비디오 — 전체 · 24장

러닝타임 대비 읽는 시간준비됨 · 스크립트와 Brief 완료

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미각 훈련하기 — 타이스 카스텔로 브랑코, 테이스트 랩스

원제 · Training Taste — Thais Castello Branco, Taste Labs

15:062분 읽기

AI Engineer · 영어 · 2026. 09. 10.창업/스타트업 · 컴퓨터/소프트웨어

AI 생성 콘텐츠의 저품질 양산 문제를 해결하기 위해 주관적인 디자인 영역을 해체하고, 브랜드 준수 및 분포 외 결과물을 생성하는 시스템과 측정 지표를 도입해야 한다.

준비됨

형용사의 속도로 디자인하기 — 폴 바카우스 (Renaissance Geek, Inc.)

원제 · Design at the Speed of Adjectives — Paul Bakaus, Renaissance Geek, Inc.

15:593분 읽기

AI Engineer · 영어 · 2026. 09. 10.창업/스타트업 · 사진/예술

임펙커블 같은 형용사 기반 제어 도구는 AI 에이전트가 무작위 슬롭을 생성하는 것을 막고 사용자가 디자인의 계층 구조와 타이포그래피를 직접 통제할 수 있게 만든다.

준비됨

Mousepower: 측정할 수 없으면 관리할 수도 없다. — 막시밀리안 피라스, 유토리

원제 · Mousepower: agents that can’t be measured, can’t be managed. — Maximillian Piras, Yutori

20:383분 읽기

AI Engineer · 영어 · 2026. 09. 10.경제 뉴스 · 경영/리더십

에이전트 시대의 효율성과 ROI를 입증하려면 토큰 비용을 넘어 제임스 와트의 마력처럼 명확한 가치 검증 기준과 마우스 파워라는 평가 프레임워크를 마련해야 한다.

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디자인과 코드의 헛도는 왕복 운동 — 조나단 고든, ReWeaver AI

원제 · The Design-Code Roundtrip That Isn't — Jonathan Gordon, ReWeaver AI

18:372분 읽기

AI Engineer · 영어 · 2026. 09. 10.창업/스타트업 · 컴퓨터/소프트웨어

AI가 생성한 코드와 디자인 사이의 누적되는 괴리를 통제하기 위해 리위버는 결정론적 가이드라인과 인간의 통제권을 결합한 양방향 검증 방식을 제시한다.

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공간형 하네스: 캔버스에 에이전트 도입하기 — 맥스 드레이크(Max Drake), tldraw

원제 · The Spatial Harness: Bringing Agents to the Canvas — Max Drake, tldraw

18:523분 읽기

AI Engineer · 영어 · 2026. 09. 10.컴퓨터/소프트웨어 · AI/미래기술

TLDRAW는 무한 캔버스의 공간적 특성과 멀티플레이어 기능을 활용해 에이전트들이 2차원 공간에서 시각적으로 협업하고 실제 개발 작업을 자율적으로 수행할 수 있는 공간형 하네스 환경을 제공한다.

준비됨

AI를 위한 만능 리모컨 — 알렉스 핸콕, 블록

원제 · The Universal Remote Control for AI — Alex Hancock, Block

11:012분 읽기

AI Engineer · 영어 · 2026. 09. 09.컴퓨터/소프트웨어 · AI/미래기술

에이전트 클라이언트 프로토콜(ACP)은 다양한 클라이언트와 에이전트 하네스 간의 상호운용성을 제공하여 에이전틱 AI 생태계의 표준을 형성한다.

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MCP 앱: 모델에게는 데이터를, 사용자에게는 UI를 — 더스틴 미할릭, Indeed

원제 · MCP Apps: Give the Model Data, Give the User a UI — Dustin Mihalik, Indeed

15:342분 읽기

AI Engineer · 영어 · 2026. 09. 09.구직/면접 · 컴퓨터/소프트웨어

MCP 앱을 구축할 때는 데이터 처리와 UI 렌더링을 명확히 분리하고, 화면에 표시되는 모든 정보를 모델에게 데이터와 상호작용 컨텍스트로 제공해야 한다.

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에이전트가 이전 지시사항을 잊어버리기까지 스킬이 얼마나 길어야 할까요? — 로리 보스, Arize AI

원제 · How long can your skills be before your agent forgets what you told it? — Laurie Voss, Arize AI

22:262분 읽기

AI Engineer · 영어 · 2026. 09. 09.컴퓨터/소프트웨어 · AI/미래기술

AI 모델의 동시 지시사항 처리 용량이 1년 만에 10배 늘어나 최대 5,000개까지 확장되었으므로, 이제는 긴 프롬프트 작성보다 출력 결과를 검증하는 평가(eval) 작업이 핵심 과제이다.

준비됨

에이전트에 맥락이 부족한 이유: "맞습니다!" 해결 방법 — 브랜든 와셀누크, Unblocked

원제 · Your agents lack context: Here's how to fix "You're absolutely right!" — Brandon Waselnuk, Unblocked

14:092분 읽기

AI Engineer · 영어 · 2026. 09. 09.컴퓨터/소프트웨어 · AI/미래기술

에이전트의 지능 수준이 아닌 조직의 운영 방식과 깃허브 커밋 기록을 반영한 컨텍스트 엔진의 유무가 토큰 비용과 작업 완성도를 결정합니다.

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500개의 스킬, 제로 파인튜닝: 링크드인의 AI 에이전트 플레이북 — 아자이 프라카시, 링크드인

원제 · 500 Skills, Zero Fine-Tuning: LinkedIn's Playbook for AI Agents — Ajay Prakash, LinkedIn

20:253분 읽기

AI Engineer · 영어 · 2026. 09. 09.경영/리더십 · 컴퓨터/소프트웨어

링크드인은 600개가 넘는 사내 플레이북과 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 기반의 메타 도구 시스템을 구축하여 제로 파인튜닝으로 8천 명 이상의 직원들이 신뢰할 수 있는 코딩 에이전트를 활용하도록 만들었다.

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모든 것이 토큰으로 이루어져 있다: RLM이 다른 이유 — 케빈 마두라, 알릭스파트너스

원제 · It’s Tokens All The Way Down: How RLMs are Different — Kevin Madura, AlixPartners

20:482분 읽기

AI Engineer · 영어 · 2026. 09. 09.컴퓨터/소프트웨어 · AI/미래기술

재귀 언어 모델(RLM)은 컨텍스트 윈도우 한계를 극복하기 위해 REPL 환경 내 변수로 컨텍스트를 관리하고 하위 모델에 작업을 위임함으로써 대규모 데이터 처리 효율을 극적으로 높인다.

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빌드 타임 대 런타임: 개발 도구가 프로덕션에서 실패하는 이유 — Averi Kitsch & Prerna Kakkar, Google

원제 · Build-Time vs. Run-Time: Why Dev Tools Fail in Production — Averi Kitsch & Prerna Kakkar, Google

20:262분 읽기

AI Engineer · 영어 · 2026. 09. 09.컴퓨터/소프트웨어 · AI/미래기술

프로덕션 환경에서 개발자 도구의 실패를 막기 위해 에이전트 제어 범위를 제한하고 사용자 신원 정보를 분리하는 제로 트러스트 아키텍처를 도입해야 한다.

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대규모 LLM 추론 심층 분석 — Harshul Jain(Audible) & Tanmay Sah(독립 AI 연구원)

원제 · Deep dive on LLM Inference at Scale — Harshul Jain, Audible & Tanmay Sah, Independent AI Researcher

1:28:123분 읽기

AI Engineer · 영어 · 2026. 09. 08.경제 뉴스 · 컴퓨터/소프트웨어

LLM 추론 과정에서 발생하는 메모리 부족과 지연 시간 문제를 해결하기 위해 양자화, 그룹드 쿼리 어텐션, 페이드 어텐션, 그리고 연속 배치 등의 최적화 기술을 적용해야 한다.

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AI 에이전트에게 100만 토큰 컨텍스트가 필요한 이유 — 토마스 울프 & 올리브 송, 미니맥스

원제 · Why AI Agents Need Million-Token Context — Thomas Wolf & Olive Song, MiniMax

20:482분 읽기

AI Engineer · 영어 · 2026. 09. 04.컴퓨터/소프트웨어 · AI/미래기술

미니맥스는 100만 토큰 컨텍스트와 네이티브 멀티모달 능력을 갖춘 4,000억 파라미터 모델 M3를 통해 에이전트 성능을 확장하고 있다.

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코딩부터 지식 노동 에이전트까지 — Karan Vaidya, Composio

원제 · From coding to Knowledge work agents — Karan Vaidya, Composio

20:423분 읽기

AI Engineer · 영어 · 2026. 09. 03.컴퓨터/소프트웨어 · AI/미래기술

코딩 에이전트와 달리 지식 노동 에이전트는 중앙화, 기록, 컨텍스트, 검증, 거버넌스, 가역성이라는 6가지 인프라 프리미티브가 없어 병목 현상을 겪는다.

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기업의 핵심 자산이 유출되는 이유와 대형 은행의 보안 대책 — Tanmai Gopal, PromptQL

원제 · Your company brain will leak secrets: how we stopped it for big banks — Tanmai Gopal, PromptQL

26:253분 읽기

AI Engineer · 영어 · 2026. 09. 03.경영/리더십 · 컴퓨터/소프트웨어

기업용 AI 에이전트와 지식 베이스를 구축할 때 샌드박스 내 자격 증명 저장 배제, 전사 공용 마크다운 위키 활용, 그리고 에이전트의 자동 메모리 추가 대신 인간의 승인 및 권한 범위를 거치는 구조가 기밀 유출을 막는 핵심이다.

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에이전트의 다음 관문: 에이전트 간 통신과 네트워크 효과 — 쟝 데니스 그레즈, Town

원제 · Agents' next frontier: agent-to-agent and network effects — Jean-Denis Greze, Town

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AI Engineer · 영어 · 2026. 09. 03.경영/리더십 · 컴퓨터/소프트웨어

AI 에이전트 간 협업과 네트워크 효과를 극대화하기 위해서는 프라이버시와 성능 사이의 절충안을 해결하는 5가지 접근법, 특히 LLM 기반의 자동화된 정책 집행과 스위퍼 AI 도입이 필수적이다.

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테더드: 우리의 에이전트는 우리 자신입니다 — 슈 방, 투 시그마

원제 · Tethered: Our Agents Are Us — Shu Fang, Two Sigma

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AI Engineer · 영어 · 2026. 09. 03.경영/리더십 · 컴퓨터/소프트웨어

투시그마는 쿠버네티스 네임스페이스 기반의 사용자 신원 공유와 추적 ID 헤더, 그리고 엔터프라이즈용 웹 그라운딩을 결합하여 보안 규제를 준수하는 클라우드 에이전트 생태계를 구축했습니다.

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모두가 소프트웨어 회사를 갖게 되는 시대 — 벤자민 구오, 조 컴퓨터

원제 · Everyone Gets A Software Company — Benjamin Guo, Zo Computer

15:092분 읽기

AI Engineer · 영어 · 2026. 09. 03.창업/스타트업 · 컴퓨터/소프트웨어

개인용 클라우드와 AI 에이전트가 내장된 서버를 통해 사용자는 플랫폼 종속에서 벗어나 데이터를 온전히 소유할 수 있다.

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치명적인 삼위일체 그 이상: 오픈 인터넷에서의 에이전틱 커머스 — 데이비드 레빈, 키두나 클럽

원제 · Beyond the Lethal Trifecta: Agentic Commerce on the Open Internet — David Levine, Kiduna Club

21:402분 읽기

AI Engineer · 영어 · 2026. 09. 01.창업/스타트업 · 컴퓨터/소프트웨어

치명적인 삼중고를 극복하기 위해 웨스트버지니아주에 등록된 DUNA와 토큰 기반 결정 시장을 활용하여 에이전트 경제를 구축한다.

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정적 화면의 시대 종말: 의도 기반 UX 설계하기 — Gus Iwanaga, commercetools

원제 · The End of the Static Screen: Architecting Intent-Driven UX — Gus Iwanaga, commercetools

23:193분 읽기

AI Engineer · 영어 · 2026. 09. 01.경영/리더십 · 컴퓨터/소프트웨어

생성형 AI 시대의 사용자 경험은 정적인 화면에서 벗어나 선언적 UI 프로토콜과 컴포넌트 카탈로그를 결합한 의도 기반 오케스트레이션으로 전환된다.

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통제 없는 에이전트 지출 — 로드리고 코엘류 & 프라나프 마헤슈와리, 엣지 앤 노드

원제 · Agent Spending Without Controls — Rodrigo Coelho & Pranav Maheshwari, Edge & Node

20:482분 읽기

AI Engineer · 영어 · 2026. 09. 01.창업/스타트업 · 컴퓨터/소프트웨어

에이전트 경제의 성장에 따라 인간 중심의 기존 결제 인프라 대신 머신 스피드에 맞춘 소액 결제와 실시간 컴플라이언스 검증 레이어가 필수적이다.

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x402는 (아직은) 별로입니다 — Jan Curn, Apify

원제 · x402 isn’t good (yet) — Jan Curn, Apify

20:483분 읽기

AI Engineer · 영어 · 2026. 09. 01.초보 재테크 · 컴퓨터/소프트웨어

X402는 에이전틱 커머스를 위한 혁신적인 프로토콜이지만 이중 지출 방지 부재와 표준 간 충돌 같은 모난 부분들이 여전히 존재한다.

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방금 내 에이전트가 뭘 승인한 거야?! — 제이 목 & 벤 쿠메스, 페이팔

원제 · Your Agent Just Authorized What?! — Jay Mok & Ben Coumes, Paypal

16:072분 읽기

AI Engineer · 영어 · 2026. 09. 01.대출/신용 · 컴퓨터/소프트웨어

에이전트 결제와 고위험 작업에서 인간의 승인과 권한 범위를 안전하게 증명하기 위해 위험 수준에 따라 시스템 로그, OAuth 볼트, 그리고 FIDO 검증 가능 인텐트와 AP2 위임장이 적용된다.

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