REA: 리버스 엔지니어링을 코딩 에이전트의 근거 수집 도구로
REA는 바이너리·Electron·브라우저 분석을 MCP와 CLI로 연결한다. 핵심은 소스 복원이라는 약속보다 관찰 결과의 출처·범위·미확인 사항을 유지하는 Evidence 계약에 있다.
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#Coding Agents
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Harness-of-Harness는 coding agent를 한 번의 실행기가 아니라 계속 개선되는 개발 루프로 만든다
Harness-of-Harness는 planner·developer·QA tester를 artifact와 evidence로 연결해, coding agent가 여러 iteration에 걸쳐 계획·구현·검증을 누적하도록 설계한 autonomous soft...
SkillOpt-Lite는 에이전트 자기진화를 파일 디버깅 루프로 되돌린다
arXiv 2607.03451은 에이전트 스킬 최적화를 복잡한 tree merge와 update damping이 아니라, 실패 trace 파일을 읽고 최소 패치를 만든 뒤 독립 validation gate로 keep-or-rollback하는 루프로 단...
SkillComposer는 에이전트 스킬 선택을 검색이 아니라 순서 있는 생성 문제로 바꾼다
arXiv 2606.32025는 LLM 에이전트가 어떤 스킬을 몇 개, 어떤 순서로 불러올지를 하나의 시퀀스 생성 문제로 정식화하고, 3.9M 학습 파라미터의 작은 컴포저가 검색·전체 SFT 방식보다 안정적인 스킬 조합을 만든다는 점을 보여준다.
Dockerless는 테스트 실행 없이 코딩 에이전트 패치를 검증하려 한다
arXiv 2606.28436의 Dockerless는 Docker 이미지와 테스트 실행 없이 issue·reference patch·candidate patch를 바탕으로 저장소를 읽기 전용 탐색해 패치 정합성을 점수화하고, 이를 SFT 필터와 RL...
NatureBench는 코딩 에이전트의 과학 발견 능력을 SOTA 기준으로 묻는다
NatureBench는 Nature 계열 논문 90개를 컨테이너화된 과학 ML 과제로 바꿔, 코딩 에이전트가 논문 재현을 넘어 published SOTA를 실제로 맞추거나 넘을 수 있는지 평가한다.
GLM-5.2는 1M 컨텍스트를 코딩 에이전트의 운영 문제로 끌고 온다
Z.AI의 GLM-5.2는 753B MoE, 1M-token context, IndexShare sparse attention, 개선된 MTP, slime RL 인프라, anti-hack guardrail을 묶어 장시간 코딩 에이전트 작업을 겨냥한 M...
Learn Harness Engineering은 코딩 에이전트를 위한 ‘실행 환경 설계’를 커리큘럼으로 만든다
walkinglabs/learn-harness-engineering은 하네스 엔지니어링을 12개 강의, 6개 실습 프로젝트, 복사 가능한 템플릿과 harness-creator 스킬로 정리한 오픈소스 코스다. 프롬프트 팁보다 에이전트가 읽고, 실행하고,...
Kimi K2.7 Code는 1T MoE를 코딩 에이전트용으로 더 날카롭게 만든다
Moonshot AI의 Kimi K2.7 Code는 1T total/32B active MoE 구조를 유지하면서 장기 코딩 에이전트, preserved thinking, 멀티모달 API, self-host 배포 경로를 함께 밀어 넣은 코딩 특화 공개...
Microsoft AI의 MAI 모델 패밀리는 모델 출시를 힐 클라이밍 시스템으로 바꾼다
Microsoft AI가 Build 2026에서 공개한 7종 MAI 모델은 단일 SOTA 발표보다, 깨끗한 데이터·자체 인프라·제품 통합·Frontier Tuning을 묶은 반복 개선 시스템 선언에 가깝다.
SmallCode는 작은 로컬 모델의 약점을 하네스 설계로 보정하려는 코딩 에이전트다
SmallCode는 7B~20B 로컬 모델을 전제로 context budget, forgiving tool parser, patch-first editing, 검증 루프를 묶은 코딩 에이전트다. v0.7.1 릴리스와 87/100 자체 벤치마크는 흥미롭...
Qwen3.7-Max는 에이전트 시대의 파운데이션 모델을 정면으로 겨냥한다
Qwen3.7-Max는 코딩 에이전트, MCP 기반 업무 자동화, 장시간 자율 실행, cross-harness 일반화를 전면에 내세운 Qwen의 최신 독점형 agent foundation model이다.
Code as Agent Harness는 코드를 에이전트의 출력물이 아니라 실행 하네스로 다시 정의한다
arXiv survey Code as Agent Harness는 코드가 reasoning·action·state·verification을 묶는 에이전트 운영 기판이 되며, 하네스 인터페이스·메커니즘·멀티에이전트 확장으로 읽어야 한다고 정리한다.
Harness Engineering은 코딩 에이전트 시대의 소프트웨어 공학을 ‘하네스 설계’로 바꾼다
OpenAI Ryan Lopopolo의 AI Engineer Europe 발표는 코드 작성이 싸진 뒤의 병목이 인간의 주의, 모델 컨텍스트, 검증 루프가 되며, 엔지니어의 역할이 에이전트가 일하기 좋은 하네스를 설계하는 쪽으로 이동한다고 설명한다.
Matt Pocock의 AI 코딩 워크플로는 ‘프롬프트 비법’이 아니라 소프트웨어 공학의 재배치다
AI Engineer의 Matt Pocock 워크숍은 AI 코딩의 핵심을 더 긴 프롬프트가 아니라 작은 작업, 공유된 설계 개념, PRD, Kanban, TDD, deep module, 병렬 에이전트 운영으로 재구성하는 실무 워크플로로 설명한다.
Effect 앱을 바이브 코딩하려면 프롬프트보다 저장소를 같이 넣어야 한다
Michael Arnaldi의 'Vibe Engineering Effect Apps'는 코딩 에이전트가 낯선 라이브러리를 잘 쓰게 만드는 핵심이 더 긴 프롬프트가 아니라 해당 라이브러리의 실제 저장소와 패턴을 작업 컨텍스트에 함께 넣는 것이라고 주장한...
Mistral Medium 3.5는 추론·코딩·에이전트 실행을 한 모델로 묶으려 한다
Mistral Medium 3.5는 128B dense open-weight 모델 하나에 instruction following, reasoning, coding, vision, tool use를 통합하고, 이를 Le Chat과 Vibe의 장시간 에이...