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최근 공개 노트 10개

2026년 7월 27일
글·아티클
AI 읽기노트

자가 진화인가, 제어 플레인인가 — Hermes와 OpenClaw를 가르는 진짜 질문

Hermes는 학습하는 에이전트이고 OpenClaw는 로컬 AI 제어 플레인이라는 비교는 어디까지 유효할까. 스킬, 메모리, 게이트웨이보다 먼저 정해야 할 운영 질문을 정리했다.

Hermes AgentOpenClawAI에이전트로컬AI스킬
2026년 7월 24일
영상
AI 읽기노트

AI 에이전트의 천장은 검토다 — 하네스·루프·그래프를 한 번에 이해하기

하네스·루프·그래프는 서로를 대체하는 유행어가 아니다. AI가 일하는 환경, 반복하는 방식, 작업의 의존관계를 구분하고 자동화의 새 병목인 검토와 책임을 짚는다.

AI 에이전트하네스워크플로검증멀티에이전트
2026년 7월 24일
영상
일 읽기노트

자율은 자유가 아니다 — 팀이 움직이려면 책임부터 선명해야 한다

‘알아서 해주세요’가 왜 방임으로 끝나는지, 목표·책임·권한을 함께 설계해야 자율이 작동한다는 조직 운영의 기본을 다시 짚어본다.

자율책임리더십조직운영역할설계
2026년 7월 22일
영상
사회 읽기노트

AI가 먼저 끊는 것은 일자리가 아니라 ‘첫 경력’이다

AI는 숙련자를 더 생산적으로 만들지만, 청년에게는 숙련을 시작할 입문 일자리부터 줄일 수 있다. KBS 보도를 통해 자동화 시대의 경력 사다리와 직업교육을 다시 생각한다.

AI청년고용일자리직업교육경력개발
2026년 7월 18일
논문
논문 메모

데이터 에이전트는 첫 계획 하나에 모든 것을 걸면 안 된다

데이터 분석 에이전트가 여러 초기 계획을 먼저 만들고 일부를 골라 병렬 실행하는 CIPHER를 통해, 분석 자동화에서 탐색·선택·종합을 분리해야 하는 이유를 읽었습니다.

데이터분석분석자동화AI에이전트워크플로자동화Power BI
2026년 7월 18일
논문
논문 메모

좋은 피드백은 전문가 점수만으로 완성되지 않는다

1,899명의 대학생과 2만여 편의 영어 글쓰기 초안을 통해, 교사가 높게 평가한 AI 피드백과 학습자가 실제로 쓰는 피드백이 왜 다를 수 있는지 읽었습니다.

HRD교육평가학습분석AI 피드백성과관리
2026년 7월 18일
논문
논문 메모

봇이 팀원이 되는 순간, 조직의 규칙도 달라진다

2,991개 오픈소스 프로젝트의 봇 도입 전후를 따라가며, AI 에이전트의 효과가 자동화 자체보다 반복 협업·사회적 기억·역할 분화에서 생길 수 있다는 연구를 읽었습니다.

AI업무설계인간-AI 협업조직 AI 도입팀워크오픈소스
2026년 7월 18일
데이터
Trend

YTtrend 2009-W18 — 시청 데이터가 스프레드시트로 나가다

2009년 4월 29일 YouTube는 Insight 데이터를 CSV로 내보내는 기능을 발표했다. 플랫폼 안의 시청 지표가 창작자의 스프레드시트와 분석 작업으로 이동한 장면을 기록한다.

YTtrendYouTubeYouTube InsightCSV크리에이터 분석
2026년 7월 17일
글·아티클
AI 읽기노트

ChatGPT의 출처는 ‘좋은 글’보다 먼저 파이프라인을 탄다

ChatGPT가 웹 검색 여부를 먼저 분류하고, 여러 검색 파이프라인에서 자료를 가져온 뒤, 가져오기·인용·언급을 서로 다르게 처리한다는 브라우저 네트워크 분석을 읽었다. 중요한 건 단순한 AI 노출 요령보다 사실을 읽히는 형태로 두고 관찰과 일반화를 구분하는 일이다.

ChatGPTAI 검색출처콘텐츠 설계네트워크 분석
2026년 7월 17일
논문
논문 메모

웹 에이전트는 클릭뿐 아니라 설명까지 남겨야 한다

웹 에이전트 벤치마크 MAG를 통해, 실제 화면 위에서 과업을 수행하는 능력과 다음 사용자를 위한 안내 문장을 함께 평가해야 한다는 점을 읽은 논문 메모입니다.

AI agentworkflow automation업무 자동화UI/대시보드평가

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