Awesome Harness Engineering은 에이전트 신뢰성을 모델 밖에...
walkinglabs의 Awesome Harness Engineering은 컨텍스트·평가·관측성·런타임 제어·안전한 자율성을 하나의 하네스 엔지니어링 문제로 묶어, 장기 실행 AI 에이전트를 더 신뢰할 수 있게...
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Deep Agents와 Bedrock AgentCore는 리서치 에이전트를 컨텍...
AWS와 LangChain의 예제는 웹 리서치, 코드 분석, 장기 메모리, 관측성을 별도 MicroVM과 서브에이전트 경계로 나눠 컨텍스트 압박을 줄이는 실무형 리서치 에이전트 설계를 보여준다.
카카오페이의 메트릭 기반 모니터링은 Prometheus보다 운영 프로세스 이야기...
if(kakao)2020 발표를 바탕으로, 카카오페이가 로그 중심 장애 감지에서 RED 지표, Grafana 대시보드, 온콜 프로세스, Prometheus Federation과 Thanos 기반 메트릭 저장소 확...
Agentic CLEAR는 LLM 에이전트 평가를 trace·node·syste...
IBM Research의 Agentic CLEAR는 관측성 로그 위에서 에이전트 실행 trace를 LLM judge로 평가하고, CLEAR 집계로 반복 실패를 node·trace·system 수준의 진단 리포트로...
Arize Alyx의 계층적 메모리는 에이전트 실패를 context window...
AI Engineer 발표에서 Arize의 Sally-Ann DeLucia는 Alyx를 만들며 겪은 context explosion을 바탕으로, 단순 truncation이나 LLM summarization보다 I...
Agentic RAG는 검색 문제가 아니라 운영 문제다
RAG가 데모에서 제품으로 넘어가는 순간, 질문은 어떤 검색기가 더 좋은가에서 실패한 추론을 어떻게 발견하고 복구할 것인가로 바뀐다.