푸른강아지의 일상

MCP 도구 설명도 배포물입니다 - Uber Gateway가 보여준 승인과 실행의 경계

MCP 도구 설명도 배포물입니다 — Uber Gateway가 보여준 승인과 실행의 경계핵심 요약: Uber는 MCP 도구를 자동 발견하되 기본 비활성으로 등록하고, 소유 팀이 설명 변경을 승인·배포·롤백하도록 합니다. 단계적 검색은 컨텍스트를 줄이지만 권한을 대신하지 않습니다. 도구 설명을 행동에 영향을 주는 배포물로 보고, 실제 적용 버전과 회수 결과까지 확인해야 합니다.📌 API는 그대로인데 에이전트의 행동은 달라질 수 있습니다백엔드 API의 코드를 바꾸지 않고도 AI가 다른 행동을 하게 만들 수 있습니다. 도구 설명에서 대상이나 사용 조건을 다르게 적으면 모델이 그 도구를 선택하는 상황이 바뀌기 때문입니다. 기존 소프트웨어에서 문서는 실행의 주변부였지만, 에이전트에게 도구 설명은 실행 경로를 정하..

GLM-Legal은 누구 편에서 계약을 읽을까 - 법률 지식과 회사의 협상 기준 사이

GLM-Legal은 누구 편에서 계약을 읽을까 — 법률 지식과 회사의 협상 기준 사이핵심 요약: GLM-Legal은 법률 지식과 복합 업무 수행을 강화한 모델입니다. Uber 사례는 그 위에 회사별 협상 입장·대안·전문가 수정 기록이 필요함을 보여줍니다. 벤치마크와 내부 운영 지표는 비교할 수 없으며, 최종 채택은 근거와 적용 범위를 확인하는 사람의 판단에 달려 있습니다.📌 법률을 잘 아는 것과 우리 회사를 대변하는 것은 다릅니다계약서를 잘 읽는 AI에게 협상까지 맡겨도 될까요? 같은 종료 조항을 읽어도 구매자는 빠른 탈출을 원하고, 공급자는 대금 회수와 전환 지원 비용을 걱정합니다. 법률 지식이 풍부하다는 이유만으로 어느 쪽에 유리한 제안을 해야 하는지까지 정해지지는 않습니다.Z.ai는 2026년 1..

외국인투자 30.6% 증가, 새 공장도 늘었을까 - AI 호황 속 M&A와 그린필드를 나눠 읽는 법

외국인투자 30.6% 증가, 새 공장도 늘었을까 — AI 호황 속 M&A와 그린필드를 나눠 읽는 법핵심 요약: 2026년 1~9월 외국인직접투자 도착액은 전년 동기보다 30.6% 늘었지만, 그린필드형 도착은 감소하고 M&A형 도착은 크게 증가했습니다. 이는 자금 유입의 확대이지 신규 생산시설과 고용이 같은 비율로 늘었다는 뜻은 아닙니다. KDI가 평가한 AI 관련 설비투자 호조와도 모순되지 않습니다. 투자 유형과 투자 주체를 구분한 뒤 실제 증설·국내 조달·임금으로 이어지는지 확인해야 회복의 폭을 판단할 수 있습니다.📌 돈이 들어왔다는 말과 공장이 생겼다는 말외국 자본이 많이 들어왔다는 뉴스는 대체로 좋은 소식으로 들립니다. 공장이 늘고, 지역 협력업체의 주문이 늘고, 일자리도 생길 것이라는 기대가 따..

AI가 Rust로 바꿔서 빨라졌다면 - Campfire 재작성에서 빠진 ‘과부하와 복구’의 조건

AI가 Rust로 바꿔서 빨라졌다면 — Campfire 재작성에서 빠진 ‘과부하와 복구’의 조건핵심 요약:요청 처리량이 높아져도 알림 전달·호환성·복구 방식이 달라졌다면 같은 제품의 성능 비교가 아닙니다.Campfire의 AI 재작성 분석은 큐를 늘려 전달률을 개선할 때 지연이 악화되는 교환관계를 보여줍니다.언어 선택에 앞서, 과부하에서 무엇을 거부하고 무엇을 보존하며 어떻게 최신 상태로 돌아갈지 정해야 합니다.📌 더 빠른 응답이 더 좋은 채팅을 뜻할까요?채팅 서버가 메시지 전송 요청에 빠르게 응답합니다. 벤치마크 처리량도 높습니다. 그런데 상대방의 화면에는 새 메시지가 한참 뒤에 나타나거나, 연결을 다시 열어야 보입니다. 이 경우 서버는 빨라졌다고 말할 수 있지만 사용자가 경험하는 대화가 좋아졌다고 ..

멀티에이전트는 언제 늘려야 할까 - Vals AI와 FPS 역컴파일이 보여준 ‘채점 권한’의 차이

멀티에이전트는 언제 늘려야 할까 — Vals AI와 FPS 역컴파일이 보여준 ‘채점 권한’의 차이핵심 요약:웹앱 제작 실험에서는 팀이 더 비쌌지만 품질 개선은 설정마다 달랐습니다.FPS 복원 사례에서는 리뷰어를 늘리기보다 원본과 비교하는 검증기를 도입한 뒤 저비용 작업자를 확대했습니다.두 결과는 모순이 아닙니다. 병렬화 전에 정답의 기준과 그 기준을 바꿀 권한을 분리해야 한다는 질문으로 연결됩니다.📌 사람 수처럼 에이전트 수도 늘리면 될까요?AI가 혼자 만든 코드를 다른 AI가 검토하고, 또 다른 AI가 테스트하면 더 안전할 것 같습니다. 역할이 나뉘고 서로 확인하니 사람의 개발팀과도 닮았습니다. 그러나 같은 요구사항을 잘못 이해한 작업자들이 서로의 설명에 동의한다면, 팀이 늘어난 것은 검증의 독립성이..

AI 한도가 끝나도 비서는 남아야 합니다 - Talorys의 Cloudflare 개인 비서 설계

AI 한도가 끝나도 비서는 남아야 합니다 — Talorys의 Cloudflare 개인 비서 설계핵심 요약:Talorys는 사용자의 Cloudflare 계정에 대화·기억·할 일·노트·예약 알림을 배포하는 단일 사용자용 오픈소스 개인 비서입니다.주목할 점은 무료 추론 자체보다, AI를 못 써도 데이터 관리와 일반 알림이 유지되도록 기능을 분리한 구조입니다.다만 AI 할당량과 웹·저장소의 한도는 별개입니다. 직접 배포나 보안 검증을 마친 제품으로 평가하는 글은 아닙니다.📌 대화가 멈췄다고 할 일까지 사라져야 할까요개인 비서에게 중요한 순간은 말을 잘할 때만이 아닙니다. 오늘 할 일을 확인하고, 저장한 메모를 찾고, 약속한 알림을 받으려는 순간도 중요합니다. 그런데 모든 기능이 모델 호출을 통과해야 한다면, ..

코드를 잘 쓰는 AI는 연구도 잘할까 - InnovationEval이 분리한 ‘구현’과 ‘발견’

코드를 잘 쓰는 AI는 연구도 잘할까 — InnovationEval이 분리한 ‘구현’과 ‘발견’핵심 요약:Epoch AI의 InnovationEval은 이미 알려진 방법을 구현하는 능력이 아니라, 모델이 보지 못한 연구 성과에 견줄 방법을 독립적으로 발견하는지 묻습니다.시험한 모델은 강한 기준선을 크게 넘지 못했고, 일부 개선은 실행 조건 변경과 좋은 결과만 고르는 선택 효과에서 나왔습니다.핵심은 ‘AI 연구는 불가능하다’가 아니라, 성능 개선·방법의 신규성·공정한 실험을 따로 입증해야 한다는 것입니다.📌 실행되는 코드와 새로운 지식 사이의 거리AI가 학습 코드를 짜고 GPU 실험을 실행하면, 연구까지 자동화된 것처럼 보입니다. 오류를 고치고 그래프를 만들고 결과를 논문처럼 설명하는 모습도 제법 그럴듯..

Deno 팀의 Cloudflare 합류 - 오픈소스 런타임이 있어도 서비스 이전은 끝나지 않습니다

Deno 팀의 Cloudflare 합류 — 오픈소스 런타임이 있어도 서비스 이전은 끝나지 않습니다핵심 요약:Deno 팀은 Cloudflare에 합류하고, 별도 런타임·호스팅보다 Workers와 Durable Objects의 자체 호스팅에 집중합니다.Deno 런타임의 팀 개발 종료와 Deploy 서비스 종료는 서로 다른 일정입니다.workerd와 celld의 결합은 탈출 경로를 넓힐 가능성이 있지만, API 호환·데이터 이전·장애 복구까지 자동으로 보장하지는 않습니다.📌 JavaScript의 다음 경쟁은 서버 주변에 있습니다서버를 실행할 수 있다는 것과 서비스를 운영할 수 있다는 것은 다릅니다. JavaScript 코드를 다른 컴퓨터에서 돌리는 데 성공해도, 사용자 세션과 데이터베이스, 실시간 연결, 장..

Claude Dashboards와 Gemini가 바꾸는 AI 보고서 - 차트보다 먼저 ‘지표의 뜻’을 검토해야 합니다

Claude Dashboards와 Gemini가 바꾸는 AI 보고서 — 차트보다 먼저 ‘지표의 뜻’을 검토해야 합니다핵심 요약:Claude Dashboards는 차트의 기반 쿼리와 마지막 갱신 시점을 드러냅니다.Google은 Gemini의 데이터 분석을 업무 정의를 연결하는 Knowledge Catalog와 저장된 쿼리 실행으로 설명합니다.두 접근을 함께 보면 AI 보고서의 품질은 화면 생성보다 지표 정의·쿼리 검토·재실행 조건에서 결정된다는 점이 선명해집니다.📌 보기 좋은 차트가 잘못된 질문에 답할 때‘이번 달 매출을 지역별로 보여 주세요.’ 짧은 요청이지만 그 안에는 여러 선택이 숨어 있습니다. 주문액인지 실제 결제액인지, 환불을 언제 차감하는지, 지역을 고객 주소로 나누는지 결제 국가로 나누는지가..

재시작한 AI 에이전트가 같은 일을 두 번 하지 않으려면 - Pi × Temporal의 ‘결과 불명’ 설계

재시작한 AI 에이전트가 같은 일을 두 번 하지 않으려면 — Pi × Temporal의 ‘결과 불명’ 설계핵심 요약:서버가 죽었다고 외부 작업까지 실패한 것은 아닙니다.Pi × Temporal은 중단된 도구 호출의 결과가 기록되지 않았다면 자동 재실행 대신 ‘결과 불명’을 남깁니다.핵심은 에이전트를 다시 살리는 기능이 아니라, 확인되지 않은 부작용을 다음 판단에 정확히 전달하는 복구 절차입니다.📌 ‘실패했으니 다시 실행’이라는 위험한 지름길AI 에이전트가 파일을 수정하고 원격 저장소에 올리던 중 서버가 꺼졌다고 가정해 보겠습니다. 새 서버에서 대화 기록을 읽어 일을 이어가는 것은 가능합니다. 그런데 마지막 명령이 성공했는지 모른다면 무엇부터 해야 할까요? 로그에 성공 메시지가 없다는 이유로 명령을 그대..