AI 에이전트 뉴스
Claude, Cursor, OpenClaw, ChatGPT Agent 등 자율적으로 작업을 수행하는 AI 에이전트 동향과 활용 사례.
총 11,930건·최신 업데이트
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터미널-벤치-사이언스: 과학 연구 워크플로우에서 AI 에이전트 평가하기
Terminal-Bench-Science는 과학자들이 직접 설계한 70개의 복잡한 연구 과제를 통해 AI 에이전트의 실질적인 연구 보조 능력을 측정하는 지속 가능한 벤치마크입니다. 생명과학부터 공학까지 다양한 분야를 아우르며, AI 모델 개발과 과학적 요구 사이의 피드백 루프를 구축하여 과학적 발견의 가속화를 목표로 합니다.
Terminal-Bench-Science: Evaluating AI agents on scientific research workflows↗terminal-bench-science.ai
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`K-Dense-AI/scientific-agent-skills` 사용해보기: AI 개발자를 위한 실사용 리뷰
이 프로젝트는 생물학, 화학, 의학 등 전문 분야의 워크플로우를 AI 에이전트에 즉시 이식할 수 있는 163개의 스킬과 방대한 과학 데이터베이스를 제공합니다. 특히 B-Lost와 같은 게이트웨이를 통해 프롬프트 캐싱과 비용 절감을 지원하며, 다양한 개발 도구와 손쉽게 연동할 수 있는 높은 호환성을 자랑합니다.
Tried `K-Dense-AI/scientific-agent-skills` Today: A Hands-on Review for AI Developers↗dev.to
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CI 실패 중단 방법 — 하나의 큐를 통해 모든 실패를 라우팅하면서 얻은 3가지 교훈
CI 실패 발생 시 사람이 수동으로 대응하는 대신, AI 에이전트가 해결책(PR)을 제안할 수 있도록 자동화된 운영 큐를 구축하는 방법을 제시합니다. 클라우드 네이티브 인프라 활용, 중복 제거, 구조화된 티켓 생성이라는 세 가지 핵심 교훈을 통해 운영 효율을 극대화하는 전략을 다룹니다.
How we stopped babysitting CI failures — 3 lessons from routing every failure through one queue↗indiehackers.com
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네트워크 정책 에이전트 구축: 프로덕션에 영향을 주지 않고 허블 플로우로부터 Kubernetes NetworkPolicies 생성하기
이 글은 Kubernetes 환경에서 네트워크 정책(NetworkPolicy)을 안전하게 자동화하는 방법을 다룹니다. Cilium Hubble의 흐름 로그를 코드로 집계하여 데이터 양을 줄인 뒤, LLM을 활용해 트래픽의 의도(intent)를 판단하고, 최종적으로 Pull Request를 통해 검증된 정책을 제안하는 에이전트 설계 방식을 설명합니다.
Build a Network Policy Agent: Generate Kubernetes NetworkPolicies from Hubble Flows Without Breaking Prod↗dev.to



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