현대의 복잡한 AI 에이전트 프레임워크를 벗어던지면, 에이전트의 본질은 단순히 LLM 모델을 호출하고 도구를 실행하는 '재귀 함수'에 불과합니다. 개발자는 오랜 역사를 가진 Lisp 언어의 동질성(Homoiconicity, 코드가 곧 데이터)을 활용하여 단 100줄의 코드로 복잡한 프레임크 없이 완벽하게 작동하는 에이전트를 구현할 수 있음을 증명합니다. 이는 에이전트 개발의 실질적인 진입 장벽이 얼마나 낮은지를 보여주는 중요한 통찰입니다.
보안 전문가가 아닌 일반 개발자와 기획자를 위해 '위협 모델링'의 개념과 필수 질문들을 알기 쉽게 설명한 글입니다. 시스템의 자산, 가정, 수용할 위험 등을 명확히 정의하고 문서화하여 지속적으로 업데이트하는 것이 안전한 제품을 설계하는 핵심이라고 강조합니다.
단순한 질의응답에 머무는 LLM의 한계를 극복하고, 복잡하고 긴 작업을 독립적으로 수행할 수 있는 AI 에이전트의 '장기 작업 계획(Long Task Planning)' 능력을 구현하는 방법을 다룹니다. 이를 위해 에이전트가 목표를 이해하고 작업을 체계적으로 분해 및 관리할 수 있도록 돕는 '스크래치패드(Scratchpad)'와 '할 일 목록(To-do list)'라는 두 가지 핵심 도구가 소개됩니다.
이 글은 포켓몬스터 게임의 복잡한 속성과 상성 규칙을 예시로 삼아 논리형 프로그래밍 언어인 Prolog의 기초 개념을 설명합니다. 다양한 관계성을 표현하고 규칙 기반의 엔진을 다루는 데 있어 논리형 프로그래밍이 얼마나 간결하고 강력한 표현력을 가지는지 보여줍니다.