AI 도구·에이전트
로컬 LLM, 코딩 에이전트, MCP, 모델 비교·선택 — 최대 군집이자 트래픽 성장 축
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Google agents-cli v0.6.1, 에이전트 수명주기를 상태 머신으로 표준화하다
Google agents-cli v0.6.1과 ADK 2.3.0의 상태 머신 기반 에이전트 수명주기 관리, Claude Code·Codex CLI와의 크로스플랫폼 연동 아키텍처를 정리한다
2026-08-02
Google Antigravity 2.0과 Workspace Studio의 멀티에이전트 전략
Google Antigravity 2.0의 병렬 멀티에이전트 실행, Workspace Studio, Model Garden과 경쟁 플랫폼 전략을 정리한다.
2026-08-02
Gemini CLI 종료 이후 Antigravity CLI로 바뀐 Google 개발자 AI 플랫폼
Gemini CLI 종료와 Go 기반 Antigravity CLI 전환을 멀티에이전트 실행, 플러그인 구조, 마이그레이션 관점에서 분석한다.
2026-08-02
Google Antigravity 2.0 전환과 Gemini CLI 마이그레이션
Gemini CLI 종료 이후 Go 기반 Antigravity 2.0으로 전환할 때 아키텍처, 멀티에이전트, 플러그인과 CI/CD 변경 사항을 짚는다.
2026-08-02
Gemini CLI에서 Antigravity로, Google 에이전트 플랫폼 통합 분석
Gemini CLI의 agy 전환부터 Managed Agents API와 엔터프라이즈 거버넌스까지 Google 에이전트 플랫폼 재편을 분석한다.
2026-08-02
Gemini Enterprise Agent Platform: Vertex AI 통합과 엔터프라이즈 에이전트 운영
Gemini Enterprise Agent Platform의 Vertex AI 통합 구조와 멀티모델, Workspace Studio, MCP·A2A 기반 에이전트 운영 전략을 정리한다.
2026-08-02
Google Agent Executor(AX) — 에이전트에게도 쿠버네티스 모먼트가 오는가
Google이 공개한 오픈소스 분산 에이전트 런타임 AX의 내구성 실행·단일 쓰기자 아키텍처와 LangGraph·CrewAI 대비 포지셔닝을 정리한다.
2026-06-10
Google Antigravity 2.0의 에이전트 오케스트레이션 구조
Google Antigravity 2.0의 실행 환경과 Skills·Hooks·Subagents 기반 멀티에이전트 개발 구조, Gemini CLI 전환 조건을 분석한다.
2026-06-10
Google Antigravity 2.0이 바꾸는 AI 에이전트 개발 환경
Google I/O 2026에서 공개된 Antigravity 2.0의 실행 표면과 Skills, Hooks, Subagents, Gemini Omni 전략을 분석한다.
2026-06-10
Google Antigravity 2.0의 Go CLI와 AX 분산 에이전트 런타임
Google Antigravity 2.0의 Go CLI 재작성, AX 분산 런타임 구조, 실행 격리와 플러그인·생태계 전략을 분석한다.
2026-06-10
Gemini 3.5 Flash와 Managed Agents, WebMCP 플랫폼 아키텍처
Gemini 3.5 Flash, Managed Agents, WebMCP가 모델·실행 환경·브라우저 인터페이스를 연결하는 방식을 분석한다.
2026-06-10
Google AI Studio 풀스택 개발 환경과 Antigravity CLI 전환
Google AI Studio의 풀스택 스캐폴딩과 실시간 협업·배포 구조, Gemini CLI에서 Antigravity CLI로 전환되는 개발 흐름을 정리한다.
2026-05-24
Google Antigravity CLI의 Go 실행 구조와 Agent Skills 아키텍처
Go로 재작성된 Google Antigravity CLI의 세션 실행 구조와 Agent Skills 플러그인, 격리·데이터 공유 방식을 분석한다.
2026-05-24
Google Antigravity 2.0이 확장한 멀티에이전트 개발 플랫폼
Google Antigravity 2.0의 데스크톱 앱, Go 기반 CLI, SDK, 멀티에이전트 오케스트레이션과 기업 거버넌스 구조를 분석하고 보안 설계와 경쟁 구도를 짚는다.
2026-05-22
Google Antigravity 에이전트 라우팅과 기업 거버넌스 설계
Google Antigravity 2.0의 서브에이전트 병렬 실행, 터미널 격리, 기업 거버넌스와 WebMCP 연계 구조를 분석한다.
2026-05-21
Google I/O 2026 Gemini 3.5 Flash·Spark·Omni 아키텍처와 모델 전략
Google I/O 2026에서 공개된 Gemini 3.5 Flash·Spark·Omni의 멀티모달 구조와 에이전틱 추론 최적화, 모델별 운영 전략을 분석한다.
2026-05-20
Google ADK 멀티에이전트 오케스트레이션 설계와 프레임워크 선택
Google ADK의 계층형 에이전트 구조와 동적 오케스트레이션, A2A 연동 방식, 주요 에이전트 프레임워크와의 차이를 다룬다.
2026-05-18
Google Agent Skills가 OpenAPI 대신 마크다운을 고른 이유
Google Agent Skills의 마크다운 기반 지연 로딩 스킬 포맷, Workload Identity 인증 위임, ADK 스킬 체이닝과 Anthropic Connectors·OpenAI Actions 비교
2026-05-17
Vertex AI가 사라진 게 아니라 진화했다: Gemini Enterprise Agent Platform의 거버넌스 설계
Google Cloud Next '26에서 GA된 Gemini Enterprise Agent Platform의 Build·Scale·Govern·Optimize 아키텍처와 Agent Identity·Agent Gateway 기반 거버넌스 체계를 분석한다.
2026-05-16
Vertex AI가 리브랜딩이 아니라 통합이 된 이유 — Gemini Enterprise Agent Platform이 묶은 것들
Google Cloud Next '26에서 공개된 Gemini Enterprise Agent Platform의 빌딩·스케일링·거버넌스·최적화 네 기둥 구조, ADK·Agent Studio·Agent Engine 설계, Agent Identity·Registry·Gateway 거버넌스, 세 가지 오케스트레이션 패턴을 정리한다.
2026-05-14
Google Gemini Intelligence: Android 에이전틱 OS 전환과 AppFunctions 아키텍처
Android가 화면 컨텍스트를 이해하고 멀티앱 태스크를 자율 실행하는 에이전틱 OS로 전환하는 Gemini Intelligence의 아키텍처와 프라이버시 설계를 정리한다
2026-05-14
Google ADK와 LangGraph, LlamaIndex로 보는 AI 에이전트 프레임워크 선택
Google ADK, LangGraph, LlamaIndex, CrewAI와 Llama Stack의 아키텍처·메모리·표준화 관점의 AI 에이전트 프레임워크 비교
2026-05-05
Google Cloud 관리형 MCP 서버 50개 GA, Spanner·BigQuery로 보는 클라우드 에이전트 통합 방식
Google Cloud가 Next '26에서 공개한 관리형 MCP 서버 50개 이상의 아키텍처를 Spanner·BigQuery 사례로 분석하고 AWS Bedrock·Azure AI와 전략을 비교한다.
2026-05-03
구글 클라우드가 MCP 서버를 50개 넘게 관리형으로 푼 이유
BigQuery·GKE·Maps 등 구글 클라우드 50여 서비스의 관리형 MCP 서버 확대를 인증 위임·리소스 접근 제어·멀티에이전트 배포 패턴 중심으로 분석한다.
2026-05-01
웹만이 아니라 사내 데이터베이스까지 — Google Deep Research Max의 리서치 에이전트
2026년 4월 21일 공개된 Google Deep Research·Deep Research Max의 MCP 기반 프라이빗 데이터 연동 구조, 멀티소스 리서치 사이클, 차트·인포그래픽 자동 생성 아키텍처를 정리한다.
2026-05-01
GLM-5.1이 SWE-Bench Pro에서 독점 모델을 눌렀다 — 오픈소스 8시간 에이전트의 실력
Zhipu AI GLM-5.1의 SWE-Bench Pro 58.4% 달성 배경, 744B MoE 아키텍처, 8시간 자율 에이전트 루프와 비전-to-코드 GLM-5V-Turbo를 정리한다.
2026-04-19
인터넷 없이 받아쓰는 법, 구글이 아이폰에 조용히 내놓았다
Gemma 4 E2B/E4B 기반 오프라인 받아쓰기 앱 Google AI Edge Eloquent의 양자화·PLE·LiteRT-LM 최적화 기법과 처리 파이프라인, 경쟁 솔루션 비교를 정리한다.
2026-04-17
Gemini 3.1 Flash Live, 실시간 AI 대화의 지연을 200ms 아래로
Google이 출시한 Gemini 3.1 Flash Live의 저지연 아키텍처, 멀티모달 실시간 처리, GPT-4o Realtime과의 비교를 정리한다
2026-03-29
정체불명 모델이 하루 만에 4백억 토큰을 처리했다 — GLM-5와 Slime RL의 정체
2026년 초 스텔스 런칭된 GLM-5의 Slime 비동기 강화학습 기법과 저환각 성과, 에이전트 특화 파생 모델 GLM-5 Turbo의 도구 호출 정밀도와 OpenClaw 생태계, 오픈소스 전략의 이중성을 정리한다.
2026-03-27
GLM-5-Turbo: 에이전트 워크플로우 전용으로 최적화된 중국발 LLM
Zhipu AI가 공개한 GLM-5-Turbo의 도구 호출 최적화·벤치마크·가격 포지셔닝과 LangChain·CrewAI 등 에이전트 프레임워크 통합, 한계를 정리한다.
2026-03-24