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AI Engineering

에이전트·추론·MLOps

Loop Engineering — 프레임워크에서 루프, 그리고 그래프로 (대표 논문 13편)

AutoGPT식 monolithic 에이전트 프레임워크에서 "에이전트는 결국 루프다"라는 harness 관점으로, 다시 LangGraph식 명시적 그래프 오케스트레이션으로 넘어가는 흐름을 대표 논문·에세이 13편으로 추적한다. ReAct·Reflexion·Voyager·Building Effective Agents·Tree of Thoughts·ReWOO·LLMCompiler·DSPy·LangGraph까지, framework→loop→graph 진화사로 2026 프로덕션 에이전트를 실제로 어떻게 짜는지 배운다.

빅테크 System Design 완전 정복 — 분산 시스템부터 LLM 인프라까지

Google·Amazon·Meta AI Engineering 직군 면접을 위한 시스템 설계 완전 정복. 분산 시스템 이론·CAP 정리·샤딩·캐시·Kafka부터 Twitter/YouTube/Uber 실전 설계, ML 파이프라인·추천 시스템·LLM 서빙 인프라까지. 기초부터 심화까지 10챕터로 체계적으로 학습한다.

Claude Code 완전 정복 — CLAUDE.md부터 Multi-agent까지

Karpathy의 65줄 CLAUDE.md가 왜 22만 GitHub star를 받았는지부터 — CLAUDE.md 로딩 원리, Hooks 시스템, Skills/슬래시 커맨드, Multi-agent 오케스트레이션까지. 해외 고수들이 실제로 쓰는 세팅과 워크플로우를 분해해 당신만의 AI 개발 환경을 완성한다.

Claude Code 스킬 생태계 & 전문가 워크플로 완전 가이드

2026년 Claude Code 스킬 생태계를 10챕터로 정복한다. 고ROI 스킬 20선 설치 가이드, Hooks·MCP·Plan Mode를 결합한 전문가 워크플로, 팀 자산화 전략까지. 초보와 고수를 가르는 25가지 노하우를 실전 코드와 함께 습득한다.

How AI Agents Reshape Knowledge Work

Perplexity의 실제 사용 데이터로 증명한 AI 에이전트의 힘 — 세션당 26분 자율 실행, 87% 시간 절감, 94% 비용 절감. 자율성·효율성·범위 확장(Scope) 3차원 프레임으로 에이전트가 지식 노동을 어떻게 재편하는지 분석한다. (Yang et al. 2025, arXiv:2606.07489)

Harness Engineering — Claude Code 하네스 완전 가이드

AI 에이전트 성능의 98.4%는 모델이 아니라 하네스다. Claude Code 유출본 분석·Karpathy 컨텍스트 엔지니어링·LangChain Terminal Bench 30→5위 사례로 CLAUDE.md·Hooks·MCP·Skills·Memory·Permission 전 레이어를 당장 적용 가능한 수준으로 설계한다.