푸른강아지의 일상

코스피는 반등했지만, 시장 전체가 돌아선 것은 아니었다

코스피는 반등했지만, 시장 전체가 돌아선 것은 아니었다핵심 요약: 8월 31일 코스피는 장중 -3.55%까지 밀린 뒤 6,820.02(+0.46%)로 마감했습니다. 그러나 상승 종목은 366개, 하락 종목은 489개였습니다. 기타법인의 대규모 순매수가 대형 반도체의 하방을 받친 결과로 보이며, 지수 반등을 곧바로 시장 전반의 위험선호 회복으로 읽기는 어렵습니다.코스닥은 낙폭을 줄였지만 -0.49%로 끝났습니다. 오늘 장의 핵심은 ‘반등의 크기’보다 반등을 만든 수급이 얼마나 좁았는가에 있습니다.📌 오늘 장은 무엇이 달랐나아침의 화면만 봤다면 오늘은 전형적인 위험회피 장으로 기록됐을 가능성이 큽니다. 코스피는 6,613.58로 출발해 장중 6,547.76까지 내려갔고, 코스닥도 805.14까지 밀렸습니다..

AI 에이전트는 왜 기억을 ‘검색’하면 안 될까 - Datalog과 도메인 경계가 만드는 유지되는 상태

AI 에이전트는 왜 기억을 ‘검색’하면 안 될까 — Datalog과 도메인 경계가 만드는 유지되는 상태핵심 요약:장기 실행 에이전트의 실패는 컨텍스트 창이 짧아서만 생기지 않습니다. 폐기된 가설이 다시 살아나고, 어느 서비스가 어떤 용어와 변경을 소유하는지 모델이 추측하기 시작할 때 사고가 납니다. 최근의 Datalog 기반 메모리 실험과 Domain-Driven Agents 제안은 서로 다른 출발점에서 같은 결론에 도달합니다. LLM은 불확실한 입력을 해석하되, 현재 사실·의존성·권한은 외부 시스템이 결정적으로 관리해야 합니다.📌 ‘더 긴 대화’가 해결하지 못하는 실패AI 에이전트에게 오래 일시키면, 처음에는 기억력이 부족해 보입니다. 몇 시간 전 디버거에서 반박한 가설을 다시 꺼내고, 이미 막힌 조..

실험실 에이전트의 위험한 착각 - MHS와 Terminal-Bench-Science가 보여준 자동화의 다음 관문

실험실 에이전트의 위험한 착각 — MHS와 Terminal-Bench-Science가 보여준 자동화의 다음 관문핵심 요약:AI 에이전트가 과학 연구와 물리 장비까지 다루기 시작했습니다. 그러나 장비를 MCP나 API로 연결했다고 해서 안전한 자동화가 되는 것은 아닙니다. Terminal-Bench-Science가 증명하듯 과학 워크플로의 성공률은 아직 제한적이며, Model Hardware Standard(MHS)가 던지는 핵심 과제는 연결성이 아니라 장치별 안전 한계·권한·비상정지·재현 가능한 검증입니다. 실험실에서 에이전트의 답변은 결과가 아니라, 검증을 시작하는 하나의 가설이어야 합니다.📌 AI가 ‘답변’에서 ‘실험 실행’으로 넘어가는 순간AI 에이전트의 능력을 이야기할 때 우리는 흔히 코드 작성..

에이전트 행동 명세가 샌드박스를 대신할 수 없는 이유 - AgentBehavior와 Claude Code Auto Mode 사이의 경계

에이전트 행동 명세가 샌드박스를 대신할 수 없는 이유 — AgentBehavior와 Claude Code Auto Mode 사이의 경계핵심 요약:장기 실행 에이전트에는 결과만이 아니라 과정의 좋은 행동을 측정하는 규격이 필요합니다. 하지만 행동 평가가 ‘안전하게 행동했다’는 점을 알려줄 뿐, 악성 파일이 권한을 넘거나 외부 코드를 실행하는 일을 막지는 못합니다. 최근 Claude Code Auto Mode 우회 사례는 이 둘을 분리해야 하는 이유를 선명하게 보여줍니다. 평가는 신뢰의 증거를 만들고, 샌드박스는 피해의 상한을 만듭니다.📌 “정답” 하나로는 장기 에이전트를 평가할 수 없습니다AI 에이전트가 한두 번 답변하고 끝나던 시절에는 최종 결과를 채점하는 방식이 그럭저럭 통했습니다. 하지만 저장소를 ..

수출은 뜨거운데 소비는 왜 식나 - 3% 금리 시대, 한국 경제의 온도차를 읽는 법

수출은 뜨거운데 소비는 왜 식나 — 3% 금리 시대, 한국 경제의 온도차를 읽는 법핵심 요약: 한국은행은 8월 27일 기준금리를 3.00%로 올리며 반도체 중심의 수출·투자 회복과 물가 압력을 함께 경계했습니다. 그러나 8월 소비자심리지수는 104.5로 전월보다 2.3포인트 하락했습니다. 미국에서도 실질 소비는 사실상 정체된 반면 PCE 물가는 전년 대비 3.7% 상승했습니다. 지금의 핵심은 ‘성장률이 높아지는가’보다, 수출의 회복이 가계 소득과 소비로 확산되는가입니다.📌 같은 경제 안에서 서로 다른 계절이 지나고 있습니다수출과 투자 지표가 개선되는데도 생활경제의 체감은 왜 조심스러울까요. 최근 한국 경제를 한 문장으로 요약하면 ‘밖에서 벌어들이는 힘은 강해졌지만, 안에서 쓰는 힘은 아직 확인이 필요하..

RAG는 왜 ‘벡터 DB’부터 시작하면 안 될까 — BM25와 질의 재작성으로 실패를 먼저 측정하는 법핵심 요약: RAG의 목적은 벡터 DB를 도입하는 일이 아니라, 사용자가 필요한 근거를 제때 찾게 만드는 일입니다.고유명사·문서 번호·사내 약어가 많은 초기 단계라면 전문 검색(BM25)과 LLM 질의 재작성만으로도 충분히 강한 기준선을 만들 수 있습니다. 그 뒤 실제 실패 유형과 평가셋이 쌓일 때만 하이브리드 검색·재순위화·임베딩을 추가해야 비용, 지연, 디버깅 책임이 함께 통제됩니다.📌 RAG의 첫 실패는 ‘답변’보다 앞에서 일어납니다RAG 프로젝트는 대개 “우리 문서를 모델에 연결하자”는 단순한 문장으로 시작합니다. 그러면 곧바로 임베딩 모델, 청킹 크기, 벡터 데이터베이스, 재순위화 모델, 하이..

오래 일하는 AI 에이전트일수록 비밀은 ‘컨텍스트’가 아니라 실행 권한이 되어야 합니다핵심 요약: Prime Agent는 세션·하위 에이전트·작업 상태를 오래 유지하는 RLM 하니스를 제시합니다. 반면 key-amnesia는 에이전트가 API 키를 읽지 못한 채 필요한 명령만 실행하게 하려는 도구입니다. 둘을 함께 보면 장기 에이전트의 핵심 보안 문제는 “프롬프트에 비밀을 넣지 말자”가 아니라, 비밀을 보지 못하는 주체에게도 필요한 작업 능력을 어떻게 제한적으로 위임할 것인가로 바뀝니다. 지속성은 편의 기능이지만, 권한의 만료·감사·회수까지 설계하지 않으면 공격 표면도 함께 지속됩니다.📌 에이전트가 오래 일할수록 `.env`는 더 위험해집니다AI 코딩 도구가 한 번의 질문에 답하고 종료되던 시절에는 `..

OpenAI Jalapeño가 바꾼 질문 — API 가격의 진짜 주인은 모델이 아니라 추론 스택입니다핵심 요약:OpenAI가 자체 추론 칩 Jalapeño의 첫 측정 결과를 공개했습니다. 회사 발표 기준으로 이 칩은 공개 모델 세 종에서 전력당 처리량과 지연시간을 함께 개선했다고 합니다. 같은 시점에 GPT-5.6 Sol의 프로모션 단가도 공개됐습니다. 이 두 뉴스는 별개처럼 보이지만, 결국 API 가격·응답 속도·공급 안정성을 한 회사가 얼마나 함께 조정할 수 있는지에 관한 이야기입니다. 개발팀은 단가표만 저장할 것이 아니라 완료 작업당 비용과 지연시간을 관찰해야 합니다.📌 칩 발표가 API 사용자에게도 중요한 이유AI API를 쓰는 입장에서는 모델 이름과 토큰 가격만 보게 됩니다. 하지만 실제 응답..

agent.md는 프롬프트 모음이 아닙니다 — AI 코딩을 ‘검증 가능한 팀 규칙’으로 바꾸는 법핵심 요약:코딩 에이전트에게 매번 같은 리뷰 의견을 반복하는 문제는 모델의 기억력이 부족해서만 생기지 않습니다. 반복되는 판단을 저장소 안의 작업 계약으로 옮기지 않았기 때문에 생깁니다. 다만 agent.md는 규칙을 길게 적는 문서가 아니라, 변경 범위·검증 방법·예외 승인까지 연결하는 작고 버전 관리되는 인터페이스여야 합니다. 규칙 파일이 테스트와 리뷰를 대체하지는 않습니다.📌 “다시 말하지 않게 해 달라”는 요구의 정체AI 코딩 도구를 며칠만 진지하게 써 보면 비슷한 장면을 만나게 됩니다. 기능은 얼추 동작하지만 매직 넘버가 남고, 계층을 건너뛰며, 테스트 없는 수정이 들어오고, 관련 없는 파일까지 함..

MCP는 왜 ‘도구 연결’에서 ‘장기 실행 에이전트의 운영 규격’으로 바뀌고 있을까핵심 요약: MCP의 새 로드맵은 도구 호출 수를 늘리는 계획이 아닙니다. 작업 ID로 장기 실행을 복구하고, 진행 상태를 전달하며, ‘어떤 에이전트가 누구를 대신해 어떤 권한으로 호출했는가’를 표준화하려는 움직임입니다. 이제 MCP 서버의 완성도는 tools/list의 개수보다 작업 수명주기·위임 권한·감사 가능한 실행 기록을 얼마나 명확히 설계했는지에서 갈릴 가능성이 큽니다.📌 한 번의 호출로 끝나지 않는 에이전트MCP(Model Context Protocol)를 처음 접할 때는 보통 모델에 검색, 데이터베이스, 파일 시스템 같은 ‘함수’를 연결하는 규격으로 이해합니다. 이 설명은 틀리지 않습니다. 다만 배포 환경에서..