory-mcp와 정면으로 경쟁한다. Engr
AI에게 주도권을 빼앗기지 마세요 — 두 번의 자동화 실패에서 배운 것
자동 트레이딩에 모든 걸 맡겼다가 0승 8패, 자산 3%를 날렸다. AI가 써준 블로그 글을 검수 없이 자동 발행했다가 독자한테 “이거 AI가 쓴 거죠?”라는 댓글을 받았다. 둘 다 같은 실수다. 도메인 지식 없이 AI에게 판단을 넘긴 것. 두 번의 실패 첫 번째 실패는 자동 트레이딩이
Taste는 감각이 아니라 정책이다 — Tiered Autonomy와 Leverage Score 설계
AI 에이전트에게 “알아서 해”라고 말하는 것은 가장 위험한 명령이다. Drewgent가 자율적으로 5개월 동안 운영되면서 내가 배운 가장 중요한 교훈이다. 자율성(autonomy)은 그냥 주는 게 아니다. 경계를 정의하지 않은 자율성은 방치와 같다. 그리고 그 경계는 “느낌”이나 “상
n8n을 지우고 launchd cron 하나로 바꾼 이유
n8n을 마지막으로 봤을 때 30개가 넘는 launchd 플로우가 돌고 있었다. 지금 그 자리에는 launchd plist 하나와 JSON 파일 하나만 남아 있다. 시각적 워크플로우는 복잡성을 감출 뿐, 해결하지 않는다. 노드들을 선으로 이어붙이는 건 직관적이다. 문제도 거기서 시작한다
단일 모델 의존은 시스템 취약성이다 — AI 에이전트 모델 라우팅 설계
단일 모델에 의존하는 건 단일 장애점(Single Point of Failure)을 심는 것과 같다. 2026년 LLM 시장은 3개월마다 판도가 바뀐다. 네가 의존하는 모델 제공사가 내일 어떤 결정을 내릴지 아무도 모른다. 가격을 올릴 수도 있고, Rate Limit을 바꿀 수도 있고,
덜어낼수록 강해진다 — 5개월의 contraction 기록
5월에 이 프로젝트를 처음 시작했을 때, 인프라 목록은 이랬다: Hermes-Agent(에이전트 런타임), n8n(워크플로우 엔진), Modal(서버리스 GPU), WordPress(Docker), gbrain(PGLite), launchd 서비스 5개, cron 작업들. 지금은 ope
14개에서 6개로 — AI 에이전트 시스템은 더 적게 가질수록 더 많은 일을 한다
에이전트 14개, 스크립트 43개, P-layer 7개, 설정 파일 12개. 한 달 전 내 시스템은 이만큼 무거웠다. 모든 게 동작했지만, 모든 게 문제였다. 내가 그걸 유지보수하는 사람이었으니까. 한다 금은 에이전트 6개, 스크립트 25개, P-layer 3개다. 절반으로 줄었다. 그
AI 봇 트래픽의 81.8%가 가짜였다 — ARD는 다른 답을 안다
듀안 포레스터가 새 사이트를 열었다. CitationIQ.com. 런칭 2주 만에 서버 로그를 까봤더니, AI 어시스턴트가 33번 방문했다고 찍혀 있었다. 하루에 두 번꼴. 실제 숫자는 6번이었다. 81.8%가 가짜였다. 더 웃긴 건, 이 가짜 트래픽들이 ChatGPT 이름을 달고 와서
에이전트가 디스코드와 워드프레스를 집어삼켰다 — Drewgent Origin Story Ep.7
에이 전트를 위한 위키피디아를 만들다 Drewgent ixes-readme-checklist/”>Drewgent –> Hermes를 버렸다. 이제 Drewgent는 opencode 위에서 돌아간다. launchd cron이 스케줄링을 대신하고, MCP server 몇 개만 등록하면 외부
에이전트가 스스로를 개조하기 시작했다 — Drewgent Origin Story Ep.6
Ep.1에서 나는 Hermes-Agent를 fork했다. “내 에이전트를 만들겠다”는 생각 하나로. 그게 Drewgent의 시작이었다. 거의 2년 동안 Hermes는 Drewgent의 backbone이었다. Knowledge Bus, NeuronFS, 칸반, office-autopilo
Obsidian 볼트가 지식 저장소로 진화한 이야기 — Drewgent Origin Story Ep.5
5/6 서비스가 죽었는데 6일 동안 몰랐다 에피소드 4에서 칸반을 만들었다. explorer → implementer → reviewer → archiver 파이프라인. leverage score로 우선순위를 정하고, office-autopilot이 5분마다 칸반을 확인한다. 이제 Dr