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코드를 짜는 부담이 줄자 읽고 검증하는 부담이 늘었다. 에이전트 코드는 그럴듯해서 더 위험하다. 코드 리뷰에서 무엇을 봐야 하는지 바뀐 초점을 정리했다.

RAG는 지식을 바꾸고 파인튜닝은 행동을 바꾼다. 이 한 줄로 갈리는 선택을, 각각 언제 맞는지와 프롬프트·RAG·파인튜닝의 올바른 순서로 풀었다.

AI 게이트웨이란? 여러 LLM을 하나의 API 뒤에 두고 모델 라우팅·폴백·비용 한도·캐싱·관측을 중앙에서 관리하는 중간 계층 — 언제 필요하고 무엇을 주의해야 하나.

글자만 뽑는 OCR로는 표와 그래프의 의미가 사라진다. 멀티모달 AI가 배치와 시각 정보까지 함께 읽어 문서를 이해하는 법과 그 한계를 짚었다.

MCP는 AI에 도구를 붙이는 방식을 표준화한 개방형 규격이다. AI 계의 USB-C라 불리는 이유와, 도구 연결이 표준화되며 무엇이 달라지는지 짚었다.

가중치만 공개한 모델을 오픈소스라 부를 수 있을까. 오픈 웨이트와 진짜 오픈소스 AI의 차이, 학습 코드·데이터 공개 쟁점, 그럼에도 강력한 이유를 짚었다.

LLM은 기억이 없다. 에이전트가 어제를 기억하게 하려면 단기·장기 기억을 따로 설계해야 한다. 대화 요약, 외부 저장소, 그리고 잊는 법까지 정리했다.

컨텍스트 엔지니어링은 프롬프트 한 줄이 아니라 모델 입력 전체를 설계하는 일이다. 왜 이 말이 뜨는지, 프롬프트 엔지니어링과 무엇이 다른지 실무 관점에서 풀었다.

구글이 Gemini 3.6 Flash를 공개했다. 3.5 Flash 대비 출력 토큰을 약 17% 줄이고 가격도 내렸으며, GitHub Copilot에서도 바로 쓸 수 있다.

중국 문샷AI가 2.8조 파라미터 규모의 오픈웨이트 모델 키미 K3를 공개했다. 코딩 아레나 리더보드 1위에 오르며 미국 최상위 모델과 경쟁 구도를 형성했다.

메타가 Superintelligence Labs의 두 번째 모델 Muse Spark 1.1을 공개했다. 에이전트 코딩에 특화된 첫 유료·폐쇄 가중치 모델로, 저커버그가 3년 만에 X에 복귀해 홍보했다.

OpenAI가 GPT-5.6을 ChatGPT·Codex·API에 정식 출시했다. 플래그십 Sol, 밸런스형 Terra, 최저가·최고속 Luna의 3종 구성으로, Sol은 코딩 벤치마크에서 SOTA를 기록했다.