오늘도 공부

AI가 회의록을 써주는 시대는 이미 지났습니다.이제는 회의가 끝난 뒤 정리해주는 도구보다, 회의가 진행되는 순간에 내가 무슨 말을 해야 하는지 도와주는 도구가 더 흥미롭습니다. OpenGranola는 바로 그 지점을 파고듭니다. 이 프로젝트는 단순히 통화를 녹음하고 요약하는 앱이 아니라, 내 로컬 지식 베이스를 뒤져 지금 이 대화에 필요한 근거와 포인트를 실시간으로 띄워주는 macOS용 미팅 코파일럿입니다. 저장소 설명 그대로 “A meeting note-taker that talks back”에 가깝습니다. (GitHub) GitHub - yazinsai/OpenGranolaContribute to yazinsai/OpenGranola development by creating an account o..

AI Agent, 실시간 API, 엣지 애플리케이션이 점점 많아질수록 개발자는 한 가지 질문과 자주 마주칩니다.“서버는 가볍고 빨라야 하는데, 동시에 브라우저처럼 익숙한 API를 쓰고 싶다. 그런데 Node.js나 컨테이너 기반 모델로는 너무 무겁다.”workerd는 바로 그 지점에서 등장한 프로젝트입니다.이건 단순한 “또 하나의 자바스크립트 런타임”이 아닙니다. Cloudflare Workers를 실제로 구동하는 핵심 런타임 코드를 바탕으로, 같은 실행 모델을 로컬 개발, 셀프 호스팅, 프록시 서버, 테스트 환경까지 확장하려는 시도에 가깝습니다. (GitHub)개발자 관점에서 보면 더 흥미롭습니다. workerd는 브라우저 표준에 가까운 API, V8 isolate 기반의 경량 실행 모델, 서비스 간 ..

최근 Unsloth AI가 공개한 Unsloth Studio는 한마디로 말해서👉 *“로컬에서 LLM을 쉽게 학습·실행·배포까지 가능한 올인원 툴”*입니다.기존에는 AI 파인튜닝이 일부 기업/연구자 영역이었다면,이제는 개인 개발자도 충분히 접근 가능한 수준으로 내려왔습니다.🖥️ Unsloth Studio 한눈에 보기핵심 특징 요약🧠 로컬 LLM 파인튜닝 GUI 제공⚡ VRAM 사용량 최대 70% 절감🚀 학습 속도 최대 2배 향상📂 PDF/CSV → 자동 데이터셋 생성💻 Mac / Windows 지원 (로컬 실행)🔥 왜 이게 중요한가 (핵심 변화 3가지)1. “GPU 장벽”이 무너짐기존:고성능 GPU (A100, H100 등) 필요클라우드 비용 폭발👉 Unsloth:저사양 GPU에서도 가능VR..

대형 코드베이스를 처음 열었을 때 이런 경험이 있을 것이다."이 프로젝트… 어디서부터 봐야 하지?"README는 부족하고, 폴더 구조는 복잡하며,핵심 로직이 어디 있는지 찾는 데만 몇 시간이 걸린다.GitNexus는 바로 이 문제를 해결하기 위해 등장한 프로젝트다.단순한 코드 검색이 아니라, 코드베이스를 ‘이해’하고 연결해주는 AI 탐색 엔진이다.프로젝트 소개GitNexus는 GitHub 저장소를 분석하여코드 간의 관계를 그래프 형태로 구성하고, 이를 기반으로 질문에 답변하는 AI 시스템이다.즉, 단순히 코드를 읽는 것이 아니라:어떤 파일이 중요한지함수들이 어떻게 연결되는지특정 기능이 어디에서 구현되는지를 지능적으로 탐색할 수 있게 만든다.핵심 개념Code → Graph 변환Graph 기반 탐색LLM 기..

AI로 만화를 “자동 생성”하는 시대AI 이미지 생성은 이미 대중화됐다.하지만 “스토리 + 캐릭터 + 장면 + 컷 구성”까지 포함한 만화 제작 전체 파이프라인을 자동화하는 것은 여전히 어려운 문제다.이 지점에서 등장한 프로젝트가 바로 AimangaStudio다.이 프로젝트는 단순한 이미지 생성 툴이 아니라, AI를 활용한 만화 제작 시스템이라는 점에서 흥미롭다. GitHub - morsoli/aimangastudio: 一个利用 AI 制作漫画的工具，支持脚本创作、分镜设计和角色风格控制一个利用 AI 制作漫画的工具，支持脚本创作、分镜设计和角色风格控制。. Contribute to morsoli/aimangastudio development by creating an account on GitHub.github.co..

🚀 Mistral Small 4 정리– “작지만 강력한 올인원 AI 모델” 등장프랑스 AI 스타트업 Mistral AI가 새로운 모델 Mistral Small 4를 공개했습니다.이 모델은 “작지만(Compact) 강력한(Enterprise-ready)” AI를 목표로 만들어진 차세대 범용 모델입니다.🧠 한 줄 핵심 요약👉 Mistral Small 4 = 채팅 + 코딩 + 에이전트 + 추론을 하나로 합친 통합형 AI 모델🔥 주요 특징1. 🧩 “Hybrid 모델” (텍스트 + 이미지)텍스트뿐 아니라 이미지 입력도 처리 가능하나의 모델로 멀티모달 작업 수행GPT-4o 계열과 유사한 방향👉 즉, “텍스트 전용 모델” → “멀티모달 통합 모델”로 진화2. 🤖 범용 AI (General Purpose)..

AI 코딩 에이전트 이야기를 할 때 늘 비슷한 한계가 나옵니다.“코드는 써주는데, 결과물이 진짜로 돌아가느냐?”특히 게임 개발에서는 이 문제가 훨씬 더 심각합니다. 텍스트로는 맞아 보여도, 화면에 띄워보면 카메라가 틀어지고, 오브젝트가 공중에 뜨고, 충돌이 깨지고, 아트 스타일이 제각각인 일이 너무 흔합니다.htdt/godogen은 바로 그 지점을 정면으로 때리는 프로젝트입니다. 이 저장소는 단순한 “게임 코드 생성기”가 아니라, 자연어 설명을 받아 Godot 4 게임을 실제 프로젝트 단위로 만들어내는 AI 개발 파이프라인을 구현합니다. 더 중요한 건, 이 프로젝트가 코드를 생성하는 데서 멈추지 않고, 실행한 뒤 스크린샷을 찍고, 비전 모델로 결과를 검증하고, 다시 고치는 루프까지 포함한다는 점입니다. ..

요즘 Agent를 만드는 팀이 가장 빨리 마주치는 벽은 모델 성능이 아닙니다.오히려 기억의 부재입니다.프롬프트를 잘 짜도, 벡터 DB를 붙여도, 에이전트는 여전히 “지금 이 질문에 필요한 맥락”만 겨우 꺼내올 뿐입니다. 세션이 바뀌면 잊어버리고, 문서 간 관계를 깊게 이해하지 못하고, 시간이 지나 데이터가 바뀌어도 기억은 잘 자라지 않습니다.Cognee는 바로 이 지점을 정면으로 겨냥합니다.단순한 RAG 라이브러리가 아니라, AI Agent를 위한 지식 엔진이자 메모리 레이어를 만들겠다는 접근입니다. 저장된 문서를 검색하는 수준을 넘어서, 데이터를 그래프와 벡터, 그리고 추론 가능한 구조로 바꿔 “에이전트가 쓸 수 있는 기억”으로 재구성하려는 프로젝트입니다. GitHub - topoteretes/co..

AI 에이전트가 브라우저와 코드 실행 환경을 다루는 시대를 지나, 이제는 카메라·라이다·모터·드론까지 다루려는 오픈소스가 나오고 있습니다. DimOS는 바로 그 지점에서 등장한 프로젝트입니다. 단순히 “로봇 제어 라이브러리” 하나를 더 만든 것이 아니라, 로봇을 에이전트가 실행 가능한 소프트웨어 플랫폼으로 재정의하려는 시도에 가깝습니다. 자연어로 명령하고, 여러 하드웨어를 같은 추상화로 다루고, 센서 입력부터 제어 루프까지 하나의 실행 모델 안에 넣겠다는 발상입니다. (GitHub) GitHub - dimensionalOS/dimos: Dimensional is the agentic operating system for physical space. Vibecode humanoids, quadrupeds..

https://github.com/hesamsheikh/awesome-openclaw-usecases1. Social Media / 정보 수집1️⃣ Daily Reddit Digest설명사용자가 지정한 subreddit을 모니터링인기 글을 요약해 매일 전달관심 주제 커뮤니티를 자동 큐레이션핵심→ Reddit 자동 뉴스레터2️⃣ Daily YouTube Digest설명구독 채널의 새 영상 탐색영상 요약 생성매일 요약 리포트 제공핵심→ 유튜브 콘텐츠 요약 봇3️⃣ X Account Analysis설명특정 X(Twitter) 계정을 분석활동 패턴 / 콘텐츠 스타일 / 영향력 평가전략적인 SNS 분석 리포트 생성핵심→ SNS 계정 분석 AI4️⃣ Multi-Source Tech News Digest설명RSS /..

AI 에이전트가 하나일 때는 터미널 하나로도 충분합니다.하지만 에이전트가 여러 개가 되고, 작업이 끊임없이 생성되고, 누가 어떤 일을 하고 있는지 추적해야 하는 순간부터 문제는 완전히 달라집니다.mission-control은 바로 그 지점에서 등장한 프로젝트입니다. 단순히 “에이전트를 실행하는 도구”가 아니라, 에이전트 운영 자체를 눈에 보이게 만드는 대시보드입니다. 작업 생성, 계획 수립, 에이전트 할당, 실행, 결과물 추적까지 한 화면에서 이어 붙이려는 시도가 이 프로젝트의 핵심입니다. 저장소 설명 기준으로 이 프로젝트는 OpenClaw Gateway를 통해 AI 에이전트를 관리하고, 작업을 배정하고, 멀티 에이전트 협업을 조율하는 오케스트레이션 대시보드입니다. 또한 2026년 3월 13일 기준 최신..

AI Agent를 만들다 보면 어느 순간 이런 벽에 부딪힙니다.대화 기록은 메모리 시스템에 들어가 있고, 문서는 벡터 DB에 들어가 있고, 툴 설명은 프롬프트 어딘가에 붙어 있고, 세션 상태는 또 별도 저장소에 흩어져 있습니다.Agent가 똑똑해질수록 정작 개발자는 “이 Agent가 지금 무엇을 알고 있고, 왜 그걸 꺼냈는지”를 설명하기 어려워집니다.OpenViking은 바로 이 지점을 정면으로 겨냥한 프로젝트입니다.이 프로젝트는 단순한 벡터 검색 라이브러리가 아닙니다. OpenViking은 AI Agent가 사용하는 모든 컨텍스트를 파일시스템처럼 구조화해서 관리하자는 관점에서 출발한, 꽤 야심찬 Agent-native context database입니다. ByteDance의 Volcengine Viki..

AI에게 일을 맡기려면 지금까지는 보통 이렇게 했다.프롬프트를 정교하게 작성하거나API를 연결하거나자동화 스크립트를 만들거나하지만 최근 등장한 한 프로젝트는 이 흐름을 완전히 뒤집는다.“설명하지 말고 그냥 보여줘.”최근 Hacker News에 올라와 화제가 된 Understudy라는 오픈소스 프로젝트는사용자가 컴퓨터에서 작업을 한 번 수행하는 것을 보여주면,AI가 그 과정을 학습해 앞으로 그 작업을 대신 수행하는 데스크탑 에이전트를 만든다.프롬프트도 필요 없다.API도 필요 없다.워크플로우 빌더도 필요 없다.그냥 **“한 번 시연하면 끝”**이다.이 글에서는 Understudy가 어떤 프로젝트인지,왜 등장했는지, 그리고 내부적으로 어떻게 동작하는지 개발자 관점에서 분석해본다. GitHub - under..

AI 음성 합성(TTS)은 이미 많은 서비스에서 사용되고 있다.하지만 대부분의 고품질 음성 모델은 폐쇄형 API에 의존한다.OpenAIElevenLabsGoogle TTS이런 서비스들은 뛰어난 성능을 제공하지만 커스터마이징이 어렵고 비용이 발생한다.그렇다면 질문이 하나 생긴다.“LLM처럼 강력한 음성 생성 모델을 오픈소스로 만들 수는 없을까?”바로 이 질문에서 등장한 프로젝트가 있다.Fish Speech최근 AI 음성 생태계에서 빠르게 주목받고 있는완전 오픈소스 기반의 고품질 음성 생성 모델이다.이 글에서는 Fish Speech가 무엇인지,왜 등장했는지, 그리고 개발자가 어떻게 활용할 수 있는지 아키텍처 중심으로 분석해보자. GitHub - fishaudio/fish-speech: SOTA Open S..

GitHub의 AstrBotDevs/AstrBot를 자세히 보면, AstrBot은 단순한 “챗봇 하나”라기보다 여러 메신저 플랫폼, 여러 LLM 제공자, 플러그인 시스템, 지식베이스, Agent 실행 계층을 하나로 묶은 통합형 AI 챗봇 인프라에 가깝습니다. 공식 설명도 “주요 IM 플랫폼과 통합되는 오픈소스 올인원 Agent 챗봇 플랫폼”이며, 개인용 AI 비서부터 고객지원, 업무 자동화, 사내 지식베이스까지 다양한 시나리오를 겨냥하고 있습니다. 문서와 저장소를 함께 보면 이 프로젝트는 AstrBotDevs 조직과 전 세계 오픈소스 기여자들이 유지하는 비영리 성격의 프로젝트이며, 라이선스는 AGPL-v3입니다. 또 네트워크 서비스 형태로 수정본을 제공하면 변경사항 공개 의무가 생긴다는 점이 문서에 명시..

AI 코딩 에이전트가 점점 강력해지면서 **“AI가 실제 개발 업무를 끝까지 수행하게 만들 수 있을까?”**라는 질문이 자연스럽게 등장했습니다.최근 등장한 Hatice는 바로 이 문제를 해결하기 위한 프로젝트입니다.이 글에서는 GitHub 프로젝트 Hatice가 무엇인지, 왜 등장했는지, 그리고 어떤 구조로 동작하는지 개발자 관점에서 살펴보겠습니다. GitHub - mksglu/hatice: Hatice is an autonomous coding agent orchestration system.Hatice is an autonomous coding agent orchestration system. - mksglu/haticegithub.com 프로젝트 소개Hatice는 GitHub Issues나 Lin..

Google이 Android를 AI 에이전트 중심 OS로 발전시키기 위한 새로운 접근을 발표했습니다. 핵심은 AppFunctions라는 기능으로, 앱의 특정 기능을 AI 에이전트가 직접 호출할 수 있도록 표준화하는 프레임워크입니다. (Android Developers Blog)이 개념은 최근 AI 생태계에서 많이 언급되는 MCP(Model Context Protocol)와 매우 유사합니다. 다만 MCP가 서버 기반 도구 연결을 표준화한다면, AppFunctions는 모바일 앱 내부 기능을 AI에게 노출하는 방식이라고 볼 수 있습니다. (Android Developers)이 글에서는 Google이 발표한 Android의 “Intelligent OS” 전략과 AppFunctions가 무엇인지, 그리고 개발자..

promptfoo는 LLM 애플리케이션을 위한 평가(eval), 레드팀(red teaming), 취약점 스캐닝, CI/CD 자동화를 한데 묶은 오픈소스 CLI이자 라이브러리입니다. 저장소 README와 공식 문서는 이 프로젝트를 “프롬프트, 모델, RAG, 에이전트를 시험하고 보안 점검하는 도구”로 설명하고 있습니다. GitHub 기준으로 저장소는 2026년 3월 9일 기준 최신 릴리스가 0.121.1이고, 약 11.8k 스타를 보유하고 있습니다. (GitHub) promptfoo/README.md at main · promptfoo/promptfooTest your prompts, agents, and RAGs. AI Red teaming, pentesting, and vulnerability sca..

전세사기 피해가 계속 발생하면서 정부가 전세 계약 전에 위험 정보를 한 번에 확인할 수 있는 시스템을 도입합니다.이번 대책의 핵심은 사후 구제 중심 → 사전 예방 중심으로 정책을 전환하는 것입니다.즉, 계약 전에 이 집이 위험한 전세인지 미리 확인할 수 있게 하겠다는 것입니다.---1️⃣ 계약 전 전세 위험 정보를 한 번에 확인지금까지는 전세 계약 전에 위험 여부를 확인하기가 매우 어려웠습니다.예를 들어 확인해야 할 정보가 많습니다.등기부등본 (근저당 여부)확정일자 현황기존 전세 세입자 정보세금 체납 여부임대인의 신용 상태문제는 이 정보들이 여러 기관에 흩어져 있고 접근도 쉽지 않았다는 것입니다.정부는 이를 해결하기 위해 여러 기관의 데이터를 통합 분석하여 제공할 예정입니다.통합되는 주요 정보정보 제공 ..

js_repl로 Playwright를 오래 붙잡고 테스트하는 방법브라우저 자동화는 익숙해질수록 역설적인 불편이 생긴다.테스트 한 번 돌리고 끝나는 용도라면 괜찮지만, 화면을 조금 고치고 다시 보고, 상태를 바꾸고 또 보고, 모바일까지 확인하는 반복 작업에서는 매번 처음부터 브라우저를 다시 띄우는 방식이 금방 비효율적으로 느껴진다.여기서 유용한 접근이 js_repl 기반의 Playwright 세션 유지 방식이다. 핵심은 단순하다. Playwright를 한 번 띄우고 끝내는 게 아니라, 같은 브라우저와 같은 페이지 핸들을 계속 붙잡은 채로 테스트를 이어가는 것이다.왜 이 방식이 좋은가보통 브라우저 자동화는 이런 흐름으로 끝난다.스크립트 실행브라우저 실행페이지 이동테스트 수행종료문제는 실제 UI 작업이 저렇게..

AI Agent 시대가 본격적으로 열리면서 기존 소프트웨어를 AI가 직접 사용하는 문제가 점점 중요해지고 있습니다.하지만 대부분의 소프트웨어는 GUI 중심으로 설계되어 있기 때문에 AI Agent가 사용하기 어렵습니다.이 문제를 해결하기 위해 등장한 프로젝트가 바로 CLI-Anything입니다.이 글에서는 GitHub 프로젝트 CLI-Anything이 무엇인지, 어떤 문제를 해결하는지, 그리고 실제로 어떻게 사용하는지 개발자 관점에서 정리해보겠습니다. GitHub - HKUDS/CLI-Anything: CLI-Anything: Making ALL Software Agent-NativeCLI-Anything: Making ALL Software Agent-Native. Contribute to HKUDS/..

OpenRAG는 할 수 있게 만든 Retrieval-Augmented Generation(RAG) 플랫폼입니다. GitHub 저장소 설명과 공식 문서 기준으로 보면, 이 프로젝트는 Langflow 기반 워크플로우, Docling 기반 문서 처리, OpenSearch 기반 검색 인덱싱, 그리고 Next.js/Starlette 기반 애플리케이션 계층을 하나의 패키지처럼 묶어 제공하는 것이 핵심입니다. 저장소는 langflow-ai/openrag에 공개되어 있고, 현재 공개 릴리스는 2026년 2월 27일 기준 0.2.5입니다. (GitHub)프로젝트 소개OpenRAG를 한 문장으로 정리하면, **“설치 직후 바로 돌려볼 수 있는 셀프 호스팅형 문서 검색·대화 플랫폼”**입니다. 사용자는 문서를 업로드한 뒤 ..

개발을 하다 보면 문서 정리, 아이디어 정리, 프로젝트 관리, 협업 등을 위해 여러 도구를 사용하게 됩니다.대표적으로 Notion, Miro, Obsidian, Google Docs 같은 서비스들이 있죠.하지만 이런 SaaS 도구에는 몇 가지 공통적인 문제가 있습니다.데이터가 클라우드 서비스에 종속오프라인 사용이 제한확장이나 커스터마이징이 어려움AI나 자동화 기능을 개발자가 직접 통제하기 어려움이런 문제를 해결하기 위해 등장한 프로젝트가 바로 AFFiNE 입니다.AFFiNE는 Notion + Miro + Obsidian의 장점을 결합한 오픈소스 지식 관리 플랫폼으로, 로컬 우선(Local-first) 구조와 확장 가능한 아키텍처를 특징으로 합니다. GitHub - toeverything/AFFiNE: ..

AI는 이제 단순히 질문에 답하는 도구를 넘어 미래를 시뮬레이션하는 도구로 발전하고 있습니다.최근 GitHub에서 공개된 MiroFish는 이런 흐름을 잘 보여주는 프로젝트입니다. 이 프로젝트는 **다수의 AI Agent가 가상의 세계에서 상호작용하며 미래를 예측하는 “Swarm Intelligence 기반 예측 엔진”**입니다. (GitHub)예를 들어 다음과 같은 질문을 던질 수 있습니다.특정 기업의 주가가 상승할까?어떤 정책이 시행되면 여론은 어떻게 변할까?특정 사건 이후 시장 반응은 어떻게 움직일까?MiroFish는 이러한 질문을 다수의 AI 에이전트 시뮬레이션을 통해 예측합니다. MiroFish/README-EN.md at main · 666ghj/MiroFishA Simple and Unive..

AI 코딩 도구를 사용해 프론트엔드를 만들다 보면 이런 경험을 자주 하게 됩니다.UI는 동작하지만 어딘가 평범하고 AI 티가 난다디자인 일관성이 없다반복적인 수정 요청을 해야 한다이 문제를 해결하기 위해 등장한 프로젝트가 **Impeccable**입니다.Impeccable은 AI에게 더 나은 디자인 판단 기준과 명령어 체계를 제공해서, LLM이 만드는 UI의 품질을 높여주는 프론트엔드 디자인 스킬셋입니다.이번 글에서는 **Claude Code**에서 Impeccable을 실제로 적용하고 사용하는 방법을 단계별로 정리해보겠습니다.1. Impeccable이 Claude Code에서 하는 역할Claude Code에서 Impeccable은 단순한 프롬프트 모음이 아닙니다.AI가 UI를 생성하고 개선할 때 사용할..

Impeccable은 AI 코딩 도구가 더 나은 프론트엔드 결과물을 만들도록 유도하는 디자인 스킬 + 명령어 모음입니다. 저장소 설명 그대로 보면, 이 프로젝트는 “1개의 핵심 스킬, 17개의 명령, 그리고 큐레이션된 안티패턴”으로 구성되어 있으며, 목표는 흔한 AI 생성 UI의 전형성을 줄이고 더 완성도 높은 인터페이스를 만들게 하는 것입니다. 작성자는 Paul Bakaus이며, README에서는 Anthropic의 frontend-design 스킬을 기반으로 더 깊은 가이드와 더 많은 제어 수단을 추가한 프로젝트라고 설명합니다. (GitHub)이 프로젝트가 흥미로운 이유는, 보통 “AI가 UI를 잘 만들게 하려면 모델이 더 똑똑해야 한다”는 방향으로 생각하기 쉬운데, Impeccable은 반대로 모델..

GitHub - shareAI-lab/learn-claude-code: Bash is all you need - A nano Claude Code–like agent, built from 0 to 1Bash is all you need - A nano Claude Code–like agent, built from 0 to 1 - shareAI-lab/learn-claude-codegithub.com프로젝트 소개이 저장소를 한 문장으로 설명하면 이렇습니다.“Claude Code 스타일의 에이전트를 가장 단순한 루프에서 시작해, 점진적으로 실제적인 메커니즘까지 확장해 보는 학습용 레퍼런스 구현.” 구성도 꽤 명확합니다.agents/에는 s01부터 s12까지의 Python 레퍼런스 구현과 s_full.py 캡..

AI 애플리케이션이 점점 많아지면서 **“AI가 직접 UI를 만들어주는 방식”**이 새로운 패러다임으로 떠오르고 있습니다.이번 글에서는 **Vercel Labs에서 공개한 오픈소스 프로젝트 json-render**를 소개합니다.이 프로젝트는 AI → JSON → UI 흐름을 통해 사용자가 프롬프트만으로 UI를 생성하도록 만드는 Generative UI 엔진입니다. (GitHub)단순히 데이터를 생성하는 AI가 아니라인터페이스 자체를 생성하는 AI 시스템을 만들고 싶다면 꽤 흥미로운 프로젝트입니다.프로젝트 소개JSON Render는 AI가 생성한 JSON 구조를 기반으로 React 컴포넌트를 동적으로 렌더링하는 라이브러리입니다.핵심 아이디어는 매우 단순합니다.AI → JSON → UI사용자가 프롬프트 입력..

LLM은 이제 단순히 텍스트를 생성하는 도구를 넘어 도구를 사용하고, 작업을 수행하며, 여러 단계를 거쳐 문제를 해결하는 Agent로 발전하고 있습니다.이번 글에서는 Alibaba의 Qwen 팀이 공개한 Qwen-Agent 프로젝트를 살펴보겠습니다.이 프로젝트는 Qwen 모델을 기반으로 Tool 사용, 코드 실행, 웹 검색, 멀티 에이전트 협업 등을 구현할 수 있는 Agent 프레임워크입니다. =3.0, featuring Function Calling, MCP, Code Interpr" data-og-description="Agent framework and applications built upon Qwen>=3.0, featuring Function Calling, MCP, Code Interpret..

AI Agent가 점점 발전하면서 단순한 챗봇 수준을 넘어 개발자, 마케터, 디자이너 같은 역할을 수행하는 Agent 시스템이 등장하고 있습니다.이러한 흐름 속에서 등장한 프로젝트가 바로 Paperclip입니다.Paperclip은 여러 AI Agent를 조직처럼 관리하고 협업시키는 AI 회사 운영 플랫폼입니다.즉, “AI 직원들로 구성된 회사를 운영하는 운영체제(OS)” 같은 개념입니다. (GitHub)프로젝트 소개Paperclip은 여러 AI Agent를 하나의 조직으로 묶어 목표 기반으로 자동 협업하도록 orchestration(오케스트레이션) 하는 오픈소스 플랫폼입니다. (GitHub)기술적으로는 다음과 같은 구조로 만들어져 있습니다.Node.js 기반 서버React 기반 UI 대시보드다양한 AI ..